Showing posts with label trituenhantao. Show all posts
Showing posts with label trituenhantao. Show all posts

7/07/2024

Trí tuệ nhân tạo sinh là gì? Chương trình đào tạo kỹ sư chuyên sâu đặc thù "GENERATIVE AI ENGINEER PROGRAM" của đại học Bách Khoa Hà Nội


Ngày 15/6/2024 Trường công nghệ thông tin và truyền thông, Đại học Bách Khoa Hà Nội đã tổ chức lễ ra mắt chương trình GENERATIVE AI ENGINEER PROGRAM - GenAI Engineer Program - Ready for a New Era of AI.


Trí tuệ nhân tạo sinh hay AI tạo sinh ( tiêng Anh là GENERATIVE AI hay ngắn gọn là GenAI) là gì? Trí tuệ nhân tạo sinh là một loại công cụ trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm văn bản, âm thanh, hình ảnh và dữ liệu tổng hợp. Ví dụ AI tạo sinh có thể học từ vựng tiếng Anh và làm thơ. AI tạo sinh có thể sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như làm chatbot, tạo nội dung truyền thông, phát triển và thiết kế sản phẩm. ChatGPT cũng là một trong những sản phẩm của AI tạo sinh.

Nhận thức được sự quan trọng của trí tuệ nhân tạo sinh trong kỷ nguyên AI bùng nổ, vào ngày 5/7/2023, Trường CNTT&TT – ĐHBK Hà Nội đã thành lập Phòng Thí nghiệm mô hình nền tảng (Foundation Models Lab – FML) thuộc Trung tâm Nghiên cứu Quốc tế về Trí tuệ Nhân tạo (BKAI) vào năm 2023 để chuẩn bị nguồn lực khoa học và công nghệ cho lĩnh vực quan trọng này. Từ khi ra đời, FML đã hoạt động rất tích cực và có được một số thành tựu nghiên cứu đáng ghi nhận, cũng như mở rộng được mạng lưới hợp tác chặt chẽ với nhiều trung tâm nghiên cứu – phát triển và phòng thí nghiệm trong và ngoài nước trong lĩnh vực GenAI. Thông qua các hợp tác của FML, Trường CNTT&TT nhận thấy một nhu cầu lớn về nhân lực trong lĩnh vực này không những chỉ ở Việt Nam mà còn ở các nước trong khu vực, chính vì vậy, từ cuối năm 2023, Trường đã thành lập tổ công tác với nòng cốt là các nhà khoa học của FML-BKAI để xây dựng Chương trình đào tạo Kỹ sư chuyên sâu đặc thù về Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI Engineer Program). 

“GenAI Engineer Program” của Trường CNTT&TT – ĐHBK HN có thể coi là chương trình đào tạo chuyên sâu về GenAI đầu tiên tại Việt Nam, và cũng là một trong những chương trình đầu tiên trên Thế giới. Đây là chương trình đào tạo sau đại học cấp bằng “Kỹ sư chuyên sâu đặc thù” cho mọi đối tượng đã có bằng cử nhân trong lĩnh vực CNTT&TT. Theo Khung trình độ quốc gia Việt Nam thì, bằng cấp Kỹ sư chuyên sâu đặc thù và Thạc sỹ có cùng bậc 7. 

Theo học Chương trình này, Sinh viên không những được trang bị các kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo, mà còn được đặc biệt cung cấp các mảng kiến thức hiện đại, chuyên sâu, và cập nhật nhất về trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Đội ngũ giảng dạy được lựa chọn từ các chuyên gia uy tín trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, với kinh nghiệm phong phú trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm GenAI. Ngoài ra, ĐHBK HN cam kết sẽ cung cấp cho học viên các cơ sở vật chất tốt nhất phục vụ học tập và nghiên cứu, ví dụ: Hệ thống siêu máy tính DGX A100 vừa mới được trang bị đầu tháng 6 năm 2024. 

Với định hướng học tập thông qua trải nghiệm, cũng như gắn đào tạo với doanh nghiệp, học viên sẽ có trọn một học kỳ thực tập tại các đơn vị nghiên cứu, phát triển, ứng dụng công nghệ hàng đầu tại Việt Nam. 

Nội dung đào tạo của chương trình kỹ sư chuyên sâu đặc thù trí tuệ nhân tạo sinh: 

- Nền tảng về AI, học máy, học sâu, học máy đa thể thức và các mô hình đào tạo sinh.

