Imagination Machine chính xác là những gì chúng ta hướng đến, tuy vậy tại thời điểm hiện tại đây vẫn là một khái niệm sơ khai. Theo quan điểm của mình, việc  Imagination Machine trở thành sự thật là điều chắc chắn, tuy vậy mình không mấy lạc quan vào điều này, một con chim đã bay ra khỏi lồng rất khó bắt lại.

Imagination Machine chính xác là những gì chúng ta hướng đến, tuy vậy tại thời điểm hiện tại đây vẫn là một khái niệm sơ khai. Theo quan điểm của mình, việc Imagination...

Ai giao lưu SC2 không :D

Là trí thông minh được vận hành bởi máy móc và phần mềm, một nhánh của ngành khoa học máy tính, do con người lập trình để máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.

Trí tuệ nhân tạo

“Imagination” có thể được định nghĩa là “khả năng vượt qua các giới hạn về không gian, thời gian, các tình huống cụ thể”. 
Albert Einstein đã từng nói: “Trí tưởng tượng quan...

“Imagination Machine” -  Thách thức mới của ngành Trí tuệ nhân tạo?

<h1>Còn đây là một cuốn sách kinh điển trong xử lý tiếng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Speech and Language Processing của <a href="http://web.stanford.edu/people/jurafsky/" target="_blank">Dan Jurafsky</a> and <a href="http://www.cs.colorado.edu/~martin/" target="_blank">James H. Martin</a></h1>Bản draf cho version mới nhất: <a href="https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/" class="linkified" target="_blank">https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/</a><a href="https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdf" class="linkified" target="_blank">https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ed3book.pdf</a> Bản cũ hơn nhưng đầy đủ hơn: <a href="http://stp.lingfil.uu.se/~santinim/ml/2014/JurafskyMartinSpeechAndLanguageProcessing2ed_draft%202007.pdf" class="linkified" target="_blank">http://stp.lingfil.uu.se/~santinim/ml/2014/JurafskyMartinSpeechAndLanguageProcessing2ed_draft%202007.pdf</a>

Kỹ sư xử lý tiếng nói

<h1>Còn đây là một cuốn sách kinh điển trong xử lý tiếng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Speech and Language Processing của <a href="http://web.stanford.edu/people/jurafsky/" target="_blank">Dan Jurafsky</a> and <a href="http://www.cs.colorado.edu/~martin/" target="_blank">James H. Martin</a></h1>Bản draf cho version...

Những bài báo nào nổi tiếng/có tầm ảnh hưởng lớn/quan trọng mà ai cũng nên đọc? 
Đối với mình thì đó là "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" của...

Những bài báo kinh điển về Deep Learning, và Machine Learning nói chung?

Cũng không hẳn là cột mốc, nhưng cá nhân mình cực kỳ ấn tượng với robots của Boston Dynamics:<a href="https://youtu.be/fRj34o4hN4I?t=13s" class="linkified" target="_blank">https://youtu.be/fRj34o4hN4I?t=13s</a><a href="https://www.youtube.com/watch?v=fUyU3lKzoio" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=fUyU3lKzoio</a>

Cũng không hẳn là cột mốc, nhưng cá nhân mình cực kỳ ấn tượng với robots của Boston Dynamics:<a href="https://youtu.be/fRj34o4hN4I?t=13s" class="linkified" target="_blank">https://youtu.be/fRj34o4hN4I?t=13s</a><a href="https://www.youtube.com/watch?v=fUyU3lKzoio" target="_blank">https://www.youtube.com/watch?v=fUyU3lKzoio...</a>

Các thuật ngữ như Trí tuệ nhân tạo (AI), Robotics ngày nay hẳn là không còn xa lạ với tất cả chúng ta.Nhưng liệu mọi người đã biết, ai là người đã đưa ngành khoa học AI và...

Bạn biết gì về lịch sử phát triển của AI - Robotics ?

Idea là xài thử trước rồi hãy quyết định, trên AWS, google api, IBM,... đều cho xài free với 1 khoản tiền nhất định. Xài bọn trên siêu sướng là nó có 1 hệ sinh thái để support bạn với quá nhiều tính năng và đồng bộ từ trên xuống dưới.Quay lại câu hỏi, nếu có tiền thì xài của AWS nhé để vừa học được bọn AWS và có mấy cái certificates của bọn chúng luôn (nhiều công ty cần). Nếu để vọc các thuật toán ML và chạy nhận dạng anh thì cứ mua GPU về xài cho tiết kiệm và vọc đc lúc nào cũng đc.

