Airdrop miễn phí mùa 7 đang DIỄN RA! Trả lời các câu hỏi thú vị hoặc làm những nhiệm vụ đơn giản để kiếm phần thường trong 30K$ từ BitDegree. Tham gia ngay ! 🔥
Chúng ta đang sống trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang leo lên một tầm cao mới. Mặc dù thực tế là chúng ta vẫn còn cách xa tương lai mà nhiều bộ phim Khoa học viễn tưởng mô tả, nhưng chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của các công cụ AI như ChatGPT, Midjourney và những công cụ khác đang làm rung chuyển ngành công nghiệp AI. Vì lý do này, ngày càng có nhiều người muốn biết cách học trí tuệ nhân tạo.
Mặc dù khái niệm này chắc chắn không dễ nắm bắt, nhưng các nền tảng học tập tiền điện tử phổ biến như DataCamp, Udacity hoặc Udemy cung cấp rất nhiều khóa học về các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo cho các cấp độ kiến thức khác nhau. Vì vậy, bất kể bạn là người mới bắt đầu hay người ủng hộ AI nâng cao, bạn sẽ tìm thấy một khóa học dành cho mình!
Tuy nhiên, với hàng ngàn khóa học trên các nền tảng khác nhau, thật khó để biết bắt đầu từ đâu. Tuy nhiên, đừng lo lắng, tôi ở đây để giúp bạn bắt đầu hành trình học AI và cho bạn biết cách học trí tuệ nhân tạo từ đầu với một số khóa học AI tốt nhất hiện có.
Tuy nhiên, trước đó, hãy đi sâu vào các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo.
Mục lục
- 1. Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
- 1.1. Các loại trí tuệ nhân tạo (AI)
- 1.2. Các khái niệm chính về trí tuệ nhân tạo (AI)
- 2. Tại sao bạn nên học AI?
- 3. Cách học trí tuệ nhân tạo từ đầu: Các khóa học AI tốt nhất
- 3.1. Nguyên tắc cơ bản về AI (Đăng ký tại đây)
- 3.2. Hiểu về Máy học (Đăng ký tại đây)
- 3.3. Trí tuệ nhân tạo A-Z™ 2023: Xây dựng AI với ChatGPT4 (Đăng ký tại đây)
- 3.4. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (Đăng ký tại đây)
- 3.5. Giới thiệu về ChatGPT (Đăng ký tại đây)
- 4. Kết luận
Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?
Nếu bạn đang tìm cách học AI từ đầu, có lẽ bạn đã biết đôi điều về nó. Tuy nhiên, bản thân trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ rất rộng có thể hơi khó định nghĩa. Thông thường, khi được hỏi nó là gì, mọi người có thể nói, "thứ gì đó về người máy." Mặc dù chúng là một phần của nó, nhưng AI không nhất thiết phải là về rô-bốt.
Ưu đãi mới nhất ngay lúc này:Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Nói một cách đơn giản, trí tuệ nhân tạo là về việc phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường sẽ yêu cầu trí thông minh của con người (do đó, có tên như vậy). Mục đích chính của AI là đơn giản hóa các nhiệm vụ này và trút bỏ gánh nặng của con người. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng AI có một số trường con và mỗi trường con đó đều có mục tiêu riêng.
Về mặt lịch sử, trí tuệ nhân tạo có từ nửa đầu thế kỷ 20. Lúc đầu, mọi người bị mê hoặc bởi những người máy được mô tả trong các bộ phim như Wizard of Oz và Metropolis, sau đó khiến nhiều nhà khoa học và triết gia tìm hiểu sâu hơn về khái niệm này.
Bản thân thuật ngữ này được đặt ra vào năm 1955 bởi John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester và Claude Shannon. Họ đã đề xuất một dự án nghiên cứu kéo dài 2 tháng tại Đại học Dartmouth về cái mà họ đặt tên là trí tuệ nhân tạo. Dự án diễn ra vào năm sau, hiện thường được coi là sự ra đời chính thức của AI với tư cách là một lĩnh vực khoa học máy tính mới.
