Với thời đại công nghệ bùng nổ, việc tận dụng AI để tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất kinh doanh không còn là xu hướng mà đã trở thành điều tất yếu. Transformer Model, một trong những bước đột phá quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách doanh nghiệp xử lý dữ liệu, phân tích thông tin và tương tác với khách hàng mỗi ngày. Nếu bạn là doanh nghiệp đang tìm kiếm giải pháp thông minh và muốn hiểu về AI, việc nắm vững khái niệm về Transformer Model sẽ giúp bạn đi trước xu hướng, ứng dụng công nghệ một cách hiệu quả để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Vậy mô hình này hoạt động ra sao và nó có thể mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng Base.vn tìm hiểu trong bài viết dưới đây.  1. Giới thiệu về Transformer Model 1.1 Transformer Model là gì? Mô hình Transformer là một hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để xử lý ngôn ngữ. Mô hình này có thể phân tích một lượng lớn văn bản và học các quy luật, chẳng hạn như các từ thường xuất hiện cùng nhau hoặc cách cấu trúc câu hoạt động, từ đó có khả năng tạo ra văn bản có tính tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh. Các hệ thống AI trước đây, như mạng nơ-ron hồi tiếp (Recurrent Neural Networks – RNN), có thể xử lý văn bản nhưng thường bị hạn chế về tốc độ tính toán khi xử lý các chuỗi dài. Việc kết nối thông tin giữa các phần xa nhau trong văn bản tường không dễ dàng, khiến giảm hiệu quả trong các trường hợp đòi hỏi khả năng hiểu ngữ cảnh sâu sắc. Các hệ thống hiện đại, được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs), được xây dựng dựa

Trong thời đại chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, các doanh nghiệp không ngừng tìm kiếm giải pháp để tối ưu vận hành, nâng cao hiệu suất và giảm thiểu chi phí. Một trong những công nghệ đang được quan tâm hàng đầu hiện nay là RPA.  Vậy RPA là gì và tại sao nó lại trở thành “trợ thủ đắc lực” trong hành trình tự động hóa quy trình làm việc của doanh nghiệp? Bài viết này Base.vn sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm RPA cũng như tiềm năng ứng dụng thực tế của công nghệ này trong bối cảnh số hóa hiện nay. 1. RPA là gì? RPA (viết đầy đủ Robotic Process Automation) hay tự động hóa quy trình bằng robot, là công nghệ cho phép sử dụng phần mềm để thay thế con người thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại trong quy trình kinh doanh. Thay vì phải thao tác thủ công trên máy tính mỗi ngày, RPA cho phép tạo ra các “robot ảo” thực hiện công việc theo đúng trình tự như con người, nhưng với tốc độ nhanh hơn, độ chính xác cao hơn và khả năng vận hành liên tục không gián đoạn. Ví dụ: Bạn có thể tưởng tượng một nhân viên văn phòng thường xuyên phải nhập dữ liệu theo biểu mẫu hoặc truy xuất thông tin từ hệ thống nội bộ. Những công việc có tính chất lặp lại như vậy hoàn toàn có thể được tự động hóa nhờ RPA, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót do con người gây ra. Không chỉ hỗ trợ con người làm những công việc mang tính “nhàm chán”, RPA còn giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất tổng thể nhờ khả năng xử lý nhanh, chính xác và đáng tin cậy. Ngoài ra, các bot RPA cũng có thể được giám sát, đánh giá và cải tiến để hoạt động

Trong thời đại mà dữ liệu hình ảnh và video ngày càng chiếm ưu thế, khả năng “nhìn” và “hiểu” của máy móc không còn là viễn tưởng. Đó chính là lúc Computer Vision – thị giác máy tính bước vào cuộc chơi. Không chỉ ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ cao, Computer Vision đang từng bước len lỏi vào mọi ngóc ngách doanh nghiệp – từ sản xuất, bán lẻ đến logistics hay chăm sóc khách hàng. Vậy Computer Vision là gì? Công nghệ này hoạt động như thế nào và mang lại giá trị gì cho doanh nghiệp hiện đại? Hãy cùng Base.vn khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây. 1. Giới thiệu về Computer Vision 1.1 Computer Vision là gì?  Computer Vision (Thị giác máy tính) là một nhánh của khoa học máy tính, tập trung vào việc phát triển khả năng để máy tính có thể “quan sát” và “nhận biết” nội dung trong hình ảnh hoặc video. Hiểu đơn giản, đây là công nghệ giúp máy móc nhận diện và phân tích dữ liệu hình ảnh nhằm rút ra thông tin có giá trị từ đó. Để “dạy” máy tính cách nhìn, chúng ta cần kết hợp nhiều thành phần công nghệ khác nhau, bao gồm: 1.2 Tại sao công nghệ này quan trọng với doanh nghiệp? Mặc dù công nghệ xử lý hình ảnh đã tồn tại từ lâu, nhưng phần lớn các quy trình vẫn yêu cầu sự can thiệp của con người, mất nhiều thời gian và dễ gặp sai sót. Chẳng hạn, khi triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt, trước đây các nhà phát triển phải gắn thẻ thủ công hàng nghìn bức ảnh với các điểm dữ liệu quan trọng như chiều rộng sống mũi và khoảng cách giữa hai mắt.  Việc tự động hóa những tác vụ này yêu cầu khả năng tính toán mạnh mẽ, bởi vì dữ liệu hình ảnh thường không

