Artwork

Nội dung được cung cấp bởi Dang Van. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Dang Van hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

Episode 344 – Trí tuệ nhân tạo: Từ chỉ dành cho chuyên gia đến mọi nơi, mọi người – Phần I – July 13– 2019 Do Lê Quang Văn thực hiện

23:50
 
Chia sẻ
 

Series đã xóa ("Feed không hoạt động" status)

When? This feed was archived on May 03, 2022 12:42 (2y ago). Last successful fetch was on August 28, 2020 05:09 (3+ y ago)

Why? Feed không hoạt động status. Server của chúng tôi không thể lấy được feed hoạt động của podcast trong một khoảng thời gian.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 238223719 series 2410142
Nội dung được cung cấp bởi Dang Van. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Dang Van hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Trí tuệ nhân tạo: Từ chỉ dành cho chuyên gia đến mọi nơi, mọi người – Phần I Nhiều tổ chức nghiên cứu toàn cầu dự đoán rằng vào năm 2019, nhiều công ty sẽ đẩy mạnh việc sử dụng của họ dựa trên đám mây như trí tuệ nhân tạo, phần mềm và dịch vụ (AI). Trong số các công ty áp dụng công nghệ AI, 70% sẽ có được khả năng AI thông qua phần mềm doanh nghiệp dựa trên đám mây và 65% sẽ tạo các ứng dụng AI sử dụng các dịch vụ phát triển dựa trên đám mây. Hơn nữa, các tổ chức dự đoán đến năm 2020, tỷ lệ thâm nhập của phần mềm doanh nghiệp với nền tảng AI tích hợp và nền tảng đám mây sẽ lần lượt đạt khoảng 87% và 83% trong số các công ty sử dụng phần mềm AI. Điện toán đám mây sẽ thúc đẩy triển khai AI toàn diện hơn, lợi tức đầu tư (ROI) tốt hơn từ AI và chi tiêu AI cao hơn. Điều quan trọng là, chúng ta sẽ thấy việc dân chủ hóa các khả năng của AI, và lợi ích của tổ chức bảo vệ quyền lực đã được bảo vệ chỉ bởi những người chấp nhận sớm. AI đã được hưởng lợi rất ít AI bao gồm nhiều công nghệ. Nền tảng của nó là học máy và con đẻ phức tạp hơn, mạng lưới thần kinh học sâu. Những công nghệ này làm sinh động các ứng dụng AI như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng khai thác các kho dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán chính xác và khai quật những hiểu biết ẩn giấu. Sự phấn khích gần đây xung quanh AI bắt nguồn từ những tiến bộ trong học máy và mạng nơ-ron học sâu và vô số cách mà các công nghệ này có thể giúp các công ty cải thiện hoạt động, phát triển các dịch vụ mới và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn với chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, rắc