1. Trí tuệ nhân tạo
Việc sao chép các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính, được gọi là trí tuệ nhân tạo. Hệ chuyên gia, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và thị giác máy là những ví dụ về ứng dụng AI. Trí tuệ nhân tạo được sử dụng rộng rãi để cung cấp cho người tiêu dùng các đề xuất tùy chỉnh dựa trên các tìm kiếm và mua hàng trước đó của họ, cũng như các hoạt động trực tuyến khác. Trong kinh doanh, AI đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa sản phẩm, lập kế hoạch hàng tồn kho và hậu cần, cùng những thứ khác. Năm 1956, cụm từ “trí tuệ nhân tạo” được đặt ra.
Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng của nó:
Ngành chăm sóc sức khỏe: Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe có thể đưa ra các chỉ số về thuốc và tia X phù hợp. Các trợ lý chăm sóc sức khỏe cá nhân có thể đóng vai trò là huấn luyện viên cuộc sống, nhắc nhở bạn uống thuốc, tập thể dục và ăn uống lành mạnh hơn.
Sản xuất: AI sản xuất có thể sử dụng các mạng lặp lại, một dạng mạng học sâu được sử dụng với dữ liệu trình tự, để đánh giá dữ liệu IoT của nhà máy khi nó truyền từ thiết bị được kết nối để dự đoán tải và nhu cầu dự kiến.
Khoa học đời sống: Công nghệ AI có thể mở khóa toàn bộ tiềm năng của dữ liệu để giải quyết một số vấn đề sức khỏe lớn nhất của chúng ta, từ việc đảm bảo an toàn cho thuốc đến đưa các loại thuốc mới ra thị trường nhanh hơn.
Bán lẻ: Các tính năng mua sắm ảo do AI bán lẻ cung cấp bao gồm các đề xuất phù hợp và thảo luận về các lựa chọn mua hàng với khách hàng. Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ thúc đẩy công nghệ quản lý kho và bố trí mặt bằng.
Lĩnh vực ngân hàng: Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng cải thiện tốc độ, độ chính xác và hiệu quả của các hoạt động của con người. Các phương pháp tiếp cận AI có thể được sử dụng trong các tổ chức tài chính để xác định giao dịch nào có khả năng là gian lận, thực hiện chấm điểm tín dụng nhanh chóng và chính xác cũng như tự động hóa các hoạt động quản lý dữ liệu sử dụng nhiều lao động.
Khu vực công: Trí tuệ nhân tạo có tiềm năng làm cho các thành phố thông minh trở nên thông minh hơn. Nó có thể giúp quân đội sẵn sàng thực hiện nhiệm vụ và bảo trì phòng ngừa. AI có khả năng tăng hiệu quả và hiệu quả của chương trình trên toàn diện.
2. Học máy:
Học máy là một loại phân tích dữ liệu tự động hóa việc tạo các mô hình phân tích. Đó là một lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo dựa trên khái niệm rằng máy tính có thể học hỏi từ dữ liệu, nhận dạng các mẫu và đưa ra lựa chọn mà không cần hoặc có rất ít đầu vào của con người.
Các ứng dụng của Học máy: Tầm quan trọng của công nghệ học máy đã được hầu hết các lĩnh vực xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ thừa nhận.
Dịch vụ trong lĩnh vực tài chính: Học máy được các ngân hàng và tổ chức tài chính khác sử dụng cho hai mục đích chính: xác định những hiểu biết có giá trị về dữ liệu và ngăn chặn gian lận.
Dịch vụ chăm sóc sức khỏe: Do sự phát triển của các thiết bị đeo được và cảm biến có thể sử dụng dữ liệu để phân tích sức khỏe của bệnh nhân trong thời gian thực, học máy là một xu hướng phát triển nhanh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe. Các chuyên gia y tế có thể sử dụng công nghệ này để kiểm tra dữ liệu và phát hiện các xu hướng hoặc dấu hiệu cảnh báo có thể giúp chẩn đoán và điều trị tốt hơn.
Chính phủ: Bởi vì họ có nhiều nguồn dữ liệu có thể được khai thác để hiểu rõ hơn, các tổ chức chính phủ như an toàn công cộng và các tiện ích có nhu cầu đặc biệt về máy học.
Bán lẻ: Máy học được sử dụng để đánh giá lịch sử mua hàng của bạn bởi các trang web bán lẻ đề xuất hàng hóa mà bạn có thể thích dựa trên các lần mua trước. Công nghệ máy học được các nhà bán lẻ sử dụng để thu thập, đánh giá và áp dụng dữ liệu nhằm tùy chỉnh trải nghiệm mua sắm, thực hiện các chiến dịch tiếp thị, tối ưu hóa giá cả, lập kế hoạch cung cấp mặt hàng và thông tin chi tiết về người tiêu dùng.
3. Học sâu:
Học sâu là một loại học máy trong đó máy tính được dạy để thực hiện các nhiệm vụ giống như con người như nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và dự đoán. Học sâu thiết lập các tham số cơ bản về dữ liệu và hướng dẫn máy tính tự học bằng cách phát hiện các mẫu sử dụng nhiều lớp xử lý, thay vì sắp xếp dữ liệu để chạy qua các phương trình định trước.
