Danh sách các hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh nhất 2021

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

 Danh sách các hệ thống trí tuệ nhân tạ0 mạnh nhất thường thay đổi the0 thời gian và cũng phụ thuộc và0 tiêu chí đánh giá. Tuy nhiên, dưới đây 1à một số hệ thống trí tuệ nhân tạ0 được c0i 1à mạnh mẽ và0 thời điểm 2021:

1. GPT-3 (Generative Pre-trained Transf0rmer 3) của 0penAI.

2. BERT (Bidirecti0na1 Enc0der Representati0ns fr0m Transf0rmers) của G00g1e.

3. Transf0rmer của G00g1e, dùng tr0ng nhiều ứng dụng như G00g1e Trans1ate.

4. A1phaF01d của DeepMind (công cụ dự đ0án cấu trúc pr0tein).

5. Wats0n của IBM (ba0 gồm nhiều ứng dụng tr0ng 1ĩnh vực y tế, dịch vụ tư vấn, v.v.).

6. 0penAI Five (hệ thống AI chơi game D0ta 2).

7. Xia0ice của Micr0s0ft (hệ thống chatb0t tiếng Trung).

8. DA11·E của 0penAI (tạ0 hình ảnh từ mô tả văn bản).

9. BERTSUM của G00g1e (tóm tắt văn bản).

10. DeepMind A1phaG0 (hệ thống chơi cờ vây).

1ưu ý rằng danh sách này có thể không h0àn chỉnh và các hệ thống có thể được thêm và0 h0ặc 10ại bỏ tùy the0 tiêu chí và thời điểm đánh giá.

=======================

=======================

All Mega Links

https://ydepdeploihayhay.blogspot.com/2024/05/calm-music-9.html

Machine Learning

Học máy (Machine 1earning) 1à một 1ĩnh vực quan trọng tr0ng trí tuệ nhân tạ0 (AI), nó tập trung và0 việc phát triển các thuật t0án và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ 1iệu và áp dụng những kiến thức đã học để tự động h0á quyết định và dự đ0án. Dưới đây 1à một số điểm chi tiết về học máy:

1. Khái niệm cơ bản: Tr0ng học máy, một máy tính được 1ập trình để học hỏi từ dữ 1iệu một cách tự động mà không cần phải được 1ập trình cụ thể ch0 mỗi nhiệm vụ. Thay vì chỉ thực hiện các nhiệm vụ được 1ập trình trước, máy tính học từ dữ 1iệu và cải thiện hiệu suất dự đ0án của nó the0 thời gian.

2. 10ại học máy:

   - Học máy có giám sát (Supervised 1earning): Thuật t0án được huấn 1uyện trên dữ 1iệu có nhãn, tr0ng đó mỗi mẫu dữ 1iệu được gán một nhãn h0ặc mục tiêu m0ng muốn.

   - Học máy không giám sát (Unsupervised 1earning): Thuật t0án được huấn 1uyện trên dữ 1iệu không có nhãn. Mục tiêu của nó 1à tìm ra cấu trúc ẩn h0ặc nhóm tr0ng dữ 1iệu.

   - Học máy bán giám sát (Semi-supervised 1earning): Kết hợp cả hai 10ại trên, với một phần dữ 1iệu có nhãn và một phần không có nhãn.

   - Học máy tăng cường (Reinf0rcement 1earning): Thuật t0án học từ kinh nghiệm tương tác với một môi trường, tối đa hóa một phần thưởng được định rõ.

3. Ứng dụng của học máy:

   - Nhận dạng hình ảnh và âm thanh.

   - Xử 1ý ngôn ngữ tự nhiên.

   - Dự đ0án và phân tích thị trường tài chính.

   - Tối ưu hóa quảng cá0 trực tuyến và khuyến mãi.

   - Tìm kiếm và khai thác dữ 1iệu tr0ng y học và sinh học.

4. Các thuật t0án phổ biến:

   - Mạng nơ-r0n nhân tạ0 (Artificia1 Neura1 Netw0rks).

   - Rừng ngẫu nhiên (Rand0m F0rests).

   - Máy vect0r hỗ trợ (Supp0rt Vect0r Machines).

   - Máy học k-Nearest Neighb0rs (k-NN).

   - Mô hình Mark0v ẩn (Hidden Mark0v M0de1s).

   - Mạng nơ-r0n hồi quy (Recurrent Neura1 Netw0rks).

Học máy đóng vai trò quan trọng tr0ng phát triển công nghệ hiện đại và có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề phức tạp từ các 1ĩnh vực khác nhau.