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ và nhu cầu xử lý thông tin theo thời gian thực ngày càng cấp thiết, Edge Computing (điện toán biên) đang trở thành lời giải cho những giới hạn của điện toán truyền thống. Thay vì gửi toàn bộ dữ liệu lên đám mây, công nghệ này cho phép xử lý trực tiếp tại nơi dữ liệu được tạo ra — giúp doanh nghiệp rút ngắn độ trễ, tăng hiệu suất và tối ưu chi phí. Trong bài viết này, Base.vn sẽ cùng bạn khám phá Edge Computing là gì và vì sao nó đang thay đổi cách các doanh nghiệp vận hành trong thời đại số. 1. Edge Computing là gì? Edge Computing, hay còn gọi là điện toán biên, là một mô hình điện toán phân tán, trong đó khả năng xử lý và lưu trữ dữ liệu được đưa đến gần các thiết bị hoặc khu vực tạo ra dữ liệu. Cách tiếp cận này nhằm giảm độ trễ trong quá trình xử lý và giúp tiết kiệm băng thông mạng. Khái niệm Edge Computing có nguồn gốc từ các mạng phân phối nội dung (CDN), được phát triển vào cuối những năm 1990 để tối ưu hóa việc phân phối nội dung web và video bằng cách sử dụng các máy chủ gần người dùng. Theo thời gian, các CDN này đã được mở rộng chức năng để lưu trữ không chỉ dữ liệu mà cả ứng dụng và các phần của ứng dụng tại rìa mạng, từ đó hình thành nên các dịch vụ điện toán biên đầu tiên, chẳng hạn như xử lý và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Một kiến trúc Edge Computing điển hình thường bao gồm ba tầng chính: 2. Cơ chế hoạt động của điện toán biên Trong mô hình công nghệ thông tin truyền thống, dữ liệu thường được tạo ra tại các thiết bị của người dùng, như

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo, khả năng “học từ kinh nghiệm” không còn là điều viễn tưởng. Reinforcement Learning (học tăng cường) chính là một bước tiến vượt bậc giúp máy móc không chỉ ghi nhớ dữ liệu mà còn tự đưa ra quyết định thông minh dựa trên phần thưởng – tương tự cách con người học hỏi qua thử và sai. Trong bài viết này, Base.vn sẽ cùng bạn khám phá khái niệm Reinforcement Learning là gì, cách nó vận hành và lý do tại sao cơ chế học này đang trở thành nền tảng của các hệ thống AI hiện đại như xe tự lái, robot hay cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. 1. Giới thiệu về Reinforcement Learning  1.1 Reinforcement Learning là gì?  Reinforcement Learning (Học tăng cường) là một phương pháp trong lĩnh vực Machine Learning (học máy), cho phép phần mềm học cách ra quyết định thông qua quá trình tương tác với môi trường nhằm tối đa hóa kết quả đạt được. Cơ chế học này mô phỏng quá trình con người học từ kinh nghiệm, thông qua việc thử, sai và điều chỉnh để dần dần hoàn thiện hành vi hướng tới mục tiêu. Trong quá trình đó, hệ thống sẽ được “khuyến khích” thực hiện những hành động mang lại lợi ích cao và “hạn chế” các hành động kém hiệu quả hoặc gây ảnh hưởng tiêu cực đến mục tiêu cuối cùng. Trong những năm gần đây, Machine Learning (học máy) trở thành một trong những công nghệ được quan tâm và ứng dụng rộng rãi nhất. Từ các nền tảng mạng xã hội, thương mại điện tử đến lĩnh vực marketing số, học máy góp phần tạo nên nhiều giá trị thiết thực, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hiệu quả hoạt động. Các thuật toán trong học máy thường được chia thành ba nhóm chính: Khác với học có giám sát,