Nhưng nói về lịch sử đủ rồi, hãy quay lại hiện tại. Các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo mới là gì? Đầu tiên, chúng ta hãy giải quyết thực tế là có một số loại trí tuệ nhân tạo.
Các loại trí tuệ nhân tạo (AI)
Những người muốn biết cách học trí tuệ nhân tạo trước tiên nên quyết định loại AI mà họ muốn tìm hiểu. Nhìn chung, có ba trường con chính: Trí tuệ hẹp nhân tạo (ANI), Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) và Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI).
Trí tuệ thu hẹp nhân tạo (ANI), còn được gọi là AI yếu hoặc AI hạn chế, là một loại trí tuệ nhân tạo được tạo ra để vượt trội trong một hoặc một số nhiệm vụ liên quan chặt chẽ. Để hoàn thành các nhiệm vụ này, ANI được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn để lấy thông tin cần thiết từ đó. Loại AI này có từ rất sớm.
Để cung cấp cho bạn một ví dụ, ANI được sử dụng trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt của Meta để xác định mọi người và gắn thẻ họ trong ảnh. Hoặc, một ví dụ khác sẽ là Siri. Nó sử dụng một hệ thống NLP cho phép nó nhận ra ngôn ngữ tự nhiên và phản hồi lại nó (các hệ thống NLP sử dụng ANI).
Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) là phiên bản cao cấp hơn của AGI. Nó có thể lĩnh hội kiến thức qua nhiều nhiệm vụ khác nhau ở cấp độ con người và có thể học hỏi, điều chỉnh và sử dụng kiến thức đó. Công nghệ ChatGPT đột phá tìm cách lọt vào danh mục AI này. Tuy nhiên, kể từ năm 2023, AGI vẫn mang tính lý thuyết hơn là thực tế.
Bạn có thể thắc mắc, “Cách học trí tuệ nhân tạo tương tự như cách bạn học như thế nào?” Chà, trong khi việc học của con người mang tính toàn diện hơn và dựa trên các yếu tố nhận thức, cảm xúc và xã hội, thì việc học của AI là phân tích dữ liệu thuần túy mà không có sự kết hợp của các yếu tố đó. Tuy nhiên, dù bằng cách nào, việc học thông qua thử và sai trong khi dựa vào thông tin trước đó là điều khiến chúng giống nhau.
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI) là cấp độ AI tiên tiến nhất mà chúng ta có thể thấy trong nhiều bộ phim khoa học viễn tưởng. Nó vẫn là một loại hệ thống suy đoán có khả năng tự nhận thức và trí thông minh vượt trội so với con người.
Trong khi điều này có vẻ khá hấp dẫn, nó cũng hơi đáng sợ. Tôi chắc rằng bạn đã xem một bộ phim mà người máy chiếm lĩnh thế giới. Chà, những robot này chắc chắn sẽ thuộc danh mục ASI.
Vậy là bạn đã có nó - ba nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo mới. Tóm lại, ANI là loại AI đã được con người làm chủ và được sử dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống hàng ngày. AGI là loại chưa được phát triển đầy đủ nhưng đang trong quá trình đó, và ASI, tốt, là tương lai tiềm năng.
Các khái niệm chính về trí tuệ nhân tạo (AI)
Vì vậy, bạn đã biết ba loại Trí tuệ nhân tạo chính. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải hiểu sự khác biệt giữa các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo như khoa học dữ liệu, học máy và học sâu. Chà, có lẽ không phải là sự khác biệt, mà là cách chúng tương quan với nhau.
Hãy bắt đầu với máy học, nó là một nhánh của AI tập trung vào việc tạo ra các thuật toán bắt chước cách học của con người, dần dần cải thiện theo thời gian. Chẳng hạn, tôi chắc rằng bạn đã quen với cách Netflix đề xuất phim dựa trên lịch sử phim của bạn. Đây là hình thức học máy cơ bản nhất.
