Sự phân biệt giữa AI, Machine Learning và Deep Learning, cùng những câu chuyện hậu trường.
Tại sao việc thu thập dữ liệu chất lượng cao lại quan trọng?
Quy trình hoạt động của dịch vụ AI và nghiên cứu AI như thế nào?
Học sâu học dữ liệu như thế nào?
Xử lý ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên được thực hiện như thế nào?
Dạo này chatbot đang hot, vậy mô hình Diffusion làm thế nào để nắm bắt ý định của người dùng và tạo ra những hình ảnh chưa từng có trên thế giới?
Trí tuệ nhân tạo là gì vậy? Tôi sẽ trả lời câu hỏi của bạn một cách dễ dàng.
Tôi tò mò về trí tuệ nhân tạo. Bạn có thực sự cần biết toán khó không? 🙄
AI đang thâm nhập sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Từ Siri và Bixby trên điện thoại đến thuật toán đề xuất của YouTube... chúng ta đang sống cùng với AI mà không hề hay biết.
Vì vậy, tôi trở nên tò mò về AI, học máy và học sâu và tôi đã tìm kiếm chúng trên Google từng cái một. Nhưng... ngay khi nội dung trở nên hơi khó, rất nhiều công thức toán học và hình ảnh lạ bắt đầu xuất hiện.
Tôi chỉ muốn biết AI học hình ảnh như thế nào ...
Tôi chỉ muốn biết Tesla có thể lái tự động như thế nào! (Nguồn: Tesla Official YouTube)
Tôi chỉ muốn biết AI tạo ra hình ảnh như thế nào!
Đừng tính toán nữa...!
Bỏ qua những phần khó khăn Trí tuệ nhân tạo thực sự dễ học
Sự khác biệt giữa AI, học máy và học sâu là gì? Người ta nói AI có thể học... nhưng nó học như thế nào?
Máy tính diễn giải hình ảnh và tiếng Hàn như thế nào? Bạn đang nói là bạn sẽ tự học à...?
YouTube và Instagram là những nơi tôi có thể tìm thấy nội dung tôi thích. Bạn phân loại nó như thế nào...?
Họ nói rằng cần có dữ liệu để đào tạo AI. Chúng ta đang nói về dữ liệu gì ở đây vậy...?
Trí tuệ nhân tạo rất khó nghiên cứu vì các khái niệm rời rạc và các bài báo học thuật khó! Một PO có nền tảng nghiên cứu trong ngành AI sẽ giải thích trí tuệ nhân tạo và học sâu một cách dễ hiểu và chi tiết bằng nhiều ví dụ khác nhau, đồng thời loại bỏ càng nhiều nội dung khó càng tốt.
✅ Bạn có thể giải quyết nỗi lo của mình thông qua bài giảng này.
Giả sử bạn đang tạo một diễn giả AI ảo và tìm hiểu về vòng đời dịch vụ AI.
Bạn cũng có thể tìm hiểu nhiều khái niệm khác nhau để đánh giá việc học sâu.
Bạn sẽ tìm hiểu từng bước về quá trình phát triển và nghiên cứu AI cũng như những điều cần cân nhắc.
Và thông qua các ví dụ đơn giản, chúng ta sẽ biết cách học sâu được thực hiện như thế nào và các mô hình được đào tạo ra sao.
Làm thế nào để xử lý hình ảnh,
Tìm hiểu cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tất nhiên, chúng tôi cũng có đào tạo thực hành!
Và chúng tôi cũng thực hiện các dự án bằng những mô hình mới nhất.
Tìm hiểu về những điều này 📖
Khái niệm và đặc điểm chung của AI
Luồng dịch vụ AI và quy trình nghiên cứu AI
Phương pháp học cơ bản của học sâu
Các tính năng hình ảnh và mô hình học sâu xử lý hình ảnh
Các tính năng ngôn ngữ tự nhiên và các mô hình học sâu xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Luồng phát triển mô hình học sâu được học bằng cách tạo ra một mô hình học sâu đơn giản
(Dự án) Trải nghiệm mô hình tạo thành cơ sở của chatbot sử dụng dữ liệu KLUE
(Dự án) Trải nghiệm công nghệ tiên tiến nhất của các mô hình tạo sinh bằng cách sử dụng mô hình Diffusion
Ngay cả khi bạn không biết toán hoặc mã hóa Bất cứ ai cũng có thể hiểu được AI.