Idea là xài thử trước rồi hãy quyết định, trên AWS, google api, IBM,... đều cho xài free với 1 khoản tiền nhất định. Xài bọn trên siêu sướng là nó có 1 hệ sinh thái để support...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Mình hay thích vọc các thuật toán ML và chạy một số bài toán nhận dạng ảnh, segmentation, etc., và thấy chạy trên CPU hơi chậm 1 chút. Không biết có bạn nào am hiểu về GPU có thể góp ý xem mình nên đầu tư 1 con GPU về chạy không (mình có máy bàn), hay dùng AWS? Ưu nhược điểm của 2 cái này là gì?</div><!––>

<div class="text">Mình hay thích vọc các thuật toán ML và chạy một số bài toán nhận dạng ảnh, segmentation, etc., và thấy chạy trên CPU hơi chậm 1 chút. Không biết có bạn nào am hiểu về GPU...</div>

Nên đầu tư mua GPU hay sử dụng các dịch vụ cloud computing như AWS?

Dạo gần đây thì đúng là có quá nhiều những bước tiến mới của AI: từ viết truyện, viết nhạc, chơi cờ, xe tự lái cho đến vượt mặt các luật sư hàng đầu của Mỹ,...khiến cho mình phải ngỡ ngàng tới mức cảm thấy AI có chút hơi "đáng sợ".Tuy nhiên theo mình, ít nhất là trong vài chục năm tới đây, những ngành nghề đòi hỏi phải có sự tương tác cao với con người, có ảnh hướng trực tiếp tới chất lượng sức khỏe, đời sống con người như bác sĩ, giáo viên... chắc cũng chưa cần phải lo về việc bị AI dành mất sân chơi đâu.Dù sao thì, mặc cho AI đã làm được rất nhiều thứ, nhưng đến tận bây giờ vẫn chưa có một AI nào pass được Turing Test đâu đúng không?! :D

Learning_to_Learn

Dạo gần đây thì đúng là có quá nhiều những bước tiến mới của AI: từ viết truyện, viết nhạc, chơi cờ, xe tự lái cho đến vượt mặt các luật sư hàng đầu của Mỹ,...khiến cho mình...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">...hoặc khả năng xảy ra rất thấp? Trước đây mình nghĩ AI khó có thể thay thế được các công việc cần đến sự sáng tạo, nhưng gần đây có nhiều nghiên cứu sử dụng AI để viết nhạc hoặc tạo ra các tác phẩm nghệ thuật (như dự án Magenta của Google). Vậy có công việc nào là thực sự an toàn?</div><!––>

<div class="text">...hoặc khả năng xảy ra rất thấp? Trước đây mình nghĩ AI khó có thể thay thế được các công việc cần đến sự sáng tạo, nhưng gần đây có nhiều nghiên cứu sử dụng AI để viết nhạc...</div>

Những công việc nào không thể được thay thế bởi AI trong tương lai?

Đọc: medium, google scholar, quora,...Thực hành: những bài nào có git thì down về chạy thử để hiểu hoặc nắm cái ý tưởng chính của bài báo hoặc của bài đọc.Ap dụng: Áp vào cái mình đang làm hàng ngày xem kết quả ra sao và rút ra được bài học gìBiến thành niềm vui: Trở thành thói quen và làm nhiều lầnChia sẽ: chia sẽ với mọi người và các người quan tâm, có thể viết blog, làm seminar để hiểu hơn về cái mình đang làm, và lắng nghe người khác chia sẽ để có thể xem áp dụng vào cái gì đc.Chấp nhận: là có quá nhiều thứ nên phải kiên nhẫn để học và đọc.

Đọc: medium, google scholar, quora,...Thực hành: những bài nào có git thì down về chạy thử để hiểu hoặc nắm cái ý tưởng chính của bài báo hoặc của bài đọc.Ap dụng: Áp vào...

<!- New HTML Content 2 -><div class="parse-text content-editable text">Hàng ngày mình thấy có hàng chục bài báo mới được đăng trên arXiv về các thuật toán mới trong machine learning/deep learning và AI nói chung. Là một nhà phát triển, mình nên làm gì để có thể nắm bắt được những công nghệ mới, và chọn lọc được những gì tốt nhất cho sản phẩm của mình? Đối với các bạn làm nghiên cứu, các bạn thường tiếp cận lượng thông tin rất lớn này như thế nào? </div><!––>

<div class="text">Hàng ngày mình thấy có hàng chục bài báo mới được đăng trên arXiv về các thuật toán mới trong machine learning/deep learning và AI nói chung. Là một nhà phát triển, mình nên...</div>

Tú Trần

Ams '13 / UR '17

“Imagination Machine” - Thách thức mới của ngành Trí tuệ nhân tạo?

Những bài báo kinh điển về Deep Learning, và Machine Learning nói chung?

Bạn biết gì về lịch sử phát triển của AI - Robotics ?

Nên đầu tư mua GPU hay sử dụng các dịch vụ cloud computing như AWS?

Những công việc nào không thể được thay thế bởi AI trong tương lai?

Với sự phát triển rất nhanh của AI/ML hiện nay, làm sao để nắm bắt kịp những thuật toán/công nghệ mới?