Bài viết & Thông báo

Cập nhật bài viết và thông báo mới nhất từ khoa An toàn Thông tin

2 kết quả#Machine Learning

Giới thiệu toàn diện về Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh chuyển đổi sốblogs
#AI#Agentic AI#Digital Transformation#Machine Learning#Deep Learning#NLP#Computer Vision#LLM

Giới thiệu toàn diện về Trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh chuyển đổi số

Bài luận giới thiệu tổng quan về trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), bắt đầu từ bối cảnh cách mạng công nghiệp lần thứ tư và vai trò của chuyển đổi số (Digital Transformation) như một vòng lặp cải tiến liên tục. Nội dung phân tích AI từ các khái niệm nền tảng như Machine Learning, Deep Learning, GenAI, LLM, AI Agent đến Agentic AI, đồng thời làm rõ tác động của AI đối với lao động, sản phẩm, dịch vụ, dữ liệu lớn, quản trị tổ chức và năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Bài viết cũng trình bày các khía cạnh cần quan tâm khi triển khai AI, bao gồm AI Literacy, đạo đức AI, quyền riêng tư, bảo mật, lựa chọn giữa AIaaS và tự phát triển, cùng các tiêu chí đánh giá hệ thống AI như chi phí, độ trễ, độ chính xác, độ ổn định và an toàn.

Son Ngo 19 tháng 5, 2026 82
Các phương pháp tính toán: Từ toán học cổ điển đến trí tuệ nhân tạoblogs
#phương pháp tính toán#Deterministic#Stochastic#Approximation#Interpolation#Extrapolation#Optimization#Machine Learning

Các phương pháp tính toán: Từ toán học cổ điển đến trí tuệ nhân tạo

Từ giải hệ phương trình tuyến tính đến học máy (Machine Learning), từ Monte Carlo đến Transformer, các phương pháp tính toán luôn xoay quanh một câu hỏi cốt lõi: làm thế nào để tìm được nghiệm đủ tốt trong giới hạn thời gian, dữ liệu và tài nguyên tính toán. Bài viết này trình bày một mạch nhìn tổng quan về Deterministic, Stochastic, Approximation, Interpolation, Optimization, Heuristic và trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence), qua đó làm rõ vì sao AI hiện đại không tách rời toán học cổ điển, mà là sự kết hợp có hệ thống của nhiều nền tảng tính toán đã được phát triển trong thời gian dài.

Son Ngo 7 tháng 5, 2026 57