Các ứng dụng của Deep Learning:
Nhận dạng giọng nói: Học sâu để nhận dạng giọng nói đã đạt được sức hút trong cả lĩnh vực doanh nghiệp và học thuật. Để phát hiện các mẫu giọng nói và giọng nói của con người, Xbox, Skype, Google Hiện hành và Siri của Apple, kể tên một số, đã sử dụng công nghệ học sâu trong hệ thống của họ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Trong nhiều năm, mạng lưới thần kinh, một thành phần chính của học sâu, đã được sử dụng để xử lý và diễn giải văn bản. Cách tiếp cận này, là một tập hợp con của khai thác văn bản, có thể được sử dụng để tìm các mẫu trong nhiều nguồn khác nhau, bao gồm khiếu nại của người tiêu dùng, ghi chú y tế và tin bài, v.v.
Nhận dạng hình ảnh: Tự động chú thích hình ảnh và mô tả cảnh là hai ứng dụng thực tế của nhận dạng hình ảnh. Việc áp dụng công nghệ camera 360 độ trong ô tô tự lái cũng sẽ nâng cao khả năng nhận dạng hình ảnh.
Hệ thống đề xuất: Amazon và Netflix đã phổ biến ý tưởng về hệ thống đề xuất có thể dự đoán những gì bạn có thể quan tâm tiếp theo dựa trên hoạt động trước đó của bạn. Học sâu có thể được sử dụng để cải thiện các đề xuất trên nhiều nền tảng trong các bối cảnh phức tạp như thị hiếu âm nhạc hoặc sở thích may mặc.
4. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hỗ trợ máy tính hiểu, diễn giải và thao tác ngôn ngữ của con người. Để thu hẹp khoảng cách giữa giao tiếp của con người và khả năng hiểu của máy móc, NLP phụ thuộc vào nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm khoa học máy tính và ngôn ngữ học máy tính. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên không phải là một chủ đề mới, nhưng nó đang phát triển nhanh chóng nhờ mối quan tâm ngày càng tăng đối với giao tiếp giữa người và máy, cũng như sự sẵn có của dữ liệu khổng lồ, khả năng tính toán mạnh mẽ và các thuật toán cải tiến.
Các ứng dụng của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
Phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Phân tích văn bản, đếm, phân loại và phân loại từ để trích xuất cấu trúc và ý nghĩa từ số lượng lớn tài liệu, đi đôi với xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Ví dụ về NLP trong cuộc sống hàng ngày: NLP có rất nhiều ứng dụng phổ biến và thiết thực trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Lọc thư rác Bayesian là một phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên thống kê so sánh các cụm từ thư rác với các email hợp pháp để xác định thư rác. Bạn đã bao giờ bỏ lỡ một cuộc gọi và sau đó đọc bản ghi thư thoại trong hộp thư đến email hoặc trên ứng dụng điện thoại thông minh của mình chưa? Đó là chuyển đổi lời nói thành văn bản, là một tính năng của NLP.
5. Phân tích hình ảnh:
Thị giác máy tính là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo dạy máy tính phân tích và hiểu hình ảnh. Máy móc có thể phát hiện và phân loại mọi thứ một cách đáng tin cậy bằng cách sử dụng hình ảnh kỹ thuật số từ máy ảnh và video, cũng như các mô hình học sâu, sau đó phản ứng với những gì chúng quan sát được. Trong nhiều lĩnh vực, thị giác máy tính tiếp cận và vượt qua khả năng thị giác của con người, từ việc xác định người đến phân tích hành động trực tiếp của một trận bóng đá.
Các ứng dụng của thị giác máy tính:
Phân đoạn ảnh chia một ảnh thành nhiều vùng hoặc nhiều mảnh, mỗi vùng có thể được nghiên cứu độc lập.
Phát hiện đối tượng là quá trình xác định một đối tượng cụ thể trong một bức ảnh. Sân bóng đá, cầu thủ tấn công, cầu thủ phòng thủ, quả bóng, v.v. đều được nhận dạng bằng cách sử dụng tính năng nhận dạng đối tượng nâng cao trong một hình ảnh duy nhất. Để xây dựng một hộp giới hạn và xác định mọi thứ bên trong nó, các mô hình này sử dụng tọa độ X, Y.
Nhận dạng khuôn mặt là một hình thức phát hiện đối tượng tinh vi không chỉ nhận dạng mà còn xác định một người cụ thể trong ảnh.
Phát hiện cạnh là phương pháp xác định cạnh bên ngoài của một mục hoặc phong cảnh để xác định rõ hơn những gì có trong ảnh.
Kỹ thuật xác định các hình thức lặp lại, màu sắc và các dấu hiệu trực quan khác trong ảnh được gọi là phát hiện mẫu.
Việc phân loại các bức ảnh chia chúng thành các loại riêng biệt.
Đối sánh đặc điểm là một hình thức nhận dạng mẫu so sánh các điểm tương đồng của hình ảnh để giúp phân loại chúng.
dacluu03@gmail.com ConversionConversion EmoticonEmoticon