NEW STEP BY STEP MAP FOR CôNG NGHệ AI

New Step by Step Map For công nghệ ai

New Step by Step Map For công nghệ ai

Blog Article

Đây là trang tài liệu mình vẫn hay tham khảo khi mới bước chân vào lĩnh vực này.

Helloện nay liên hệ giữa tính chất của vật chất và kích thước là chúng tuân theo "định luật tỉ lệ" (scaling regulation). Những tính chất căn bản của vật chất, chẳng hạn như nhiệt độ nóng chảy của một kim loại, từ tính của một chất rắn (chẳng hạn như tính sắt từ và Helloện tượng từ trễ), và vùng cấm của chất bán dẫn (semiconductor) phụ thuộc rất nhiều vào kích thước của tinh thể thành phần, miễn là chúng nằm trong giới hạn của kích thước nanomet.

Sự tiến bộ trong lĩnh vực này đã khiến các cơ quan như Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) tạo ra một quỹ cho nghiên cứu AI. Lúc đầu, mục tiêu chính của nghiên cứu này là khám phá xem máy tính có thể phiên âm và dịch ngôn ngữ nói hay không.

David Rumelhart và John Hopfield đã xuất bản các bài báo về kỹ thuật học sâu, cho thấy máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm. 

Mối quan hệ này mở đường cho sự sáng tạo ra những thế hệ vật chất với những tính chất mong muốn, không chỉ bởi thay đổi thành phần hóa học của các cấu tử, mà còn bởi sự điều chỉnh kích thuớc và hình dạng.

Trong chăm sóc sức khỏe, trí tuệ nhân tạo đang cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và tối ưu hóa hoạt động.

Những đột phá về AI vào năm 2024 được dự đoán sẽ mang lại những trường hợp sử dụng đầu tiên, đặc biệt là trong phục hồi môi trường và chăm sóc sức khỏe.

Từ năm 1957 đến năm 1974, sự phát triển của điện toán cho phép máy tính lưu trữ nhiều dữ liệu hơn và xử lý nhanh hơn. Trong giai đoạn này, các nhà khoa học đã phát triển thêm các thuật toán máy học (ML).

Nhờ vào kích thuớc nhỏ, những cấu trúc nano có thể đóng gói chặt lại và do đó làm tăng tỉ trọng gói (packing density). Tỉ trọng gói cao có nhiều lợi điểm: tốc độ xử lý dữ liệu và khả năng chứa thông tin gia tăng. Tỉ trọng gói cao là nguyên nhân cho những tương tác điện và từ phức tạp giữa những vi cấu trúc kế cận nhau.

Trong khi đó, việc thương mại hóa các sản phẩm dựa trên những tiến bộ của công nghệ kích thước nano bắt đầu xuất Helloện. Các công nghệ ai sản phẩm này được giới hạn trong các ứng dụng hàng loạt của vật liệu nano và không liên quan đến việc kiểm soát nguyên tử của vật chất.

Vật liệu giảm xuống kích thước nano có thể cho thấy các đặc tính khác nhau so với những gì chúng thể Helloện trên phạm vi macro, cho phép tạo ra các ứng dụng độc đáo. Ví dụ, các chất không trong suốt có thể trở nên trong suốt (đồng); vật liệu ổn định có thể biến thành chất dễ cháy (nhôm); vật liệu không hòa tan có thể trở nên hòa tan (vàng).

Đặc biệt, nghiên cứu của Browning chỉ ra có hơn 24% phôi cá ngựa bị chết khi hấp thụ ngẫu nhiên (random diffusion) hạt nano vàng, trong số 76% sống sót thì chỉ có 74% phôi phát triển bình thường.

Các giá trị học được trong quá trình đào tạo, chẳng hạn như trọng số và độ lệch của mạng nơ-ron, rất quan trọng đối với các dự đoán.

Vì có nhiều bạn AI Engineer mà Cẩn biết cũng không thực sự giỏi toán nhưng vẫn làm việc được vì các bạn biết lập trình.

Report this page