rối với AI là cho đến nay, nhiều công ty đã thiếu chuyên môn và nguồn lực để tận dụng tối đa lợi thế của nó. Học máy và học sâu thường yêu cầu các nhóm chuyên gia AI, truy cập vào các tập dữ liệu lớn, cơ sở hạ tầng và khả năng xử lý chuyên biệt. Các công ty có thể mang các tài sản này đến, sau đó cần phải tìm các trường hợp sử dụng phù hợp để áp dụng AI, tạo các giải pháp tùy chỉnh và mở rộng quy mô trong toàn công ty. Tất cả những điều này đòi hỏi một mức độ đầu tư và tinh tế cần có thời gian để phát triển, và nằm ngoài tầm với của nhiều người. Vì lý do này, những lợi ích ban đầu của AI đã tích lũy chủ yếu để tiên phong với chuyên môn cần thiết về kỹ thuật, cơ sở hạ tầng CNTT mạnh mẽ, và khả năng tài chính dồi dào để có được kỹ năng cao nhất về chuyên gia khoa học dữ liệu, ngày càng khan hiếm và đắt đỏ. Họ có các nguồn lực để tham gia trong các cuộc chiến đấu thầu tài năng AI ngày càng đắt đỏ. Họ cũng đã đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng, bao gồm các trung tâm dữ liệu lớn và bộ xử lý chuyên dụng. Ví dụ: • Google đã thiết kế các chip dành riêng cho AI của riêng mình để tăng tốc độ học máy trong các trung tâm dữ liệu và trên các thiết bị IoT. Công ty đã khám phá việc học sâu kể từ khi ra mắt Google Brain vào năm 2011, và sử dụng nó rộng rãi cho mọi thứ từ thực hiện phân tích video đến làm mát các trung tâm dữ liệu. • Amazon đã sử dụng học máy để thúc đẩy các khuyến nghị trong nhiều năm. Công ty đang sử dụng học sâu để thiết kế lại quy trình kinh doanh và phát triển các danh mục sản phẩm mới, chẳng hạn như trợ lý ảo Alexa. • BATs của Trung Quốc, Baidu, Alibaba và Tencent, đang đầu tư rất nhiều vào AI trong khi mở rộng sang các lĩnh vực trước đây do các công ty Mỹ thống trị: thiết kế chip, trợ lý ảo và xe tự hành. Cách nói của công nghệ AI Dưới đây là định nghĩa ngắn của một số công nghệ AI. Mặc dù không có định nghĩa nào có thể nắm bắt mọi sắc thái của các công nghệ này, đây là những điều cơ bản: • Học máy. Với các công nghệ học máy, máy tính có thể được dạy để phân tích dữ liệu, xác định các mẫu ẩn, phân loại và dự đoán kết quả trong tương lai. Việc học tập đến từ khả năng của các hệ thống này để cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian mà không cần hướng dẫn bằng lập trình rõ ràng. Học máy thường yêu cầu các chuyên gia kỹ thuật có thể chuẩn bị các bộ dữ liệu, chọn đúng thuật toán và diễn giải đầu ra. Hầu hết các công nghệ AI, bao gồm các ứng dụng tiên tiến và chuy