Bây giờ, nói về điều không quá cơ bản, học sâu là một nhánh của học máy được mô phỏng theo cấu trúc của bộ não. Nó vượt trội trong việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc, bao gồm văn bản, ảnh và video. Ví dụ: ô tô tự lái hoặc ChatGPT đều là những ví dụ của các dự án sử dụng thuật toán học sâu.
Cuối cùng, chúng ta có khoa học dữ liệu, vốn không phải là một phần của AI. Thay vào đó, nó là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các công nghệ đã nói ở trên, cũng như các công nghệ khác, để hiểu rõ hơn về dữ liệu.
Vì vậy, vì bây giờ bạn đã quen thuộc với các nguyên tắc cơ bản về máy học và trí tuệ nhân tạo chính, nên câu hỏi cuối cùng chúng ta phải giải quyết trước khi chuyển sang phần “cách học trí tuệ nhân tạo AI” (và học máy, cho vấn đề đó) là tại sao bạn nên làm như vậy.
Tại sao bạn nên học AI?
Nếu bạn đang tìm cách học trí tuệ nhân tạo AI, học máy, ChatGPT cho người mới bắt đầu hoặc các khái niệm tương tự khác, thì có lẽ bạn đã có lý do của riêng mình để làm điều đó. Tuy nhiên, nếu bạn vẫn còn đang nghi ngờ chính mình, thì tôi sẽ cho bạn biết những lý do “phổ biến” khiến ngày nay nhiều người băn khoăn không biết làm thế nào để tìm hiểu về AI.
Đầu tiên và quan trọng nhất, đây là một lĩnh vực đang phát triển với tốc độ nhanh chóng khi các công nghệ AI khác nhau được áp dụng trên toàn thế giới. Điều này có nghĩa là nhu cầu về các công nghệ AI mới sẽ không ngừng tăng lên, đưa chúng ta ngày càng đến gần hơn với tương lai được mô tả trong các bộ phim Khoa học viễn tưởng đó. Vì vậy, mọi người có học nên biết ít nhất những nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo.
Một lý do khác khiến việc biết cách học trí tuệ nhân tạo và máy học lại quan trọng là do nhu cầu ngày càng tăng đối với các công nghệ AI mới, nhu cầu về các chuyên gia AI ngày càng tăng. Kỹ sư máy học, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư người máy chỉ là một vài trong số rất nhiều vị trí công việc mà những người có kỹ năng AI có thể đảm nhận. Và để tôi nói cho bạn biết, đây là một số vị trí công việc được trả lương cao.
Giờ đây, bỏ qua các cơ hội tài chính, trí tuệ nhân tạo là một chủ đề hấp dẫn và thú vị để tìm hiểu. Bên cạnh đó, vì đây là một khái niệm không ngừng phát triển nên sẽ luôn có nhiều điều để tìm hiểu. Và bạn biết đấy, là con người, chúng ta có xu hướng học hỏi một cách tự nhiên, vì vậy chúng ta cũng có thể học điều gì đó ít nhất là thử thách trí tuệ.
Vì vậy, vì bạn đã quen thuộc với các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo mới và lý do tại sao mọi người tìm kiếm cách tìm hiểu về AI, nên đã đến lúc chuyển sang phần “như thế nào”.
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Cách học trí tuệ nhân tạo từ đầu: Các khóa học AI tốt nhất
Khi bạn tìm kiếm "cách học trí tuệ nhân tạo" trên Google, bạn sẽ thấy có rất nhiều tùy chọn có sẵn, chẳng hạn như tham gia các khóa học AI, đọc sách về AI và sử dụng các bảng cheat sheet. Tuy nhiên, sự lựa chọn thiết thực và hiệu quả nhất chắc chắn là tham gia các khóa học trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, với hàng nghìn khóa học có sẵn trên các trang web học tập nổi tiếng như DataCamp, Udemy hoặc Udacity, bạn có thể hơi choáng ngợp khi quyết định bắt đầu từ đâu. Đó là nơi tôi có thể giúp đỡ! Tôi đã lựa chọn cẩn thận 5 khóa học sẽ giúp bạn có một khởi đầu thuận lợi. Không có gì khó chịu, chúng ta hãy xem xét chúng.
Nguyên tắc cơ bản về AI (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: DataCamp
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: Từ 25$/tháng
- Chứng chỉ: Có
- Cấp độ: Người mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Khóa học Nguyên tắc cơ bản về AI của DataCamp là một lựa chọn tuyệt vời cho những người mới bắt đầu vì nó giới thiệu tất cả những điểm phức tạp của các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo và trả lời các câu hỏi như “Cách học trí tuệ nhân tạo giống với cách bạn học như thế nào?” hoặc "Những hạn chế của AI là gì?"
Khóa học trí tuệ nhân tạo này bao gồm 14 video và 49 bài tập, tuy nhiên nó chỉ dài 4 giờ. Điều này thật tuyệt nếu bạn là người mới học các khóa học và muốn bắt đầu với phiên bản nhẹ nhàng hơn trước. Tuy nhiên, dù xét về độ dài thì có thể coi là “nhẹ nhàng” hơn nhưng xét về kiến thức thì không hẳn như vậy. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có một nền tảng vững chắc để nâng cao kỹ năng AI của mình hơn nữa.
Nhìn chung, có bốn chương trong khóa học này:
- Giới thiệu về AI. Trong chương này, bạn sẽ được giới thiệu về cả ANI và AGI, học máy, các nguyên tắc chính của mô hình AI và những nhược điểm chung của chúng, cũng như tương lai có thể có của AI. Về bản chất, chương này sẽ cung cấp cho bạn các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo và máy học.
- Học có giám sát. Đúng như tên gọi, chương này nói về học có giám sát, một loại học máy. Nói một cách ngắn gọn, nó liên quan đến việc sử dụng các đơn vị dữ liệu được gắn nhãn để đào tạo một hệ thống AI với mục đích tạo ra một mô hình phân loại và đây chính xác là những gì bạn sẽ học trong chương này.
- Học không giám sát. Trái ngược với chương thứ hai, chương thứ ba dạy về học tập không giám sát, đây là một loại học máy khác dựa trên các đơn vị dữ liệu chưa được gắn nhãn và tạo dữ liệu mới. Chương này sẽ hướng dẫn bạn cách xử lý các cụm dữ liệu, cách phát hiện những điểm bất thường và cách chọn mô hình dữ liệu phù hợp.
- Học sâu & Hơn thế nữa. Chương cuối cùng sẽ nghiên cứu sâu hơn về học máy, trình bày cho bạn những điểm phức tạp của học sâu. Mặc dù vậy, bạn sẽ không chỉ tìm hiểu nó là gì và mạng nơ-ron hoạt động như thế nào mà còn có thể tạo mạng nơ-ron của riêng bạn. Khá hay ho, phải không?
Khóa học trí tuệ nhân tạo này được giảng dạy bởi Nemanja Radojković, một nhà khoa học dữ liệu với nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Nhìn chung, đây là một khóa học giới thiệu có cấu trúc tốt, rất phù hợp cho những ai đang tìm kiếm cách học trí tuệ nhân tạo và học máy.
Tôi có một tin tốt cho bạn nếu bạn quan tâm đến khóa học Nguyên tắc cơ bản về AI này: chương đầu tiên miễn phí! Tuy nhiên, nếu bạn muốn truy cập các chương bổ sung, bạn phải đăng ký gói DataCamp Premium có giá 25$/tháng. Nó sẽ cung cấp cho bạn quyền truy cập vào danh mục khóa học đầy đủ cũng như các chương còn lại của khóa học này.
Ngoài ra, bạn có thể khám phá một số ưu đãi DataCamp tuyệt vời tại đây.
Hiểu về Máy học (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: DataCamp
- Thời lượng: 2 giờ
- Giá: Từ 25$/tháng
- Chứng chỉ: Có
- Cấp độ: Người mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Nếu bạn đang băn khoăn không biết học AI và học máy như thế nào thì khóa học Hiểu về Máy học của DataCamp chắc chắn là một lựa chọn tuyệt vời dành cho bạn. Đây là khóa học kéo dài 2 giờ bao gồm 12 video và 36 bài tập. Vì vậy, nó sẽ cung cấp cho bạn cả kiến thức lý thuyết và kinh nghiệm thực tế.
