[Đọc sách cùng bạn] Giáo trình Nhập môn lý thuyết nhận dạng

Trong bối cảnh khoa học – công nghệ phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning), nhu cầu nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp tự động nhận dạng ngày càng trở nên cấp thiết. Từ nhận dạng chữ viết, tiếng nói, khuôn mặt đến xử lý ảnh, thị giác máy tính và các hệ thống thông minh, lý thuyết nhận dạng giữ vai trò nền tảng, cung cấp cơ sở toán học, thuật toán và phương pháp luận cho việc xây dựng các hệ thống thông minh hiện đại.

Nhằm đáp ứng yêu cầu đào tạo và nghiên cứu trong lĩnh vực này, Giáo trình Nhập môn lý thuyết nhận dạng do Nguyễn Mạnh Cường và Trần Hùng Cường, giảng viên Trường Công nghệ Thông tin và Truyền thông – Đại học Công nghiệp Hà Nội biên soạn, đã được xây dựng như một tài liệu học thuật cơ bản, có hệ thống và dễ tiếp cận. Cuốn giáo trình hướng tới việc trang bị cho sinh viên và người học những kiến thức nền tảng về lý thuyết, phương pháp và kỹ thuật nhận dạng, đồng thời tạo tiền đề để tiếp cận các công nghệ AI và học máy tiên tiến.

Cấu trúc nội dung – Từ nền tảng lý thuyết đến ứng dụng

Giáo trình được biên soạn gồm 5 chương, với cách tiếp cận logic, đi từ các khái niệm cơ sở đến các phương pháp hiện đại và những ứng dụng tiêu biểu trong thực tiễn.

Chương 1: Khái niệm cơ bản
Chương mở đầu giới thiệu tổng quan về lĩnh vực nhận dạng, làm rõ các khái niệm nền tảng như đối tượng và bản mẫu, mẫu và đặc trưng, các phương pháp nhận dạng và cấu trúc của một hệ thống nhận dạng điển hình. Bên cạnh đó, chương cũng đề cập đến một số công cụ và phần mềm hỗ trợ, đóng vai trò đặt nền móng cho toàn bộ nội dung giáo trình.

Chương 2: Trích chọn thuộc tính
Chương này tập trung trình bày vai trò của dữ liệu trong nhận dạng, quá trình chuẩn hóa dữ liệu và các kỹ thuật trích rút thuộc tính nhằm giảm chiều dữ liệu và nâng cao hiệu quả phân loại. Nội dung chương giúp người học hiểu rõ mối quan hệ giữa đặc trưng dữ liệu và chất lượng của hệ thống nhận dạng.

Chương 3: Xây dựng bộ phân loại
Đây là chương cốt lõi của giáo trình, trình bày các phương pháp phân loại phổ biến như phân lớp Bayes, Naive Bayes, các phương pháp dựa trên khoảng cách, thuật toán k-láng giềng gần nhất (k-NN), máy vector hỗ trợ (SVM) và các kỹ thuật phân nhóm dữ liệu. Chương cung cấp nền tảng kiến thức quan trọng cho việc nghiên cứu và ứng dụng học máy trong nhận dạng.

Chương 4: Mạng nơ ron nhân tạo
Chương 4 giới thiệu mô hình nơ ron nhân tạo, mạng nơ ron nhân tạo và mạng Perceptron, cùng với các ví dụ minh họa trong bài toán nhận dạng. Nội dung chương giúp người học tiếp cận các mô hình học máy hiện đại, tạo cơ sở cho việc nghiên cứu sâu hơn về mạng nơ ron sâu và học sâu.

Chương 5: Một số ứng dụng nhận dạng
Chương cuối trình bày các ứng dụng tiêu biểu như hệ thống nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng biển số xe và nhận dạng chữ viết tay. Thông qua việc phân tích cấu trúc hệ thống, các công việc chính và kỹ thuật nhận dạng cụ thể, chương giúp người học gắn kết chặt chẽ giữa lý thuyết và thực tiễn ứng dụng.

Giá trị học thuật và ứng dụng

Với nội dung khoa học, cấu trúc chặt chẽ, nhiều ví dụ minh họa và bài tập ở cuối mỗi chương, Giáo trình Nhập môn lý thuyết nhận dạng là tài liệu học tập và tham khảo hữu ích cho sinh viên các ngành Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính, Kỹ thuật máy tính, Điện tử – Viễn thông và các ngành liên quan. Cuốn sách không chỉ giúp người học nắm vững những kiến thức cơ bản về nhận dạng, mà còn tạo nền tảng vững chắc để tiếp cận và nghiên cứu các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và học máy.

Hiện nay, giáo trình đã có mặt tại Thư viện Đại học Công nghiệp Hà Nội. Bạn đọc quan tâm có thể đến thư viện để đọc tại chỗ hoặc mượn về nhà phục vụ học tập và nghiên cứu.

Chúc Quý bạn đọc học tập hiệu quả và gặt hái nhiều thành công trong nghiên cứu khoa học!