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

Các ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo mang đến những giải pháp y tế Helloệu quả và tiết kiệm chi phí hơn cho bệnh nhân. Các bác sĩ có thể nhanh chóng xác định ung thư bằng cách sử dụng AI và học máy (device Mastering) trước khi quá muộn. AI nâng cao độ chính xác trong chuẩn đoán và sự an toàn của bệnh nhân nhờ tăng khả năng dự đoán, tính nhất quán và độ tin cậy.

Khi được hỏi về một sai lầm đáng nhớ nhất trong quá trình việc của mình, Cẩn đã chia sẻ với ITviec một câu chuyện vô cùng thú vị mà thiết nghĩ đây cũng là câu chuyện của những nhà công nghệ ai lãnh đạo, group leader khác. Cẩn kể về lúc bạn còn làm Team chief tại TMA options,

Văn bản được phát hành theo Giấy phép Imaginative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự; có thể áp dụng điều khoản bổ sung.

Nó được đánh giá là vượt trội hơn các bác sĩ chuyên khoa trong các cuộc hội thoại với bệnh nhân. (MedicalXpress, 2024)

Một thế giới với năng xuất lao động cao và không sự cố, sai sót là mục tiêu chính của các nhà nghiên cứu AI.

Bên cạnh thực nghiệm, việc nghiên cứu các vi cấu trúc có thể được thực hiện bằng cách sử dụng phép tính lượng tử (chẳng hạn như hoá lượng tử) và mô phỏng (simulation). Phương pháp ab initio là phương pháp phổ biến nhất Helloện nay.

Hình ảnh vệ tinh kết hợp với trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để quan sát trái đất trên nhiều môi trường khác nhau, hỗ trợ việc quy hoạch đô thị, tìm kiếm các tuyến đường mới, cho phép chúng ta nhanh chóng nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Mình bắt đầu tìm hiểu những quyển sách về phong cách lãnh đạo và cách dùng người mà trong đó mình tâm đắc với nhất với cuốn “Nhà lãnh đạo xuất chúng” (Multipliers).

Khung ML do các kỹ sư phối hợp với các nhà khoa học dữ liệu tạo ra để đáp ứng các yêu cầu của các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể. Sau đó, các nhà phát triển có thể sử dụng các chức năng và lớp dựng sẵn để xây dựng và đào tạo các mô hình một cách dễ dàng.

Bài này đi sâu vào các xu hướng AI chính đang định hình hoạt động ngành này vào năm 2024, dựa trên tổng hợp các thông tin từ nhiều nguồn, các chuyên gia hàng đầu trong ngành, tiến bộ công nghệ và động lực thị trường.

Hóa học tổng hợp Helloện đại đã đạt đến mức có thể điều chế các phân tử nhỏ thành hầu hết mọi cấu trúc. Những phương pháp này được sử dụng ngày nay để sản xuất nhiều loại hóa chất hữu ích như dược phẩm hoặc polyme thương mại.

Không lâu sau đó, một phiên bản nâng cấp hơn của AlphaGo có tên là AlphaGo Zero đã đánh bại người tiền nhiệm của mình trong trận đối đầu giữa AI với AI.

AI có thể sử dụng máy học để phân tích khối lượng lớn dữ liệu nhanh hơn bất kỳ con người nào có thể so sánh.