- Vận hành, triển khai và giám sát mô hình học máy (Machine Learning Operations).

- Huấn luyện, hiệu chỉnh, căn chỉnh và khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn.

- Xây dựng các ứng dụng GenAI để xử lý các tác vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

- Tạo sinh văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và các thể thức dữ liệu khác.

- Ứng dụng GenAI trong: kỹ thuật phần mềm, đa phương tiện, thương mại điện tử, marketing, y học và chăm sóc sức khỏe,...

- Đạo đức AI và xây dựng trí tuệ nhân tạo đáng tin cậy

Fanpage dành riêng cho chương trình trí tuệ nhân tạo sinh của đại học Bách Khoa Hà Nội: https://www.facebook.com/GenAI.Engineer 

Website thông tin chính thức của chương trình trí tuệ nhân tạo sinh đại học Bách Khoa Hà Nội: https://soict.hust.edu.vn/genai

Nhóm Zalo hỗ trợ tư vấn và hỏi đáp về ngành học với các thầy cô trường CNTT&TT: https://zalo.me/g/xpeqyg692

Cá nhân mình thì thấy đây là một chương trình khá đáng học cho các bạn đam mê tìm hiểu và phát triển bản thân trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên cần phải xem xét trên nhiều yếu tố khía cạnh như là công việc, định hướng tương lai của bản thân và khả năng, vì theo học các ngành học AI rất nặng về toán và không chỉ đơn thuần là lập trình. Một mùa tuyển sinh nữa lại tới chúc tất cả mọi người theo đuổi được ngành học mà mình yêu thích.

7/24/2021

Tổng quan cơ sở ngành khoa học máy tính - Viện CNTT&TT (Phần 3)


Chào các bạn, sau khoảng 2 tuần mình trầm cảm, rồi ốm, rồi lại trầm cảm thì nay mình lại tiếp tục lên đây xàm xí với các bạn chút. Ở bài viết này, mình sẽ nói về khối cơ bản về trí tuệ nhân tạo, là một xu hướng lớn hiện nay. Sắp tới mình sẽ có một số bài viết thêm, chi tiết về mảng này, hy vọng tạo động lực, hướng đi cho các bạn mới học( trong đó có mình :v ). Vì cũng chỉ là một newbie, mình sẽ cố hết sức viết đúng kiến thức trong tầm hiểu biết :D, mong nhận được ý kiến góp ý của mọi người.

Sau đây là hình minh họa cho 3 môn học tương ứng với mức độ bao quát trí tuệ nhân tạo(artificial intelligence ) > học máy(machine learning) > học sâu (deep learning)


1. Trí tuệ nhân tạo

Ở mức độ khái quát nhất, môn học cung cấp kiến thức nền tảng, thế nào là một trí tuệ nhân tạo, cần những yêu cầu như nào thì được gọi là một trí tuệ nhân tạo. Theo mình khái quát được, một trí tuệ nhân tạo sẽ cần đảm bảo được Hành động một cách hợp lý, tức là bên ngoài tác động vào chương trình trí tuệ nhân tạo (gửi request chẳng hạn, tác động làm thay đổi trạng thái bất kì ) thì nó phải tác động lại(gửi lại thông tin, hoặc hành động gì đó ), và quan trọng tác động đó phải hợp lí(đúng mục tiêu, đúng lợi ích...)
Trong một phần môn học bạn sẽ được học về các chiến luwcocj tìm kiếm. tại một thời điểm , ứng với một môi trường bên ngoài bất kì, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể có nhiều lựa chọn hành động, và sau khi lựa chon theo một/rất nhiều hành động đó, môi trường ngoài lại có thể thay đổi, rồi lại hành động, rồi thay đổi,... tạo nên một đồ thị (từ trạng thái này sang trạng thái kia ). vì vậy, ta cần hcoj cách tìm kiếm để sao cho có thể đạt được mục tiêu (ít nhất là đạt được mục tiêu, rộng hơn thì có thể là thỏa mãn ràng buộc, chi phí tối ưu,...)

Ví dụ về bài toán hút bụi trong slide của thầy Khoát:



Cụ thể các Phương pháp thì có:


Phần còn lại các bạn sẽ được học về Logic, suy diễn , biểu diễn tri thức và cuối cùng là giới thiệu qua một số phần nhỏ của học máy (Bayes, KNN )

2. Học máy

Thay vì đi đưa ra quyết định hành động thì ở đây mình thấy thông thường là có tập data rồi tiến hành dự đoán.