Tổng cộng có ba chương, bao gồm:
- Máy học là gì? Chương này sẽ không chỉ trình bày cho bạn khái niệm về học máy và thuật ngữ quan trọng nhất của nó, mà còn trình bày chi tiết về mối quan hệ của nó với trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Bên cạnh đó, nó sẽ giới thiệu cho bạn quy trình xây dựng các mô hình máy học.
- Mô hình học máy. Chương thứ hai sẽ tiếp tục khám phá chi tiết hơn về các mô hình học máy khác nhau, cung cấp cho bạn các kỹ năng để xác định các mô hình này, đánh giá chúng và đưa ra các cải tiến.
- Học sâu. Chương cuối cùng là tất cả về deep learning, một tiểu thể loại của machine learning. Bạn sẽ tìm hiểu tất cả về mạng thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính, cũng như tất cả những lợi ích và hạn chế của học máy nói chung.
Lis Sulmont, Hadrien Lacroix và Sara Billen sẽ hướng dẫn bạn những điểm phức tạp của trí tuệ nhân tạo và nguyên tắc cơ bản của máy học. Lacroix và Billen đều là thành viên của nhóm DataCamp, trong khi Sulmont làm việc với Duolingo. Do đó, không có nghi ngờ gì về việc họ hiểu thấu đáo về nhu cầu của người học trực tuyến.
Nếu bạn không chắc liệu khóa học Hiểu về Máy học có phải là thứ bạn đang tìm kiếm hay không, thì chương đầu tiên là miễn phí, có nghĩa là bạn sẽ có thể kiểm tra vùng nước trước khi cam kết toàn bộ lộ trình học tập. Tuy nhiên, bạn chỉ có thể truy cập các chương khác sau khi đăng ký gói DataCamp Premium (25$/tháng).
Tuy nhiên, trước khi đăng ký, hãy nhớ xem các ưu đãi và giảm giá hấp dẫn nhất của DataCamp tại đây.
Trí tuệ nhân tạo A-Z™ 2023: Xây dựng AI với ChatGPT4 (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udemy
- Thời lượng: ~17 giờ
- Giá: 139,99$
- Chứng chỉ: Có
- Cấp độ: Người mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Nếu muốn tìm hiểu sâu hơn một chút về các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo và máy học, bạn nên xem khóa học chuyên sâu về Trí tuệ nhân tạo A-Z™ 2023: Xây dựng AI với ChatGPT4 của Udemy. Mặc dù vậy, xin lưu ý rằng khóa học yêu cầu phải có kiến thức cơ bản về Python và kỹ năng toán học cấp trung học.
Khóa học bao gồm 17 giờ video hướng dẫn, 20 bài viết và một số mẫu mã Python có thể tải xuống. Về bản chất, khóa học dạy ba điều chính - cách bắt đầu xây dựng AI, cách hợp nhất AI với OpenAI Gym và cách tối ưu hóa hệ thống AI của bạn.
Về cấu trúc khóa học, có bốn chương chính:
- Nguyên tắc cơ bản của học tăng cường. Như tên gợi ý, chương đầu tiên (thực ra được gọi là Phần 0) sẽ giới thiệu cho bạn về học tăng cường, bao gồm trực giác và trực quan hóa Q-Learning.
- Deep Q-Learning. Chương thứ hai tập trung vào trực giác, triển khai và trực quan hóa Deep Q-Learning. Ngoài ra, như một phần thưởng, nó dạy cách chế tạo ô tô tự lái với ChatGPT. Vì vậy, nếu bạn đang tìm kiếm các khóa học trên ChatGPT cho người mới bắt đầu, thì đây cũng có thể là một lựa chọn tốt cho bạn.
- Deep Convolutional Q-Learning. Chương này xoay quanh trực giác, triển khai và trực quan hóa Deep Convolutional Q-Learning, cũng như hướng dẫn cách xây dựng mô hình Deep Convolutional Q-Learning cho Doom với ChatGPT.