Trong kỷ nguyên dữ liệu bùng nổ, khả năng phân tích và dự đoán chính xác là chìa khóa giúp doanh nghiệp dẫn đầu. Một trong những công nghệ cốt lõi làm nên điều đó chính là Supervised Learning – phương pháp học máy từ dữ liệu có nhãn, giúp máy tính “học” từ quá khứ để dự đoán tương lai. Vậy Supervised Learning là gì, hoạt động ra sao và doanh nghiệp có thể ứng dụng thế nào để tối ưu vận hành, tăng trưởng thông minh? Bài viết sau từ Base.vn sẽ cung cấp cái nhìn chi tiết, dễ hiểu và thực tiễn nhất cho các nhà quản trị hiện đại. 1. Supervised Learning là gì? Supervised Learning (Học có giám sát) là một phương pháp trong lĩnh vực học máy (Machine Learning), nơi mà máy tính được “dạy” bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu đã có sẵn câu trả lời đúng. Nói cách khác, mỗi mẩu dữ liệu đầu vào đều được gắn kèm với kết quả tương ứng, giúp cho mô hình học được cách liên kết giữa đầu vào và đầu ra. Khi huấn luyện, mô hình sẽ dần điều chỉnh để hiểu và rút ra được quy luật từ dữ liệu đã gán nhãn. Qua đó, nó có thể dự đoán kết quả một cách chính xác khi gặp dữ liệu mới trong thực tế. Việc học này giống như việc học sinh làm bài tập có đáp án để biết mình đúng sai ở đâu, từ đó rút kinh nghiệm và tiến bộ. Phương pháp này rất hữu ích trong nhiều ứng dụng đời sống như: phát hiện email rác, nhận diện hình ảnh, dự đoán giá cả thị trường,… Học có giám sát giúp tạo ra những mô hình thông minh, có độ chính xác cao và được sử dụng rộng rãi trong doanh nghiệp cũng như các lĩnh vực công nghệ. Ví dụ:  Giả sử bạn có hàng nghìn

Trong kỷ nguyên công nghệ phát triển không ngừng, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành nền tảng cốt lõi thúc đẩy sự đổi mới và tối ưu hóa hiệu suất trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt, phương pháp Transfer Learning nổi lên như một giải pháp đầy tiềm năng, mang đến khả năng tái sử dụng kiến thức để giải quyết các bài toán mới một cách nhanh chóng và hiệu quả.  Nhưng điều gì đã khiến Transfer Learning trở thành tâm điểm trong cuộc cách mạng AI hiện nay? Và đâu là cơ hội cho doanh nghiệp khi áp dụng phương pháp này vào thực tiễn? Hãy cùng Base.vn khám phá để hiểu rõ hơn về vai trò và tương lai của Transfer Learning. 1. Transfer Learning là gì? 1.1 Khái niệm Transfer Learning hay còn gọi là học chuyển giao, là một kỹ thuật trong lĩnh vực học máy (machine learning), giúp tận dụng kinh nghiệm từ một bài toán đã được giải quyết để hỗ trợ giải quyết một bài toán mới. Thay vì phải xây dựng mô hình từ con số không, phương pháp này sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn, kế thừa và điều chỉnh kiến thức có sẵn để phù hợp với bài toán hiện tại. Nhờ vậy, nó không chỉ tối ưu thời gian và nguồn lực mà còn đem lại hiệu quả cao, đặc biệt trong trường hợp dữ liệu huấn luyện bị hạn chế. 1.2 Lịch sử ra đời Khái niệm Transfer Learning lần đầu tiên được đề cập vào năm 1993 trong bài báo “Discriminability-Based Transfer between Neural Networks” của Lorien Pratt, mở ra tiềm năng ứng dụng phương pháp này trong lĩnh vực học máy. Sau đó, vào tháng 7 năm 1997, thuật ngữ này tiếp tục xuất hiện trên tạp chí Machine Learning, nơi một số nghiên cứu sâu hơn về chủ đề này được công bố. Về

Trong thời đại số hóa, AIoT – sự kết hợp giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT) đang định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Từ các thành phố thông minh đến nhà máy tự động hóa, AIoT không chỉ nâng cao hiệu suất hoạt động mà còn mở ra những cơ hội phát triển vượt bậc cho doanh nghiệp và cuộc sống hàng ngày.  Vậy AIoT là gì, mang lại lợi ích gì cho doanh nghiệp cũng như đời sống con người, và tại sao nó lại trở thành xu hướng dẫn đầu trong kỷ nguyên công nghệ? Hãy cùng Base.vn khám phá trong bài viết dưới đây.  1. AIoT là gì?  AIoT (Artificial Intelligence of Things) là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT). Đây là xu hướng công nghệ mới, nơi các thiết bị IoT không chỉ thu thập và truyền dữ liệu mà còn có khả năng phân tích, học hỏi và ra quyết định thông minh nhờ tích hợp AI. AIoT đang được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực như sản xuất thông minh, logistics, chăm sóc sức khỏe, thành phố thông minh, bán lẻ… và là chìa khóa trong hành trình chuyển đổi số của nhiều doanh nghiệp hiện nay. 2. Nguyên lý hoạt động của hệ thống AIoT 2.1 Sự phối hợp giữa AI và IoT Có thể hình dung, trong hệ sinh thái AIoT, IoT đóng vai trò là hệ thần kinh giúp thu thập và truyền tải thông tin, còn AI là “bộ não” xử lý, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định phù hợp. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống thông minh có khả năng tự động hóa cao, phản hồi nhanh chóng và chính xác với môi trường. Trong quá trình vận hành, AI được tích hợp vào các phần tử hạ tầng như phần mềm, chip