강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Applied AI

/

Applied AI Development

AI Literacy và Transformation Series (1) : Nghịch lý AIㅣOntologyㅣAI 5 tầng stackㅣSự lãng quên AIㅣKế toán tài chính ứng dụng AIㅣLàm mát trung tâm dữ liệuㅣChip bán dẫn AI

Khóa học AI Literacy và Transformation Series (1) bao gồm các nội dung sau: 1. Đổi mới làm mát trung tâm dữ liệu trong kỷ nguyên AI Vấn đề: Do mức tiêu thụ điện năng bùng nổ của các chip AI mới nhất (GB200, v.v.), phương thức làm mát bằng không khí truyền thống đã chạm đến giới hạn, dẫn đến vấn đề suy giảm hiệu suất AI và chi phí vận hành khổng lồ. Giải pháp: Trình bày các công nghệ làm mát bằng chất lỏng đổi mới như bộ trao đổi nhiệt cửa sau (RDCH), làm mát chip trực tiếp (DTC), làm mát ngâm chìm. Đồng thời, truyền đạt chiến lược đảm bảo cả hiệu quả và tính bền vững thông qua hệ thống điều khiển thông minh dự đoán cả dòng điện rò rỉ và mô hình kinh tế tuần hoàn tái sử dụng nhiệt thải cho hệ thống sưởi ấm khu vực. 2. Nghịch lý AI: Tăng cường tư duy đánh thức bộ não Vấn đề: Hiện tượng 'giảm tải nhận thức' - ủy thác tư duy cho AI đang gây ra vấn đề 'nợ nhận thức', khiến khả năng tư duy phân tích và đọc hiểu của con người hiện đại thoái hóa nhanh chóng. Giải pháp: Tái định nghĩa AI không phải là công cụ đưa ra đáp án đơn thuần mà là công cụ của 'phòng gym nhận thức'. Xây dựng hệ thống khiến người dùng tự suy nghĩ trước bằng cách sử dụng các agent phê bình, nghiên cứu và tổng hợp, đồng thời tăng cường năng lực siêu nhận thức với vai trò 'người lái tàu' quyết định hướng đi chứ không phải hành khách thụ động. 3. Khủng hoảng bộ nhớ AI: Thiết kế kiến trúc thế hệ mới Vấn đề: Kích thước bộ nhớ lưu trữ ngắn hạn (KV cache) mà AI yêu cầu tăng bùng nổ, nhưng chỉ với HBM đắt đỏ và dung lượng nhỏ không thể đáp ứng được làn sóng dữ liệu này - đã chạm đến giới hạn vật lý. Giải pháp: Trình bày chiến lược xây dựng 'đội ngũ bộ nhớ hỗn hợp đẳng cấp' kết hợp HBM, DRAM, CXL. Truyền đạt năng lực thiết kế kiến trúc hệ thống thông minh cân bằng dung lượng và chi phí thay vì hiệu suất của linh kiện đơn lẻ, cung cấp giải pháp giảm đáng kể tổng chi phí sở hữu (TCO) của doanh nghiệp. 4. Palantir Ontology: Trí tuệ dữ liệu hành động Vấn đề: Dữ liệu tràn lan nhưng bị phân mảnh nên không thể chuyển thành quyết định và hành động thực tế - vấn đề 'nghĩa địa dữ liệu' đang cản trở sự đổi mới của doanh nghiệp. Giải pháp: Thông qua engine 'ontology' ánh xạ tài sản vật lý sang số hóa để trao ngữ cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu. Thông qua 'action type (khả năng thực thi)' phản ánh ngay kết quả phân tích vào hệ thống vận hành, thực hiện dân chủ hóa dữ liệu giúp nhân viên nghiệp vụ trực tiếp điều hành kinh doanh mà không cần sự trợ giúp của bộ phận IT. 5. Tái kết nối khổng lồ: Chiến lược ngăn xếp trí tuệ AI Vấn đề: Mô hình công nghệ thay đổi căn bản từ phương thức 'tính toán xác định' thời đại Internet sang phương thức 'dự đoán xác suất' thời đại AI, khiến cấu trúc kinh doanh hiện tại bị lung lay toàn diện. Giải pháp: Làm rõ thực chất của sự thay đổi thông qua bản đồ 'ngăn xếp trí tuệ 5 tầng' từ bán dẫn đến ứng dụng. Cung cấp khung ra quyết định chiến lược xác định nên tự xây dựng (Build) hay mua (Buy) chức năng AI, vẽ lộ trình tiến tới doanh nghiệp vận hành tự động. 6. AI hay quên: Tối đa hóa tiềm năng thông qua phản hồi Vấn đề: Hiện tượng 'quên mất thảm khốc' của AI - quên kiến thức cũ khi học thông tin mới, và vấn đề giao tiếp khiến hiệu suất AI không đạt được do mệnh lệnh một chiều. Giải pháp: Thay vì ra lệnh cho AI, hướng dẫn phương pháp đối thoại tập trung vào 'coaching' và ví dụ (sample). Thông qua kỹ thuật phản hồi dần dần giảm thiểu cú sốc thay đổi hành vi của AI (KL divergence), truyền đạt cách trở thành đối tác huấn luyện khoa học giúp AI duy trì kiến thức hiện có đồng thời tiếp thu năng lực mới. 7. Trí tuệ tài chính kỹ thuật (Financial Intelligence) Vấn đề: Hệ thống tài chính chỉ dừng lại ở ghi chép sổ sách quá khứ và tuân thủ quy định không thể tối ưu hóa phân bổ vốn cho tương lai đầy bất định. Giải pháp: Chuyển đổi sang chế độ 'lập kế hoạch kịch bản động (wargame)' tính toán hàng nghìn biến số theo thời gian thực bằng AI tạo sinh. Thông qua cách sử dụng 'Financial LLM' chuyển đổi con số đơn thuần thành tín hiệu chiến lược, hỗ trợ CFO vượt qua vai trò quản lý đơn thuần để trở thành kiến trúc sư chiến lược thiết kế giá trị doanh nghiệp.