  continue reading

368 tập

Artwork
iconChia sẻ
 

Series đã xóa ("Feed không hoạt động" status)

When? This feed was archived on May 03, 2022 12:42 (2y ago). Last successful fetch was on August 28, 2020 05:09 (3+ y ago)

Why? Feed không hoạt động status. Server của chúng tôi không thể lấy được feed hoạt động của podcast trong một khoảng thời gian.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Manage episode 238223719 series 2410142
Nội dung được cung cấp bởi Dang Van. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được Dang Van hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Trí tuệ nhân tạo: Từ chỉ dành cho chuyên gia đến mọi nơi, mọi người – Phần I Nhiều tổ chức nghiên cứu toàn cầu dự đoán rằng vào năm 2019, nhiều công ty sẽ đẩy mạnh việc sử dụng của họ dựa trên đám mây như trí tuệ nhân tạo, phần mềm và dịch vụ (AI). Trong số các công ty áp dụng công nghệ AI, 70% sẽ có được khả năng AI thông qua phần mềm doanh nghiệp dựa trên đám mây và 65% sẽ tạo các ứng dụng AI sử dụng các dịch vụ phát triển dựa trên đám mây. Hơn nữa, các tổ chức dự đoán đến năm 2020, tỷ lệ thâm nhập của phần mềm doanh nghiệp với nền tảng AI tích hợp và nền tảng đám mây sẽ lần lượt đạt khoảng 87% và 83% trong số các công ty sử dụng phần mềm AI. Điện toán đám mây sẽ thúc đẩy triển khai AI toàn diện hơn, lợi tức đầu tư (ROI) tốt hơn từ AI và chi tiêu AI cao hơn. Điều quan trọng là, chúng ta sẽ thấy việc dân chủ hóa các khả năng của AI, và lợi ích của tổ chức bảo vệ quyền lực đã được bảo vệ chỉ bởi những người chấp nhận sớm. AI đã được hưởng lợi rất ít AI bao gồm nhiều công nghệ. Nền tảng của nó là học máy và con đẻ phức tạp hơn, mạng lưới thần kinh học sâu. Những công nghệ này làm sinh động các ứng dụng AI như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng khai thác các kho dữ liệu khổng lồ để đưa ra dự đoán chính xác và khai quật những hiểu biết ẩn giấu. Sự phấn khích gần đây xung quanh AI bắt nguồn từ những tiến bộ trong học máy và mạng nơ-ron học sâu và vô số cách mà các công nghệ này có thể giúp các công ty cải thiện hoạt động, phát triển các dịch vụ mới và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn với chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, rắc rối với AI là cho đến nay, nhiều công ty đã thiếu chuyên môn và nguồn lực để tận dụng tối đa lợi thế của nó. Học máy và học sâu thường yêu cầu các nhóm chuyên gia AI, truy cập vào các tập dữ liệu lớn, cơ sở hạ tầng và khả năng xử lý chuyên biệt. Các công ty có thể mang các tài sản này đến, sau đó cần phải tìm các trường hợp sử dụng phù hợp để áp dụng AI, tạo các giải pháp tùy chỉnh và mở rộng quy mô trong toàn công ty. Tất cả những điều này đòi hỏi một mức độ đầu tư và tinh tế cần có thời gian để phát triển, và nằm ngoài tầm với của nhiều người. Vì lý do này, những lợi ích ban đầu của AI đã tích lũy chủ yếu để tiên phong với chuyên môn cần thiết về kỹ thuật, cơ sở hạ tầng CNTT mạnh mẽ, và khả năng tài chính dồi dào để có được kỹ năng cao nhất về chuyên gia khoa học dữ liệu, ngày càng khan hiếm và đắt đỏ. Họ có các nguồn lực để tham gia trong các cuộc chiến đấu thầu tài năng AI ngày càng đắt đỏ. Họ cũng đã đầu tư hàng tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng, bao gồm các trung tâm dữ liệu lớn và bộ xử lý chuyên dụng. Ví dụ: • Google đã thiết kế các chip dành riêng cho AI của riêng mình để tăng tốc độ học máy trong các trung tâm dữ liệu và trên các thiết bị IoT. Công ty đã khám phá việc học sâu kể từ khi ra mắt Google Brain vào năm 2011, và sử dụng nó rộng rãi cho mọi thứ từ thực hiện phân tích video đến làm mát các trung tâm dữ liệu. • Amazon đã sử dụng học máy để thúc đẩy các khuyến nghị trong nhiều năm. Công ty đang sử dụng học sâu để thiết kế lại quy trình kinh doanh và phát triển các danh mục sản phẩm mới, chẳng hạn như trợ lý ảo Alexa. • BATs của Trung Quốc, Baidu, Alibaba và Tencent, đang đầu tư rất nhiều vào AI trong khi mở rộng sang các lĩnh vực trước đây do các công ty Mỹ thống trị: thiết kế chip, trợ lý ảo và xe tự hành. Cách nói của công nghệ AI Dưới đây là định nghĩa ngắn của một số công nghệ AI. Mặc dù không có định nghĩa nào có thể nắm bắt mọi sắc thái của các công nghệ này, đây là những điều cơ bản: • Học máy. Với các công nghệ học máy, máy tính có thể được dạy để phân tích dữ liệu, xác định các mẫu ẩn, phân loại và dự đoán kết quả trong tương lai. Việc học tập đến từ khả năng của các hệ thống này để cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian mà không cần hướng dẫn bằng lập trình rõ ràng. Học máy thường yêu cầu các chuyên gia kỹ thuật có thể chuẩn bị các bộ dữ liệu, chọn đúng thuật toán và diễn giải đầu ra. Hầu hết các công nghệ AI, bao gồm các ứng dụng tiên tiến và chuy

  continue reading

368 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh