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

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

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước thay đổi diện mạo của nhiều lĩnh vực, và y tế cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Với khả năng hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn, nâng cao chất lượng điều trị và giảm tải áp lực cho đội ngũ nhân viên y tế, AI đang chứng minh vai trò thiết yếu trong hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại. Vậy, AI trong y tế là gì? Công nghệ này đang được ứng dụng ra sao? Và liệu còn tồn tại những rủi ro hay thách thức nào cần lưu ý? Hãy cùng Base.vn khám phá chi tiết về vai trò, tiềm năng và giới hạn của AI trong lĩnh vực y tế qua nội dung sau. 1. AI trong y tế là gì? AI trong y tế là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và các thuật toán thông minh khác vào quá trình khám, điều trị và chăm sóc sức khỏe bệnh nhân. Cụ thể: – Học máy giúp các hệ thống AI học tập từ khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ, từ đó cải thiện khả năng phân tích và đưa ra dự đoán chuẩn xác hơn. – Học sâu với các mạng nơ-ron (noron) nhiều tầng cho phép AI xử lý các dữ liệu phức tạp như hình ảnh y khoa, dữ liệu di truyền hay các chỉ số sinh học. – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú y tế hoặc tài liệu nghiên cứu, hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và tối ưu hóa việc lưu trữ hồ sơ bệnh án. Nhờ khả năng mô phỏng tư duy logic, phân tích dữ

Khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) trên các kênh thông tin, chúng ta rất dễ bắt gặp thuật ngữ “Machine Learning” hay “Máy Học” với đôi dòng mô tả về khả năng học tập từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Vậy, thực chất thì Machine Learning là gì? Nó liên quan thế nào đến AI? Và ứng dụng ra sao trong tiếp thị, bán hàng hay chăm sóc khách hàng? Hãy cùng Base.vn khám phá cách máy móc “học tập và tư duy” trong nội dung sau. 1. Machine Learning là gì? Machine Learning (ML), hay còn gọi là Máy học hoặc Học máy, là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, tự cải thiện hiệu quả và độ chính xác theo thời gian, mà không cần được lập trình cho từng tình huống cụ thể. Hiểu một cách đơn giản, thay vì con người phải viết từng dòng lệnh hướng dẫn máy tính thực hiện một tác vụ, Machine Learning giúp máy “tự học” cách hoàn thành tác vụ đó thông qua: Thông thường, các bài toán trong Machine Learning được chia thành hai nhóm chính: Hiện nay, ML đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, tài chính, giải trí đến y tế. Ví dụ, trong y tế, các nhà khoa học có thể “huấn luyện” một hệ thống để chẩn đoán ung thư qua hình ảnh X-quang bằng cách cho máy học từ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán thực tế. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bất thường một cách nhanh chóng và chính xác hơn. 2. Có những loại Machine Learning nào? Học máy (Machine Learning) được chia thành nhiều loại khác nhau, mỗi loại có những đặc điểm và ứng dụng riêng. Cụ thể có 4 loại chính: 2.1 Học có giám sát (Supervised Machine Learning) Học