13 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • khjyhy100
Generative AI
Generative AI
Business Productivity
Business Productivity
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent
Generative AI
Generative AI
Business Productivity
Business Productivity
LLM
LLM
AI Agent
AI Agent

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • 1. Phục hồi **'tư duy siêu nhận thức'** và **'năng lực đọc hiểu'** không phụ thuộc vào AI

  • 2. 'Trí tuệ vận hành (Action Intelligence)' kết nối dữ liệu phân mảnh với thực thi thực tế

  • 3. Chuyển đổi thành 'Kiến trúc sư tài chính' thiết kế giá trị chiến lược

  • 4. 'Năng lực thiết kế hạ tầng thế hệ tiếp theo' bao trùm cả phần cứng và phần mềm

1. Nghịch lý AI: Cách đánh thức bộ não đang ngủ

Nội dung cốt lõi: Chẩn đoán hiện tượng 'giảm tải nhận thức' - khi công cụ mạnh mẽ AI làm thoái hóa khả năng tư duy phân tích của con người và vấn đề 'nợ nhận thức' do đó gây ra.

Điểm chính: Chỉ ra cuộc khủng hoảng về khả năng đọc hiểu khi tỷ lệ trả lời đúng trong việc phân biệt sự thật/ý kiến của học sinh Hàn Quốc chỉ đạt 25,6%, và khẳng định rằng cần sử dụng AI như một 'phòng gym nhận thức' để rèn luyện tư duy chứ không phải như một cái nạng tiện lợi

2. Palantir Ontology: Trái tim của doanh nghiệp

  • Nội dung cốt lõi: Giải thích nguyên lý của công cụ 'Ontology' kết nối dữ liệu phân mảnh để ánh xạ một-một tài sản vật lý sang kỹ thuật số.