- A3C. Chương cuối cùng là tất cả về thuật toán A3C (Asynchronous Advantage Actor Critic), bao gồm trực giác, triển khai và trực quan hóa của nó. Cuối cùng, nó cũng dạy cách xây dựng mô hình A3C cho Đột phá bằng ChatGPT.
Đây là khá nhiều nó xem xét các chương chính của khóa học. Bên cạnh đó, nó còn cung cấp các phụ lục về mạng nơ ron nhân tạo và mạng nơ ron tích chập, cũng như một số tài liệu bổ sung. Như bạn có thể thấy, khóa học này chắc chắn phức tạp hơn. Vì vậy, thật tuyệt nếu bạn đang tìm cách tìm hiểu về AI theo cách thân thiện với người mới bắt đầu nhưng chuyên sâu hơn.
Nhìn chung, khóa học có 6 giảng viên, mỗi người có chuyên môn riêng. Điều này bao gồm cố vấn AI và kỹ sư an ninh mạng Jordan Sauchuk, kỹ sư AI và doanh nhân Luka Anicin, nhà khoa học dữ liệu Kirill Eremenko, doanh nhân công nghệ nối tiếp Hadelin de Ponteves, cũng như các thành viên từ nhóm SuperDataScience và Ligency.
Nếu bạn muốn đăng ký khóa học Trí tuệ nhân tạo A-Z™ 2023: Xây dựng AI với ChatGPT4, bạn có thể mua khóa học này với giá 139,99$ hoặc đăng ký gói Udemy Personal với giá 16,58$/tháng và truy cập khóa học này cùng với 8.000 khóa học khác (tuy nhiên, đảm bảo bạn sống ở một quốc gia đủ điều kiện).
Nếu bạn cảm thấy giá hơi quá đắt đối với mình, bạn luôn có thể tìm thấy một số ưu đãi tuyệt vời của Udemy ngay tại đây.
Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 4 tháng
- Giá: Miễn phí
- Chứng chỉ: Không
- Cấp độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Nếu bạn muốn tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo miễn phí, bạn nên xem khóa học Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo của Udacity. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng mặc dù khóa học này là khóa học nhập môn nhưng nó yêu cầu bạn phải có kiến thức về lý thuyết xác suất và đại số tuyến tính.
Khóa học bao gồm các video trong đó người hướng dẫn trình bày các khái niệm chính, các hoạt động trải nghiệm để bạn có thể thấy các khái niệm này thực sự hoạt động như thế nào và các câu đố tương tác để bạn kiểm tra kiến thức đã thu được của mình.
Hai phần chính của khóa học này là:
- Nền tảng của trí tuệ nhân tạo. Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu về mạng Bayes, máy học, số liệu thống kê, tính không chắc chắn, cũng như logic và lập kế hoạch. Sau khi học xong phần này, chắc chắn bạn sẽ trả lời được câu hỏi “Cách học trí tuệ nhân tạo giống với cách bạn học như thế nào?”
- Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo. Phần này nói về người máy và lập kế hoạch chuyển động của người máy, xử lý hình ảnh và thị giác máy tính, cũng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và truy xuất thông tin.
Vì vậy, về cơ bản, khóa học Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo là về AI và ứng dụng của nó theo nghĩa rộng hơn. Peter Norvig và Sebastian Thrun là giảng viên của khóa học này. Bạn có thể hoàn thành nó theo tốc độ của riêng mình, có thể mất tới 4 tháng. Tuy nhiên, vì đây là khóa học miễn phí của Udemy nên bạn sẽ không nhận được chứng chỉ.
Nếu bạn muốn được chứng nhận về chủ đề này, bạn có thể xem các chương trình Nanodegree của Kỹ sư Máy học của Udacity hoặc Nanodegree Nhà phân tích dữ liệu. Bây giờ, các khóa học này không miễn phí, nhưng bạn có thể tìm thấy các ưu đãi và giảm giá tốt nhất của Udacity tại đây.