Tôi giới thiệu điều này cho những người này
🙋♀️ Tìm hiểu về AI và học sâu Tôi muốn làm một công thức toán khó Những người đã bỏ cuộc vì điều đó
🙋♂️ AI trong sản phẩm và dịch vụ Tôi muốn áp dụng nó, nhưng với AI Những người không biết gì về Hàn Quốc
💁♀️ Trong kế hoạch và đề xuất Nội dung liên quan đến AI xuất hiện Dành cho những ai muốn hiểu
💁♂️ Dành cho những ai muốn bước vào lĩnh vực AI Khoa học dữ liệu Không chính
Được chuẩn bị đặc biệt
✅ Giải thích lý thuyết dễ hiểu mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu
✅ Tài liệu bài giảng dạng PDF
✅ Mã thực hành
✅ Tài liệu thực hành
Trong bài giảng này Người chia sẻ kiến thức là
Kim Ji Hoon
Xin chào. Tên tôi là Jihoon Kim và tôi làm việc với tư cách là Chủ sở hữu sản phẩm tại một công ty khởi nghiệp tạo dữ liệu cho AI. Tôi rất quan tâm đến AI, dữ liệu và giáo dục, và tôi liên tục cố gắng và suy nghĩ về cách giải thích chúng một cách dễ dàng cho người khác.
Lịch sử liên quan
(Hiện tại) Chọn Chủ sở hữu sản phẩm Star
(Cựu) Nhà nghiên cứu AI của Tmax Group/Trưởng nhóm
(Hoạt động giáo dục) Cố vấn của Naver Connect Foundation, giảng viên KT AICE, giảng viên đặc biệt của trường đại học
💡 AI có vẻ hơi khó hiểu, nhưng chúng tôi sẽ giúp bạn bắt đầu!
Các dịch vụ AI sẽ chạy trên logic nào? Tại sao việc thu thập dữ liệu chất lượng lại quan trọng? Sự khác biệt giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xử lý hình ảnh là gì? ... Chúng ta thường nghe rằng trí tuệ nhân tạo rất quan trọng, nhưng thật khó để tìm ra lời giải thích cho những điều chúng ta tò mò. Ngay cả khi bạn tìm kiếm trên Internet, nội dung vẫn nằm rải rác khắp nơi và những giải thích phức tạp khiến bạn khó hiểu.
Bài giảng “Những bước đầu tiên đến với trí tuệ nhân tạo mà không cần toán học” là bài giảng tập hợp các khái niệm rời rạc về trí tuệ nhân tạo và học sâu như một dạng giới thiệu. Chúng tôi giúp bạn xây dựng kiến thức nền tảng thông qua những giải thích dễ hiểu và các bài tập học sâu nhẹ nhàng giúp loại bỏ tối đa các kiến thức toán học phức tạp. Bạn có tò mò về AI nhưng không biết bắt đầu học ở đâu hoặc như thế nào không? Tôi hy vọng bài giảng này sẽ là khởi đầu tốt cho bạn. Nếu bạn quan tâm đến bài giảng, hãy nhớ xem video xem trước [Tổng quan bài giảng]! 🙂
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
Bạn đang muốn lên kế hoạch cho một dịch vụ AI nhưng lại cảm thấy bế tắc vì không biết bắt đầu từ đâu?
Những người đã muốn học AI nhưng lại từ bỏ vì toán học.
Những ai tò mò về cách AI học dữ liệu như thế nào
Ai đó muốn một bản tóm tắt toàn diện về AI một lần duy nhất.
Đây là bài giảng tốt nhất cho người mới bắt đầu.
Chỉ cần nhìn vào sự chuẩn bị cho bài giảng, bạn có thể thấy rằng mình đã bỏ ra rất nhiều công sức cho nó.
Cảm ơn
Lời giải thích rất dễ hiểu ngay cả đối với những người không chuyên ngành, điều này rất hữu ích! Nội dung và tài liệu rất rõ ràng, nó cho tôi một bức tranh rõ ràng hơn trước về cách tôi có thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà tôi chỉ mơ hồ quan tâm vào công việc thực tế!
Cảm ơn Otte!
Tôi hy vọng điều này sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn trong thực tế! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, xin vui lòng để lại câu hỏi bất cứ lúc nào ~