Điều thực sự mà máy cần làm là từ tập x là tập data đã có, y là dự đoán cho từng data/ data đã có, tìm một cách nào đó tổng quan quy luật thành hàm f (model ) để khi cho vào một data mới ta có thể output được dự đoán từ data đó sao cho chính xác nhất .


Trong môn học bạn sẽ đi lần lượt về các khái niệm cơ bản, các vấn đề của học máy , các thành phần của học máy, về tiền xử lý dữ liệu, đánh giá hiệu năng hệ thống. Sau đó sẽ được đi sâu dần vào các thuật toán:


Hồi quy (hồi quy tuyến tính,.. )



Phân lớp (KNN - cái mà đã từng được học phần cuối môn AI , Naive-Bayes, cây quyết định ) 

Ví dụ về KNN:



Học về ANN (nền tảng cho học sâu )




Phân cụm (Kmean )


Trong môn này mình nghĩ cái bạn lãi nhất đó là những tiết học bảo vệ bài tập lớn vì khi đó các thầy sẽ chỉ ra vấn đề tồn đọng trong mô hình mà các bạn sử dụng, cách thức xử lí với data…

3. Học sâu

Như đã nói ở trên thì ANN là cơ sở cho các mô hình trong Deep learning, trong môn này các bạn sẽ được học cơ bản về các mô hình, tuy không phải là cập nhật mới nhất và chi tiết nhưng sẽ cho bạn nền tảng phát triển theo định hướng học sâu.

Đây là môn học không bắt buộc, không có trong các môn cơ sở cốt lõi ngành, thuộc module phân tích ứng dụng thông minh.


2/02/2021

Nhập môn trí tuệ nhân tạo | Tài liệu, cơ sở ngành CNTT


Nhập môn trí tuệ nhân tạo là môn học khá là hay, môn này chỉ được dạy ở bên khoa học máy tính, bên kỹ thuật máy tính không có học phần này. Nó đề câp tới những khái niệm cơ bản nhất về ngành học đang hot nhất quả đất này, những khái niệm sơ khai nhất, những thuật toán AI cơ bản nhất như các thuật toán tìm kiếm, các giải thuật học máy mà mình nghĩ nếu ai không theo định hướng AI cũng nên biết.


Các thầy/ cô dạy môn học này mình thấy đều khá dễ tính, chấm điểm cũng rất thoáng nên học ai cũng được. Các bạn học thầy Ngô Văn Linh thì sẽ được thầy nói thêm về một số vấn đề mà trong slide không đề cập tới, thầy cũng là thành viên trong lab thầy Khoát nên cũng hay cập nhật các thông tin về lab, một số buổi đầu dạy thầy Linh khá là ngại ấy, thầy hơi ấp úng các bạn thông cảm cho thầy một số buổi đầu, càng về sau khi quen dần hơn với lớp thầy sẽ dạy hay hơn rất nhiều. Còn thầy Nguyễn Nhật Quang thì thầy dạy cũng rất hay nhưng chỉ theo khung trong slide là chính, thầy không hay đề cập tới các vấn đề ngoài lề.

Cuối kì thì các bạn hãy ôn theo hướng dẫn của các thầy/ cô, thường thì sẽ là thầy Linh ra đề, đề chủ yếu vào 4 phần sau : Tác tử, tìm kiếm (A*), logic định đề, học máy ( k-NN hoặc Naive Bayes).

Mình chia sẻ tới mọi người một số tài liệu, slide môn học để mọi người có thể tham khảo trong quá trình học tập hoặc có thể đọc trước : 

  • Slide bài giảng nhập môn trí tuệ nhân tạo - thầy Ngô Văn Linh: TẢI VỀ SLIDE

  • Slide bài giảng nhập môn trí tuệ nhâ tạo - thầy Thân Quang Khoát: TẢI VỀ SLIDE

Bài tập lớn

Môn này giữa kì sẽ là làm bài tập lớn theo nhóm về một project AI đơn giản nào đó, mình nhấn mạnh là đơn giản thôi nha, nhiều người làm quá cầu kì, chúng ta chỉ đang học nhập môn, không cần quá phức tạp. Các project đơn giản trong môn này rất phổ biến như là trò chơi cờ đối kháng, phân loại văn bản bằng học máy,... 

Nếu bí đề tài, hay cần đề tài để tham khảo một số đề tài ở đây nha: ĐỀ TÀI THAM KHẢO