  • Điểm chính: Vượt xa mức độ chỉ xem dữ liệu, bài viết nêu bật 'khả năng thực thi (action type)' và tính năng 'writeback' - khả năng phản ánh ngay lập tức kết quả phân tích vào hệ thống vận hành - như những điểm khác biệt cốt lõi. Thông qua đó, bài viết đề cập đến phương án kiềm chế hiện tượng ảo giác của AI và thực hiện dân chủ hóa dữ liệu, giúp nhân viên nghiệp vụ trực tiếp điều khiển dữ liệu mà không cần phụ thuộc vào bộ phận IT.

3. Sự tái kết nối vĩ đại: Ngăn xếp trí tuệ AI mới

  • Nội dung cốt lõi: Phân tích xu hướng 'Đại tái kết nối (Great Rewiring)' chuyển đổi từ 'tính toán tất định' thời đại Internet sang 'dự đoán xác suất' thời đại AI.

  • Điểm chính: Trình bày bản đồ 5 tầng Intelligence Stack từ chất bán dẫn đến ứng dụng. Cung cấp lộ trình hướng tới doanh nghiệp vận hành tự động thông qua khung ra quyết định chiến lược giúp quyết định liệu nên tự phát triển (Build) chức năng AI cụ thể, hợp tác với đối tác, hay mua (Buy).

4. AI hay quên: Tối đa hóa tiềm năng thông qua phản hồi

  • Nội dung cốt lõi: Đề cập đến nguyên nhân và giải pháp cho hiện tượng 'Quên lãng thảm khốc (Catastrophic Forgetting)' của AI - khi học thông tin mới sẽ ghi đè lên kiến thức hiện có.

  • Điểm chính: Phương pháp huấn luyện linh hoạt (RL) giúp giảm hiện tượng quên lãng hơn so với phương pháp áp đặt câu trả lời chính xác nghiêm ngặt (SFT), đồng thời giải thích một cách khoa học rằng cần phải tối thiểu hóa 'KL divergence' - chỉ số đo lường sự thay đổi hành vi của AI. Thay vì ra lệnh cho AI, khóa học truyền đạt kỹ thuật giao tiếp để đánh thức tiềm năng của AI thông qua việc huấn luyện từng bước và cung cấp các ví dụ cụ thể (mẫu).

5. Kỹ thuật hóa Trí tuệ Tài chính (Financial Intelligence)

  • Nội dung cốt lõi: Thoát khỏi tài chính tập trung vào tuân thủ quy định trong quá khứ, chuyển đổi sang 'Tài chính Chiến lược (Strategic Finance)' tối ưu hóa phân bổ vốn thông qua AI.

  • Điểm chính: Giới thiệu các kỹ thuật quản lý rủi ro thông qua lập kế hoạch kịch bản động (wargaming) tính toán hàng nghìn biến số theo thời gian thực, điều tra toàn diện các dấu hiệu bất thường, và AI có thể giải thích (XAI). Nhấn mạnh khả năng lãnh đạo của CFO với vai trò 'kiến trúc sư chiến lược' thiết kế tương lai doanh nghiệp bằng cách chuyển đổi nguyên lý kỹ thuật thành giá trị kinh doanh.

6. Đổi mới công nghệ làm mát trung tâm dữ liệu trong kỷ nguyên AI

  • Nội dung cốt lõi: Đề cập đến vấn đề tỏa nhiệt và sự chuyển đổi mô hình làm mát do mức tiêu thụ điện năng tăng vọt của chip AI (GB200, v.v.). Giải thích chi tiết các công nghệ bộ trao đổi nhiệt cửa sau (RDCH), làm mát chip trực tiếp (DTC), và công nghệ làm mát ngâm chìm nhúng server vào chất lỏng để vượt qua giới hạn của làm mát bằng không khí truyền thống.