- Dễ sử dụng
- Cung cấp nội dung chất lượng
- Minh bạch giá cả
- Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
- Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
- Thời gian học tập linh hoạt
- Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
- Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
- Đa dạng tính năng
- Chương trình nanodegree
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Chứng chỉ hoàn thành trả phí
- Được tạo dựng tốt trong ngành
- Đa dạng các tính năng để lựa chọn
- Các khóa học trình độ đại học
- Các khóa học trình độ đại học
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành
Giới thiệu về ChatGPT (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: DataCamp
- Thời lượng: 1 giờ
- Giá: Từ 25$/tháng
- Chứng chỉ: Có
- Cấp độ: Người mới bắt đầu
- Giảm giá: Có sẵn
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Nếu bạn đang tìm kiếm cách học AI và ChatGPT cho người mới bắt đầu, khóa học Giới thiệu về ChatGPT ngắn nhưng đầy thông tin này của DataCamp có thể là lựa chọn hoàn hảo cho bạn. Đây là khóa học kéo dài 1 giờ bao gồm 8 video và 26 bài tập. Trên thực tế, đây là một trong những khóa học ChatGPT đầu tiên được phát hành vào thời điểm mọi ồn ào về nó bắt đầu.
Giáo trình gồm hai chương:
- Tương tác với ChatGPT. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu ChatGPT là gì, cách thức hoạt động và những hạn chế của nó. Bên cạnh đó, bạn sẽ học cách viết lời nhắc hiệu quả và tạo nội dung chất lượng cao nhất bằng ChatGPT.
- Chấp nhận ChatGPT. Chương thứ hai trả lời câu hỏi khi nào nên sử dụng ChatGPT. Nó bao gồm các trường hợp sử dụng chính của ChatGPT và khi nào bạn nên (hoặc không nên) sử dụng nó. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu đâu là những yếu tố chính sẽ quyết định liệu các mô hình AI tổng quát như ChatGPT có tồn tại trong tương lai hay không.
Vì vậy, đây chắc chắn là một khóa học ChatGPT tuyệt vời dành cho người mới bắt đầu, đặc biệt là đối với những người muốn có một khóa học ngắn nhưng hiệu quả. Người hướng dẫn của khóa học là James Chapman, người quản lý chương trình giảng dạy của DataCamp. Anh ấy bắt đầu hành trình của mình với DataCamp với tư cách là một người học, điều đó có nghĩa là anh ấy có thể nhìn rõ mọi thứ qua con mắt của người học và trình bày nội dung phù hợp.
Cũng giống như các khóa học DataCamp khác, chương đầu tiên của khóa học Giới thiệu về ChatGPT là miễn phí. Tuy nhiên, để hoàn thành khóa học, bạn sẽ phải đăng ký gói Premium của DataCamp, có giá 25 đô la mỗi tháng. Tuy nhiên, đừng lo, bạn có thể tìm thấy một số giảm giá DataCamp tuyệt vời tại đây.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học trực tuyến nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Vậy là bạn đã có nó - 5 khóa học tuyệt vời sẽ giới thiệu cho bạn những nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo mới. Cho dù lý do của bạn là gì khi tìm kiếm cách học trí tuệ nhân tạo, thì khóa học Nguyên tắc cơ bản về AI, khóa học Hiểu về Máy học, khóa học Giới thiệu về ChatGPT và những khóa học khác chắc chắn sẽ cung cấp cho bạn nền tảng vững chắc cho các kỹ năng AI của mình.
Tuy nhiên, xin lưu ý rằng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo rất rộng và không ngừng phát triển, điều đó có nghĩa là các khóa học này chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Tuy nhiên, đừng lo lắng, DataCamp, Udacity, Udemy và các nền tảng học tập nổi tiếng khác có nhiều khóa học liên quan đến AI hơn cho các loại cấp độ kỹ năng khác nhau.
Nói như vậy, tôi hy vọng bạn sẽ có trải nghiệm học tập tuyệt vời với các khóa học này và sẵn sàng trả lời khi ai đó hỏi, "Cách học AI như thế nào?".
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
