Cuốn sách truy cập mở này giới thiệu cho người đọc những nền tảng của AI và đạo đức. Nó thảo luận về các vấn đề về niềm tin, trách nhiệm, trách nhiệm pháp lý, quyền riêng tư và rủi ro. Nó tập trung vào sự tương tác giữa con người với hệ thống AI và Robot mà họ sử dụng.

Cuốn sách này cung cấp trong 27 chương một bộ sưu tập tất cả các khía cạnh kỹ thuật trong việc xác định, phát triển và đánh giá nền tảng lý thuyết và cơ chế ứng dụng của các công cụ AI. Các chủ đề được đề cập bao gồm mạng lưới thần kinh, điều khiển mờ, cây quyết định, hệ thống dựa trên quy tắc, khai thác dữ liệu, thuật toán di truyền và hệ thống tác nhân, cùng nhiều chủ đề khác

Sáng ngày 12/8/2025, Trung tâm Thông tin – Thư viện, Đại học Công nghiệp Hà Nội tổ chức buổi tập huấn chuyên môn với chủ đề “Làm chủ AI với Prompt Engineering”. Chương trình do TS. Ngô Đức Vĩnh – Giám đốc Trung tâm – chủ trì và trực tiếp chia sẻ, được triển khai đồng thời dưới hai hình thức: trực tiếp và trực tuyến qua nền tảng Microsoft Teams, với sự tham gia đầy đủ của 100% cán bộ thư viện.

Cuốn sách truy cập mở này giải quyết vấn đề cấp bách trong việc tích hợp các mối quan tâm liên quan đến đạo đức Trí tuệ nhân tạo (AI) vào các chương trình giảng dạy giáo dục đại học nhằm vào các nhà phát triển AI trong tương lai ở Châu Phi và hơn thế nữa.

Cuốn sách này được đồng sáng tác bởi các thành viên của liên đoàn STAR và cung cấp bản đánh giá về các công nghệ, kỹ thuật và hệ thống cho AI đáng tin cậy, có đạo đức và an toàn trong sản xuất. Các chương khác nhau của cuốn sách bao gồm các hệ thống và công nghệ cho độ tin cậy của dữ liệu công nghiệp, hệ thống trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm và minh bạch, hệ thống sản xuất lấy con người làm trung tâm như bản sao kỹ thuật số lấy con người làm trung tâm, phòng thủ mạng trong các hệ thống AI, hệ thống thực tế mô phỏng, hệ thống cộng tác giữa người và rô-bốt, cũng như rô-bốt di động tự động cho môi trường sản xuất. Nhiều công nghệ AI tiên tiến được các hệ thống này sử dụng bao gồm mạng nơ-ron sâu, hệ thống học tăng cường và hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể giải thích được. Cuốn sách được cung cấp dưới dạng ấn phẩm truy cập mở, có thể cung cấp rộng rãi và miễn phí cho cộng đồng AI và sản xuất thông minh.

Cuốn sách trình bày một mô hình ngôn ngữ học tinh vi, lấy cảm hứng từ con người về khả năng hiểu ngôn ngữ cho các hệ thống tác nhân thông minh, nhấn mạnh vào ý nghĩa—ý nghĩa sâu sắc, nhạy cảm với ngữ cảnh mà một người có được từ ngôn ngữ nói hoặc viết.

Chuyển giao kiến ​​thức AI từ trường đại học sang xã hội: Ứng dụng trong các lĩnh vực có tác động cao tập hợp các ví dụ từ dự án Hệ sinh thái đổi mới với trí tuệ nhân tạo cho Andalusia 2025 tại Đại học Seville, một loạt các tiểu dự án bao gồm các nhóm nghiên cứu và các tổ chức khác nhau hoặc các công ty khám phá việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực có tác động cao để dẫn đầu sự đổi mới và hỗ trợ ra quyết định.

Cuốn sách này thảo luận và đề cập đến việc phát hiện sự bất thường trong bối cảnh tiến bộ của trí tuệ nhân tạo và học máy. Dựa trên các tài liệu hiện có, công trình kỹ lưỡng và kịp thời này là một nguồn tài nguyên vô giá. Nó nêu bật các vấn đề khác nhau, đưa ra các giải pháp khả thi cho những vấn đề đó và cho phép các nhà nghiên cứu và thực hành học thuật và chuyên nghiệp tham gia vào các công nghệ mới liên quan đến phát hiện bất thường. Cuốn sách này làm sáng tỏ những thách thức và trình bày các giải pháp để phát hiện và hiểu rõ các điểm bất thường của mạng.

Thủ thư AI LIC - HaUI được xây dựng dựa trên Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nguồn tri thức được lấy từ các Quy định, CSDL trong Thư viện HaUI, với mục tiêu mang đến một trải nghiệm mới của Bạn đọc với dịch vụ của Thư viện HaUI. Thủ thư AI LIC - HaUI sẽ hỗ trợ bạn đọc trong nhiều vấn đề từ hướng dẫn tìm kiếm tài liệu, đến tư vấn giáo trình cho mỗi học phần.

Cuốn sách bao gồm một thư mục phong phú, với ~ 400 mục bao gồm lịch sử của AI và nhiều lĩnh vực liên quan đến khoa học máy tính và toán học. Đối tượng mục tiêu là toàn bộ các nhà nghiên cứu về Trí tuệ nhân tạo/Học máy và những người hành nghề trong ngành. Có sự kết hợp giữa các phần mô tả và chặt chẽ, tùy theo tính chất của chủ đề. Toán đại học nói chung là đủ. Làm quen với lý thuyết phạm trù sẽ có lợi cho việc hiểu đầy đủ các phần nâng cao hơn, nhưng những phần này có thể bị bỏ qua nếu người đọc muốn có một bức tranh tổng thể về các khái niệm cơ bản