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

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, từ tự động hóa quy trình đến tối ưu trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, đó mới chỉ là bề nổi của một cuộc cách mạng công nghệ sâu rộng hơn: AGI – Trí tuệ nhân tạo tổng quát. Khác với AI thông thường chỉ xử lý những tác vụ cụ thể, AGI được kỳ vọng sẽ sở hữu khả năng tư duy, học hỏi và giải quyết vấn đề linh hoạt như con người. Vậy AGI thực sự là gì? Nó khác gì với AI hiện tại và sẽ mang đến những cơ hội hay thách thức gì cho doanh nghiệp? Hãy cùng Base.vn khám phá trong bài viết dưới đây. 1. AGI là gì? AGI (Artificial General Intelligence), hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo tổng quát, là một dạng AI tiên tiến được thiết kế để hiểu, học hỏi và thực hiện mọi nhiệm vụ trí tuệ giống như con người. Khác với AI hẹp (Narrow AI) – vốn chỉ giỏi trong một lĩnh vực cụ thể như nhận diện khuôn mặt, dịch ngôn ngữ hay chơi cờ – AGI có khả năng suy luận, sáng tạo và thích nghi trong nhiều tình huống đa dạng mà không cần được lập trình trước cho từng nhiệm vụ. Dù hiện tại vẫn chỉ tồn tại trên lý thuyết, nhưng trong tương lai, AGI được kỳ vọng có thể đạt được khả năng tư duy, giải quyết vấn đề, cảm nhận, học tập và hiểu ngôn ngữ giống như con người. Khi trí tuệ nhân tạo đạt đến mức không thể phân biệt được với con người, nghĩa là nó đã vượt qua bài kiểm tra Turing, một khái niệm được đề xuất bởi nhà khoa học máy tính Alan Turing vào thế kỷ 20. 2. Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và siêu trí tuệ nhân tạo Trong nhiều thập

Mỗi ngày, chúng ta trò chuyện, viết tin nhắn, tra cứu thông tin, hay ra lệnh cho trợ lý ảo chỉ bằng lời nói hoặc văn bản. Nhưng bạn có bao giờ tự hỏi: Làm thế nào để máy móc hiểu được ngôn ngữ con người? Làm sao để Google biết bạn đang cần gì chỉ từ vài từ khóa ngắn ngủi? Câu trả lời nằm ở công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay còn gọi là NLP.  Vậy NLP là gì? Nó hoạt động ra sao và đang thay đổi cuộc sống cũng như công việc của chúng ta như thế nào? Hãy cùng Base.vn khám phá trong bài viết này. 1. NLP là gì?  NLP (Natural Language Processing) – hay còn gọi là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc giúp máy tính hiểu, phân tích, tạo và tương tác với ngôn ngữ của con người một cách tự nhiên nhất. Nói cách khác, NLP chính là công nghệ đứng sau các trợ lý ảo, chatbot, tự động phân tích nội dung, dịch máy, tóm tắt văn bản, và nhiều ứng dụng khác cho phép máy móc “đọc” và “hiểu” được văn bản hoặc lời nói. Mục tiêu của NLP là xây dựng những hệ thống máy tính có thể “hiểu” nội dung của văn bản, bao gồm cả những sắc thái ngữ nghĩa tinh tế trong ngôn ngữ. Nhờ vậy, công nghệ này có thể tự động trích xuất thông tin và ý nghĩa từ các tài liệu, đồng thời phân loại và sắp xếp các tài liệu đó một cách chính xác. 2. Các thành phần chính của NLP là gì?  Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP là sự kết hợp của nhiều yếu tố khác nhau để giúp việc hiểu và xử lý ngôn ngữ một cách hiệu quả. Những thành phần cốt lõi trong NLP bao gồm:  2.1

Trong những năm gần đây, LLM hay mô hình ngôn ngữ lớn có lẽ đã không còn là khái niệm xa lạ, đặc biệt với những ai quan tâm đến AI (trí tuệ nhân tạo). LLM đang thay đổi cách con người, máy móc tương tác với thông tin, từ viết nội dung, dịch thuật đến hỗ trợ ra quyết định quan trọng. Vậy LLM là gì và cách thức mô hình này hoạt động như thế nào? Cùng Base.vn tìm hiểu chi tiết thông tin trong bài viết dưới đây! 1. LLM là gì? 1.1 Khái niệm LLM (tiếng Anh: Large Language Model) là một mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện dựa trên khối lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Nói cách khác, LLM giống như một “bộ não” AI với khả năng đọc, hiểu ngữ cảnh và phản hồi bằng văn bản. Từ việc viết thơ, giải thích kiến thức đến lập trình, phân tích hợp đồng, LLM đều có thể làm được. Một số LLM nổi bật hiện nay bạn có thể đã nghe tới như GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google DeepMind) hay LLaMA (Meta) … 1.2 Một số thuật ngữ nền tảng liên quan đến LLM Để hiểu đúng về LLM cũng như cách nó hoạt động, bạn hãy làm quen với một số thuật ngữ cơ bản sau đây: 2. Các thành phần chính của mô hình ngôn ngữ lớn Về cơ bản, mô hình ngôn ngữ lớn LLM có 4 thành phần chính sau đây đóng vai trò nền tảng cho việc xử lý và sinh ngôn ngữ. 2.1 Embedding Layer: Biến từ ngữ thành con số Máy tính không thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên như con người chúng ta. Do đó, Embedding Layer sẽ có nhiệm vụ chuyển các từ, cụm từ, token… thành vector số học hay các dãy số có ngữ nghĩa. Nhờ embedding, mô hình có

