Kiến thức nền tảng trí tuệ nhân tạo

Khám phá nền tảng trí tuệ nhân tạo và học máy qua mảng Lý thuyết của AIcandy.vn. Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm cốt lõi, thuật toán quan trọng và các mô hình AI tiên tiến. Chúng tôi giải thích những ý tưởng phức tạp một cách dễ hiểu, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để tiến xa hơn trong lĩnh vực AI.

1. Lịch sử AI: Những cột mốc phát triển đáng nhớ

2. Từ điển trí tuệ nhân tạo: Hành trang cho Beginner

3. Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL

4. Tổng quan 4 phương pháp học máy chính trong trí tuệ nhân tạo

5. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Tìm hiểu chi tiết

6. K-Means Clustering: Ưu nhược điểm và hướng áp dụng

7. Khám phá K-nearest neighbors cho phân loại và hồi quy

8. Phân loại dữ liệu (Data classification): Tìm hiểu chi tiết

9. Random Forest: Giải thích chi tiết và ứng dụng

10. Support Vector Machine (SVM): xử lý dữ liệu phi tuyến

11. Mạng Nơ-ron nhân tạo (Neural Networks): Tìm hiểu chi tiết

12. Convolutional Neural Networks (CNN) trong Deep Learning

13. Recurrent Neural Network (RNN): Ứng dụng và cách hoạt động

14. Tăng tốc huấn luyện mô hình với phương pháp Gradient Descent

15. Các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình Machine Learning

16. Tìm hiểu phân loại hình ảnh trong AI: Cách thức và ứng dụng

17. Tìm hiểu nhận diện đối tượng trong AI: Cách thức và ứng dụng

18. Xử lý ngôn ngữ NLP: đột phá phân tích văn bản bằng AI

19. Học tăng cường (Reinforcement Learning): Tìm hiểu chi tiết

20. MobileNet: Mô hình hiệu quả trên thiết bị di động

21. Mô hình ResNet: Đột phá trong nhận diện hình ảnh

22. SSD: Giải pháp hiệu quả cho bài toán phát hiện đối tượng

23. EfficientNet: Cách mạng hóa mạng neural hiện đại

24. Densely Connected Convolutional Networks (mạng DenseNet)

25. Tìm hiểu mô hình YOLOv5: Hiệu quả trong nhận diện đối tượng

26. YOLOv8: Nhận diện đối tượng với hiệu suất vượt trội

27. Mạng Retinanet: cái tiến mạnh mẽ với Focal Loss

28. GoogleNet: Cột mốc đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

29. AlexNet: Bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo

30. Tìm hiểu mô hình FaceNet cho bài toán nhận diện khuôn mặt

31. Imbalanced Dataset: Thách thức và giải pháp trong Machine Learning

32. PyTorch trong học máy cho người mới bắt đầu

 
Trí tuệ nhân tạo (AI): Lịch sử phát triển và ứng dụng thực tiễn
Trí tuệ nhân tạo (AI): Lịch sử phát triển và ứng dụng thực tiễn
Từ điển AI cho người mới bắt đầu: Giải thích các khái niệm chính
Từ điển AI cho người mới bắt đầu: Giải thích các khái niệm chính
Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL
Khám phá sự khác biệt giữa AI, ML và DL
Tổng quan 4 phương pháp học máy chính trong trí tuệ nhân tạo
Tổng quan 4 phương pháp học máy chính trong trí tuệ nhân tạo
Hồi quy tuyến tính: Kỹ thuật cơ bản và ứng dụng trong học máy
Hồi quy tuyến tính: Kỹ thuật cơ bản và ứng dụng trong học máy
K-Means Clustering: Ưu điểm, nhược điểm và khi nào nên sử dụng
K-Means Clustering: Ưu điểm, nhược điểm và khi nào nên sử dụng