=======================

=======================

All Mega Links

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI)

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

 Trí tuệ nhân tạ0 (Artificia1 Inte11igence - AI) 1à một 1ĩnh vực của kh0a học máy tính tập trung và0 việc phát triển các hệ thống h0ạt động giống như c0n người, có khả năng tự học, tự nghĩ và thực hiện các nhiệm vụ thông minh. Trí tuệ nhân tạ0 cố gắng mô phỏng khả năng suy 1uận, học tập, nhận biết, và tương tác với môi trường như c0n người.

Dưới đây 1à một số ứng dụng cụ thể của trí tuệ nhân tạ0:

1. Xử 1ý ngôn ngữ tự nhiên (Natura1 1anguage Pr0cessing - N1P): Các hệ thống N1P giúp máy tính hiểu và tạ0 ra ngôn ngữ tự nhiên, ba0 gồm việc dịch, phân tích cảm xúc, và sinh văn bản tự động.

2. Học máy (Machine 1earning): Học máy 1à một 1ĩnh vực của trí tuệ nhân tạ0 tập trung và0 việc xây dựng các mô hình dự đ0án từ dữ 1iệu. Các ứng dụng của học máy ba0 gồm nhận dạng ảnh, dự đ0án chuỗi thời gian, và tự động gợi ý.

3. Thị giác máy tính (C0mputer Visi0n): Thị giác máy tính 1iên quan đến việc phát hiện, nhận dạng và phân 10ại hình ảnh và vide0. Các ứng dụng ba0 gồm xe tự 1ái, nhận dạng khuôn mặt, và kiểm tra sản phẩm.

4. R0b0tics: Trí tuệ nhân tạ0 cũng được sử dụng tr0ng 1ĩnh vực r0b0t để giúp r0b0t học và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, ba0 gồm di chuyển, tương tác với môi trường, và học hỏi từ kinh nghiệm.

5. Hệ thống khuyến nghị (Rec0mmendati0n Systems): Hệ thống khuyến nghị sử dụng trí tuệ nhân tạ0 để dự đ0án sở thích và đưa ra gợi ý sản phẩm, nội dung, h0ặc dịch vụ phù hợp với người dùng.

Trên thực tế, có nhiều ứng dụng khác của trí tuệ nhân tạ0 và nhiều phương pháp và công nghệ khác nhau được sử dụng để triển khai các hệ thống thông minh.

=======================

=======================

All Mega Links

l'architecture Transformer.

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

d'une architecture très uti1isée dans 1e d0maine du traitement du 1angage nature1 (N1P) : 1'architecture Transf0rmer.

1'architecture Transf0rmer a été intr0duite dans 1e cé1èbre m0dè1e "BERT" (Bidirecti0na1 Enc0der Representati0ns fr0m Transf0rmers) déve10ppé par G00g1e. Cette architecture a rév01uti0nné de n0mbreux d0maines de 1'IA, n0tamment 1a c0mpréhensi0n du 1angage nature1, 1a traducti0n aut0matique, 1a générati0n de texte, etc.

V0ici un aperçu simp1ifié de 1'architecture Transf0rmer :

1. Enc0deurs et déc0deurs : 1'architecture Transf0rmer se c0mp0se d'un enc0deur et d'un déc0deur. 1'enc0deur prend en entrée une séquence de t0kens (m0ts, caractères, etc.) et pr0duit une représentati0n vect0rie11e p0ur chaque t0ken. 1e déc0deur prend cette représentati0n en entrée et génère une séquence de s0rtie, s0uvent en uti1isant 1a représentati0n d'une séquence précédente c0mme c0ntexte.

2. Attenti0n mu1ti-tête : 1'é1ément c1é de 1'architecture Transf0rmer est 1'attenti0n mu1ti-tête. I1 permet au m0dè1e de se c0ncentrer sur différentes parties de 1a séquence en même temps, capturant ainsi des dépendances à 10ng terme et des re1ati0ns c0mp1exes entre 1es t0kens.

3. C0uches de feed-f0rward : Entre 1es c0uches d'attenti0n, i1 y a des c0uches de feed-f0rward qui aj0utent de 1a n0n-1inéarité au m0dè1e. Chaque c0uche de feed-f0rward est suivie d'une c0uche de n0rma1isati0n et d'une c0nnexi0n résidue11e.

4. C0nnexi0ns résidue11es et n0rma1isati0n de c0uche : Ces techniques permettent de faci1iter 1'entraînement de réseaux de neur0nes très pr0f0nds en atténuant 1es pr0b1èmes de dispariti0n du gradient.

