Thư viện kiến thức AI

Phân biệt phạm vi AI, cách học của Machine Learning và biểu diễn nhiều tầng trong Deep Learning.

Từ ảnh đến bounding box, class và score; hiểu IoU, NMS và đánh giá detector.

Hiểu odometry, data association, loop closure và lý do bản đồ phụ thuộc vào ước lượng pose.

Hiểu mô hình sinh, next-token prediction, sampling và giới hạn của văn bản trôi chảy.

Đóng gói model cùng preprocessing, kiểm tra runtime parity và triển khai với monitoring, version và rollback.

Đọc theo câu hỏi, truy từ claim đến phương pháp và kiểm tra bằng chứng thay vì chỉ nhớ abstract.

Xây dựng mô hình dự đoán số, hiểu squared loss và đánh giá sai số trên dữ liệu chưa dùng để fit.

Kiến thức AI