Trước đây, việc kết nối trí tuệ nhân tạo (AI) với các công cụ, ứng dụng hoặc cơ sở dữ liệu bên thứ ba thường yêu cầu viết code tùy chỉnh, sử dụng plugin cho từng nguồn dữ liệu hoặc API riêng biệt. Điều này gây ra không ít khó khăn và bất cập. Do đó, để đơn giản hóa, vào tháng 11/2024, Anthropic đã phát hành Model Context Protocol (MCP) – một giao thức mã nguồn mở giúp AI truy cập nhiều nguồn ngữ cảnh khác nhau một cách thuận tiện và dễ dàng hơn. Vậy MCP là gì và tại sao nó quan trọng cho việc tích hợp AI vào các công cụ mà chúng ta đang sử dụng? Nếu bạn là developer, chuyên gia dữ liệu, hay chỉ đơn thuần yêu thích AI và muốn tối ưu hóa quy trình công việc cho doanh nghiệp mình, bài viết này của Base.vn sẽ là bệ phóng lý tưởng để bạn bắt đầu thử nghiệm MCP. 1. MCP là gì? MCP là viết tắt của Model Context Protocol, hay còn gọi là Giao thức ngữ cảnh mô hình. Bạn có thể hình dung MCP như một cầu nối giao tiếp hai chiều giữa mô hình AI và các công cụ, dịch vụ và nguồn dữ liệu bên thứ ba. MCP giúp mô hình AI truy cập dữ liệu, hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, từ đó phản hồi yêu cầu của người dùng chính xác và thông minh hơn. Đi sâu hơn, MCP thực chất là một giao thức nguồn mở (open-source protocol), được thiết kế để kết nối các mô hình/trợ lý AI với các nguồn dữ liệu như CRM, Slack hoặc development server trong doanh nghiệp một cách an toàn và bảo mật. Điều này đồng nghĩa với việc mô hình AI có thể thu thập dữ liệu liên quan và kích hoạt hành động trên các công cụ đó, ví dụ như cập nhật hồ sơ

Nếu doanh nghiệp quan tâm đến trí tuệ nhân tạo (AI), chắc hẳn không thể bỏ qua Deep Learning, hay còn gọi là Học sâu, một công nghệ cho phép máy tính học tập, suy luận và đưa ra dự đoán bằng cách mô phỏng hoạt động não người. Vậy, Deep Learning là gì? Cơ chế hoạt động ra sao? Và nó mang đến những lợi ích, ứng dụng nào cho công việc lẫn đời sống? Hãy cùng Base.vn khám phá ngay sau đây. 1. Deep learning là gì? Deep Learning hay được hiểu là “Học sâu”, là một nhánh nhỏ của Machine Learning (Học máy). Nếu như học máy cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu để tự động đưa ra dự đoán, thì học sâu là bước tiến xa hơn khi nó giúp máy tính tự học từ các mẫu/ví dụ và thực hiện các tác vụ cụ thể, tương tự như cách con người tư duy từ kinh nghiệm thực tế. Giả sử, chúng ta muốn dạy máy tính nhận diện một con mèo. Thay vì lập trình cho máy cách nhận biết từng đặc điểm như tai nhọn, ria mép hay đuôi dài, chúng ta chỉ cần cho máy xem hàng nghìn bức ảnh về loài mèo trong thực tế. Qua đó, máy tính sẽ tự nhận ra những điểm giống nhau (mẫu chung) trong các bức ảnh đó, và học cách phân biệt mèo với các loài vật khác. Đó chính là bản chất của Deep Learning. Về mặt kỹ thuật, Deep Learning (DL) sử dụng một thứ gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), mô phỏng cấu trúc não bộ con người và cũng có khả năng phân tích, xử lý và hiểu thông tin. Cụ thể, các mạng nơ-ron này “bắt chước” cách hoạt động của các tế bào thần kinh trong bộ não, bao gồm các lớp nút (layers of nodes) được kết nối với nhau. Càng có nhiều

Từ việc rút ngắn thời gian xử lý giao dịch, ngăn chặn gian lận tài chính, đến đánh giá điểm tín dụng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình ngành ngân hàng trên quy mô toàn cầu. Việt Nam cũng không nằm ngoài xu thế đó, khi ngày càng nhiều tổ chức tài chính tích cực ứng dụng AI để tối ưu hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh. Vậy cụ thể, việc ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào? Những tổ chức nào đang dẫn đầu và tạo ra những đột phá đáng kể nhờ công nghệ này? Hãy cùng Base.vn khám phá toàn cảnh bức tranh ứng dụng AI trong ngành ngân hàng, từ các xu hướng nổi bật trên thế giới đến hiện trạng và tiềm năng tại Việt Nam. 1. Ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào? AI trong ngân hàng đề cập đến việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Processing Language), để phân tích dữ liệu sâu hơn, tự động hóa tác vụ và hỗ trợ ra quyết định một cách nhanh chóng, chính xác. Qua đó, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tăng tốc độ xử lý giao dịch, nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, phát hiện và ngăn chặn gian lận kịp thời, cải thiện tương tác với khách hàng, và tối ưu hóa vận hành ở nhiều cấp độ. Nhìn chung, công nghệ AI đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành tài chính – ngân hàng, nơi mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu theo thời gian thực, đem đến cho khách hàng trải nghiệm an toàn và thuận tiện hơn bao giờ hết. 2. Lợi ích, ứng dụng của AI trong ngành ngân