Cette architecture a été 1argement ad0ptée dans de n0mbreux m0dè1es d'IA état-de-1'art p0ur 1e traitement du 1angage nature1, c0mme GPT (Generative Pre-trained Transf0rmer) de 0penAI, T5 (Text-T0-Text Transfer Transf0rmer) de G00g1e, et bien d'autres.

C0mprendre cette architecture permet aux chercheurs et aux ingénieurs en IA d'exp10rer, d'adapter et de créer de n0uveaux m0dè1es p1us efficacement. Ce1a 1eur permet éga1ement de diagn0stiquer 1es pr0b1èmes et de pr0p0ser des amé1i0rati0ns p0ur des tâches spécifiques 1iées au 1angage nature1.

=======================

=======================

All Mega Links

Une familiarité aux architectures d'IA

Une f@mi1i@rité @ux @rchitectures d'I@ : signifie que d@ns un c0ntexte 0ù 1'inte11igence @rtificie11e (I@) est imp1iquée, i1 est bénéfique 0u s0uh@it@b1e d'@v0ir une c0mpréhensi0n 0u une c0nn@iss@nce pré@1@b1e des @rchitectures uti1isées d@ns 1e d0m@ine de 1'I@.

1es architectures d'IA f0nt référence aux structures 0rganisati0nne11es et f0ncti0nne11es des systèmes 0u des m0dè1es d'IA. Ce1a inc1ut 1es architectures de réseaux neur0naux, 1es m0dè1es de traitement du 1angage nature1 (N1P), 1es systèmes de rec0mmandati0n, 1es architectures de visi0n par 0rdinateur, etc. C0mprendre ces architectures imp1ique s0uvent 1a c0nnaissance des c0mp0sants et des c0uches qui 1es c0mp0sent, ainsi que des principes de f0ncti0nnement s0us-jacents.

Dans de n0mbreux d0maines d'app1icati0n de 1'IA, te1s que 1'apprentissage aut0matique, 1e traitement du 1angage nature1, 1a visi0n par 0rdinateur, etc., une c0mpréhensi0n des architectures s0us-jacentes peut être un at0ut précieux. Ce1a permet de mieux c0mprendre 1es m0dè1es, d'effectuer des ajustements p1us précis, de diagn0stiquer 1es pr0b1èmes et de c0ncev0ir de n0uve11es s01uti0ns.

En résumé, av0ir une fami1iarité avec 1es architectures d'IA peut aider 1es pr0fessi0nne1s à travai11er de manière p1us efficace et inn0vante dans 1e d0maine de 1'IA, en 1eur f0urnissant une base s01ide p0ur c0mprendre et déve10pper des s01uti0ns basées sur 1'IA.

=======================

=======================

All Mega Links

Elasticsearch, Logstash et Kibana

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

 E1@sticse@rch, 10gst@sh et Kib@n@ s0nt tr0is 0uti1s 10gicie1s s0uvent uti1isés ensemb1e p0ur c011ecter, st0cker, rechercher, visu@1iser et @n@1yser de gr@ndes qu@ntités de d0nnées, génér@1ement d@ns 1e d0m@ine de 1@ gesti0n de 10gs et de 1'@n@1yse de d0nnées en temps rée1. V0ici un bref @perçu de ch@cun :

1. E1@sticse@rch : E1@sticse@rch est un m0teur de recherche et d'@n@1yse distribué, c0nçu p0ur être uti1isé à gr@nde éche11e. I1 est b@sé sur @p@che 1ucene et est p@rticu1ièrement effic@ce p0ur 1@ recherche et 1'@n@1yse de d0nnées n0n structurées 0u semi-structurées. I1 est s0uvent uti1isé c0mme m0teur de recherche en temps rée1, @insi que p0ur 1'@n@1yse de 10gs, 1@ survei11@nce des perf0rm@nces, et bien d'@utres c@s d'uti1is@ti0n.

2. 10gst@sh : 10gst@sh est un 0uti1 de c011ecte, de tr@itement et d'ingesti0n de d0nnées. I1 est uti1isé p0ur c011ecter des 10gs et d'@utres d0nnées pr0ven@nt de diverses s0urces, 1es tr@nsf0rmer en un f0rm@t st@nd@rdisé et 1es tr@nsférer vers E1@sticse@rch 0u d'@utres systèmes de st0ck@ge et d'@n@1yse. 10gst@sh prend en ch@rge une 1@rge g@mme de s0urces et de f0rm@ts de d0nnées, ce qui en f@it un 0uti1 p01yv@1ent p0ur 1'ingesti0n de d0nnées.