Khám phá K-nearest neighbors cho phân loại và hồi quy
Khám phá K-nearest neighbors cho phân loại và hồi quy
Phân loại dữ liệu là gì? Giải thích đơn giản và ví dụ thực tế
Phân loại dữ liệu là gì? Giải thích đơn giản và ví dụ thực tế
Random Forest: Giải thích chi tiết và ứng dụng
Random Forest: Giải thích chi tiết và ứng dụng
SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính: Kỹ thuật kernel và ứng dụng
SVM trong xử lý dữ liệu phi tuyến tính: Kỹ thuật kernel và ứng dụng
Mạng nơ-ron nhân tạo: Công nghệ đột phá trong trí tuệ nhân tạo
Mạng nơ-ron nhân tạo: Công nghệ đột phá trong trí tuệ nhân tạo
Convolutional Neural Networks (CNN) trong Deep Learning
Convolutional Neural Networks (CNN) trong Deep Learning
Recurrent Neural Network (RNN): Ứng dụng và cách hoạt động
Recurrent Neural Network (RNN): Ứng dụng và cách hoạt động
Tăng tốc huấn luyện mô hình với phương pháp Gradient Descent
Tăng tốc huấn luyện mô hình với phương pháp Gradient Descent
Các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình Machine Learning
Các phương pháp đánh giá hiệu suất mô hình Machine Learning
Tìm hiểu phân loại hình ảnh trong AI: Cách thức và ứng dụng
Tìm hiểu phân loại hình ảnh trong AI: Cách thức và ứng dụng
Tìm hiểu nhận diện đối tượng trong AI: Cách thức và ứng dụng
Tìm hiểu nhận diện đối tượng trong AI: Cách thức và ứng dụng
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Công nghệ phân tích ngôn ngữ bằng AI
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Công nghệ phân tích ngôn ngữ bằng AI
Giới thiệu chi tiết về học tăng cường: Phương pháp và ứng dụng
Giới thiệu chi tiết về học tăng cường: Phương pháp và ứng dụng
MobileNet: Mô hình hiệu quả trên thiết bị di động
MobileNet: Mô hình hiệu quả trên thiết bị di động
Mô hình ResNet: Đột phá trong nhận diện hình ảnh
Mô hình ResNet: Đột phá trong nhận diện hình ảnh
SSD: Giải pháp hiệu quả cho bài toán phát hiện đối tượng
SSD: Giải pháp hiệu quả cho bài toán phát hiện đối tượng
EfficientNet: Cách mạng hóa mạng neural hiện đại
EfficientNet: Cách mạng hóa mạng neural hiện đại
DenseNet: Cấu trúc, nguyên lý và ưu điểm trong mạng nơ-ron sâu
DenseNet: Cấu trúc, nguyên lý và ưu điểm trong mạng nơ-ron sâu
Tìm hiểu mô hình YOLOv5: Hiệu quả trong nhận diện đối tượng
Tìm hiểu mô hình YOLOv5: Hiệu quả trong nhận diện đối tượng
YOLOv8: Nhận diện đối tượng với hiệu suất vượt trội
YOLOv8: Nhận diện đối tượng với hiệu suất vượt trội
RetinaNet: Cải tiến mạnh mẽ trong công nghệ phát hiện đối tượng
RetinaNet: Cải tiến mạnh mẽ trong công nghệ phát hiện đối tượng
GoogleNet: Cột mốc đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
GoogleNet: Cột mốc đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
AlexNet: Bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo
AlexNet: Bước đột phá trong trí tuệ nhân tạo
Tìm hiểu mô hình FaceNet cho bài toán nhận diện khuôn mặt
Tìm hiểu mô hình FaceNet cho bài toán nhận diện khuôn mặt
Imbalanced Dataset: Thách thức và giải pháp trong Machine Learning
Imbalanced Dataset: Thách thức và giải pháp trong Machine Learning
PyTorch trong học máy cho người mới bắt đầu
PyTorch trong học máy cho người mới bắt đầu