Mạng lưới thần kinh nhân tạo và các dạng trí tuệ nhân tạo khác can thiệp vào các phương pháp và thực tiễn trong khoa học như thế nào? Những thách thức nhận thức luận liên ngành nào nảy sinh khi chúng ta nghĩ về việc sử dụng AI ngoài sự phụ thuộc vào dữ liệu lớn? Không chỉ khoa học tự nhiên, mà cả khoa học xã hội và nhân văn dường như ngày càng bị ảnh hưởng bởi các cách tiếp cận hiện tại của AI dưới biểu tượng, vốn giải quyết các vấn đề về chất lượng (mờ, không chắc chắn) theo một cách mà cho đến nay vẫn chưa được biết đến.

Cuốn sách sâu sắc này khám phá mối quan hệ giữa công dân và chính phủ, được trung gian thông qua trí tuệ nhân tạo (AI). Thông qua lăng kính phê bình, Jérôme Duberry xem xét vai trò của AI trong mối quan hệ và ý nghĩa của nó đối với chất lượng của nền dân chủ tự do và sức mạnh của năng lực công dân. Trong phân tích của mình về AI, Duberry đề cập đến ba mục tiêu chính: minh họa vị trí và cách thức sử dụng AI trong bối cảnh quan hệ công dân-chính phủ; nêu bật những rủi ro cụ thể của việc sử dụng AI trong quan hệ công dân-chính phủ; và kêu gọi một khuôn khổ chuyên dụng để đánh giá AI trong những bối cảnh này.

Trong thời đại chuyển đổi số mạnh mẽ, Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là giáo dục và thư viện. Nhận thức rõ vai trò và tiềm năng của AI, ngày 17/4/2025, Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội đã tổ chức chương trình tập huấn với chủ đề “Ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) vào sản xuất nội dung số”. Đây là một bước đi chiến lược nhằm nâng cao năng lực công nghệ số cho đội ngũ cán bộ, thúc đẩy đổi mới trong công tác truyền thông – phục vụ người học, và cụ thể hóa mục tiêu phát triển thư viện hiện đại, sáng tạo.

Trong thời đại số hóa, khối lượng thông tin khổng lồ đã và đang đặt ra những thách thức lớn đối với nhiều lĩnh vực, đặc biệt là ngành Thông tin - Thư viện. Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà còn là nhân tố quan trọng thay đổi cách con người tiếp cận và xử lý tri thức. Nhờ khả năng phân tích, học hỏi và đưa ra gợi ý thông minh, AI góp phần nâng cao hiệu quả lưu trữ, tìm kiếm và khai thác thông tin, mở ra những bước tiến quan trọng cho ngành Thông tin - Thư viện trong thời đại mới.

Chào mừng các bạn đến với khóa học "Trí tuệ nhân tạo: Hiểu và ứng dụng AI trong kinh doanh" được cung cấp bởi GetSmarter (đối tác của edX, cung cấp các khóa học trực tuyến nghề nghiệp, được giảng dạy bởi chuyên gia từ các trường đại học hàng đầu. Với hơn 15 năm kinh nghiệm, GetSmarter sử dụng chuyên môn về nghiên cứu thị trường và phân tích dữ liệu để giúp bạn phát triển kỹ năng quan trọng cho sự nghiệp.

Nhu cầu về kỹ sư AI ngày càng tăng vượt qua nguồn cung nhân lực hiện tại, thúc đẩy sự quan tâm đến các khóa học AI để gia nhập thị trường việc làm đầy tiềm năng này. Trong đó, nhiều khóa học trực tuyến miễn phí, được phát triển bởi các trường đại học danh tiếng và các chuyên gia hàng đầu, đang thu hút sự chú ý.

This book is for Python developers who want to build real-world Artificial Intelligence applications. This book is friendly to Python beginners, but being familiar with Python would be useful to play around with the code. It will also be useful for experienced Python programmers who are looking to use Artificial Intelligence techniques in their existing technology stacks.

Artificial Intelligence is becoming increasingly relevant in the modern world where everything is driven by technology and data. It is used extensively across many fields such as search engines, image recognition, robotics, finance, and so on.

Tóm tắt nội dung: Introduction to artificial intelligence; Classification and regression using supervised learning; predictive analytics with ensemble learning; detecting patterns with unsupervised learning; building recommender systems; logic programming; heuristic search techniques; genetic algorithms; building games with artificial intelligence; natural language processing; probabilistic reasoning for sequential data; building a speech recognizer; object detection and tracking; artificial neural networks; reingforcement learning; deep learning with convolutional neural networks.