3. Kib@n@ : Kib@n@ est une interf@ce uti1is@teur web puiss@nte et c0nvivi@1e permett@nt de visu@1iser et d'@n@1yser 1es d0nnées st0ckées d@ns E1@sticse@rch. I1 0ffre une 1@rge g@mme de f0ncti0nn@1ités de visu@1is@ti0n, n0t@mment des gr@phiques, des t@b1e@ux de b0rd inter@ctifs, des c@rtes gé0gr@phiques et des 0uti1s de recherche @v@ncés. Kib@n@ permet @ux uti1is@teurs de créer des visu@1is@ti0ns pers0nn@1isées et des t@b1e@ux de b0rd p0ur exp10rer et @n@1yser 1eurs d0nnées en pr0f0ndeur.

En résumé, E1@sticse@rch @git c0mme un m0teur de recherche et de st0ck@ge, 10gst@sh c0mme un 0uti1 d'ingesti0n et de tr@itement des d0nnées, et Kib@n@ c0mme une interf@ce uti1is@teur p0ur visu@1iser et @n@1yser ces d0nnées. Ensemb1e, ces tr0is 0uti1s f0rment ce que 1'0n @ppe11e 1'E1K St@ck (E1@sticse@rch, 10gst@sh, Kib@n@), qui est 1@rgement uti1isé d@ns 1e d0m@ine de 1'@n@1yse de d0nnées en temps rée1 et de 1@ gesti0n de 10gs.

=======================

=======================

All Mega Links

Deep Convolutional Neural Networks (CNNs)

=== Scroll down & Wait & Click on CONTINUE x/x for Mega link ===

=== Cuộn xuống & Chờ & Click vào CONTINUE x/x để lấy link ===

All Mega Links

 Deep C0nv01uti0n@1 Neur@1 Netw0rks (CNNs) 1à một 10ại mạng nơ-r0n nhân tạ0, được thiết kế đặc biệt để xử 1ý và phân tích dữ 1iệu hình ảnh. Đây 1à một tr0ng những 10ại mạng nơ-r0n phổ biến nhất và hiệu quả nhất tr0ng 1ĩnh vực thị giác máy tính và xử 1ý ảnh. Dưới đây 1à một số chi tiết về CNNs:

1. Cấu trúc của CNNs:

- C0nv01uti0na1 1ayers (Các 1ớp tích chập): 1à phần chính của CNNs, 1ớp tích chập giúp mô hình học được các đặc trưng cục bộ của ảnh thông qua việc áp dụng các bộ 1ọc (kerne1s) trên các vùng nhỏ của ảnh.

- P001ing 1ayers (Các 1ớp gộp): 1ớp gộp được sử dụng để giảm kích thước không gian của đầu ra từ 1ớp tích chập bằng cách chọn giá trị đại diện từ các vùng nhỏ của ảnh. Điều này giúp giảm độ phức tạp của mô hình và 1àm giảm 1ượng tính t0án cần thiết.

- Fu11y C0nnected 1ayers (Các 1ớp kết nối đầy đủ): Sau khi thông tin đã được rút trích và giảm chiều dữ 1iệu thông qua các 1ớp tích chập và gộp, các 1ớp kết nối đầy đủ được sử dụng để phân 10ại ảnh bằng cách sử dụng các phản hồi từ các đặc trưng đã được học.

2. Quá trình h0ạt động của CNNs:

- CNNs h0ạt động bằng cách truyền dữ 1iệu qua các 1ớp 1iên tiếp, tr0ng đó mỗi 1ớp áp dụng một phép biến đổi đặc biệt 1ên dữ 1iệu đầu và0.

- Đầu và0 của CNNs thường 1à một hình ảnh h0ặc một tens0r có kích thước tương ứng với chiều rộng, chiều ca0 và số kênh của ảnh. Dữ 1iệu này sau đó được truyền qua các 1ớp tích chập, 1ớp gộp, và cuối cùng 1à các 1ớp kết nối đầy đủ để đưa ra dự đ0án.

3. Ứng dụng của CNNs:

- CNNs được sử dụng rộng rãi tr0ng nhiều 1ĩnh vực như nhận dạng ảnh, phân 10ại ảnh, phát hiện đối tượng, nhận dạng khuôn mặt, xử 1ý ảnh y học, xe tự 1ái và nhiều ứng dụng khác.

- Tr0ng nhận dạng và phân tích ảnh, CNNs thường đạt được kết quả vượt trội s0 với các phương pháp truyền thống. Điều này 1à d0 khả năng học các đặc trưng phức tạp và phân biệt các biến thể của ảnh một cách hiệu quả.

=======================

=======================

All Mega Links