AI cho mọi người: Bước đầu tìm hiểu Deep Learning qua toán học

Nhiều người sử dụng ChatGPT và thường xuyên đọc tin tức về hệ thống gợi ý, xe tự hành, nhưng khi được hỏi “tại sao chúng lại hoạt động như vậy” thì lại không biết giải thích thế nào. Chỉ học theo các khóa lập trình thì có thể chạy được mã, nhưng nguyên lý vẫn còn bỏ ngỏ; chỉ học các khóa toán thì thấy được công thức, nhưng lại không thể kết nối với AI. Các khóa học nước ngoài gây áp lực vì tiếng Anh, còn các khóa nhập môn trong nước lại dễ thiên về thực hành. Trong quá trình trực tiếp xây dựng mô hình tại các cuộc thi AI và vận hành “AI của mọi người”, tôi đã gặp hàng nghìn học viên và liên tục chứng kiến cùng một vấn đề. Điểm khiến họ bế tắc không phải là cách sử dụng công cụ, mà là khoảnh khắc các khái niệm hàm số, vi phân, vector và lan truyền ngược bị tách rời khỏi nhau. Khóa học này sẽ nối liền những khoảng cách đó. Từ nền tảng toán học đến mạng nơ-ron và softmax, khóa học giải thích trong một mạch thống nhất: hàm số định nghĩa đầu vào và đầu ra như thế nào, vi phân xác định hướng học ra sao, và lan truyền ngược truyền lỗi như thế nào. Đây không phải là lớp học yêu cầu ghi nhớ công thức hay chỉ gõ lại mã theo hướng dẫn, mà giúp bạn hiểu “tại sao” thông qua công thức và những hình minh họa trực quan. Đối với những ai muốn thực sự hiểu AI, đây sẽ là bước khởi đầu vững chắc để tiến tới học sâu hơn về deep learning.