  • Những điểm chính: Để giảm chỉ số PUE đo lường hiệu suất làm mát, cần có điều khiển thích ứng xem xét tải thời gian thực và thời tiết, đồng thời trình bày chiến lược điều khiển dựa trên mô hình tinh vi để quản lý nhiệt độ chip nhằm giảm dòng rò rỉ. Ngoài ra, nhấn mạnh mô hình kinh tế tuần hoàn tái sử dụng nhiệt thải từ trung tâm dữ liệu cho hệ thống sưởi ấm khu vực.

7. Khủng hoảng bộ nhớ bán dẫn AI và kiến trúc thế hệ tiếp theo

  • Nội dung cốt lõi: Đề cập đến vấn đề 'KV cache' - kho lưu trữ bộ nhớ ngắn hạn tăng theo cấp số nhân khi cuộc hội thoại AI kéo dài, và giới hạn vật lý của HBM (bộ nhớ băng thông cao).

  • Điểm chính: Kết thúc 'thời đại anh hùng' chỉ dựa vào HBM để xử lý dữ liệu lên tới 18.8TB, và đề xuất chiến lược xây dựng 'đội ngũ mơ ước bộ nhớ' kết hợp HBM, DRAM, CXL. Nhấn mạnh năng lực thiết kế hệ thống giảm mạnh tổng chi phí sở hữu (TCO) bằng cách giảm 87% số lượng GPU khi sử dụng bộ nhớ CXL với cùng hiệu suất.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • 1. C-Level và ban lãnh đạo đang cân nhắc chiến lược triển khai AI (CEO, CTO, CFO)

  • 2. Kiến trúc sư hạ tầng và hệ thống CNTT (Kỹ sư, Chuyên gia dữ liệu)

  • 3. Chuyên gia và giáo viên ứng dụng AI vào công việc thực tế

  • 4. Quản lý cơ quan công và hiện trường sản xuất có môi trường dữ liệu phức tạp

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Người mong muốn học về hiểu biết AI

  • Người mong muốn học AI Transformation

Xin chào
Đây là

40여 년간의 국내 대기업 및 중견기업 근무 경력의(1984.1~2024.5) 은퇴자입니다. 

재직기간 40년 중 18년은 중역으로 근무한 파워트레인 및 동력 추진계 기술자이면서, 마지막 5년은 중견기업에서 부사장과 대표이사를 역임하였습니다. 

현대자동차 그룹에서는 해외 기술 이전 수익을(약 1,300억 상당, 중형 가솔린 엔진, 

터보차져, AWD 등)달성하였습니다. 다수의 정부투자 R&D 과제를 수행한 

이력이 있습니다. 현재는 경력 기간 중의 확보 된 지식과 경험을 공유를 목적으로 저술 활동을  시작하였습니다. 독자 여러분의 많은 관심과 격려를 부탁드립니다. 

  • 네이버 블로그 명 : 지식 공유 Hub : 기업 혁신경영의 본질과 R&D 핵심과제  

                                 (http://blog.naver.com/khjyhy100)

  • 교육 훈련 : KAIST 인공지능 경영자 과정 수료(25.2~25.6)

  • 경력 : 현대차 그룹 R&D (현대자동차(주), 현대위아(주) : 1984~2018   

          인지컨트롤스(주): 2019~2024 

  • 수상 경력 : 한국의 100대 기술과 주역 (2010.12.) (한국공학한림원, 산업자원부)

                  장영실상의 대통령상 수상 (중형 가솔린엔진 개발,산업자원부, 2005년)

  • 자동차 공학 분야의 파워트레인 및 동력추진계의 국내외 전문 기술학회 논문 13편

  • 직무발명 특허 다수 출원 및 공개

Chương trình giảng dạy

Tất cả

7 bài giảng ∙ (1giờ 3phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!