AI cơ bản
AI cơ bản
Machine Learning, Deep Learning và AI khác nhau thế nào?
Phân biệt phạm vi AI, cách học của Machine Learning và biểu diễn nhiều tầng trong Deep Learning.
Đọc bài viếtKiến thức AI
Khám phá kiến thức từ nền tảng đến chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo.
Khám phá bài viết
Công cụ & Tài nguyên nghiên cứu
AI cơ bản
AI cơ bản
Neural Network hoạt động như thế nào?
Theo dõi một forward pass, hàm loss và cập nhật gradient qua mạng nhiều tầng.
Đọc bài viếtAI cơ bản
AI cơ bản
Training, Validation và Testing trong Machine Learning
Tách việc học, chọn mô hình và đo khả năng tổng quát hóa mà không rò rỉ dữ liệu.
Đọc bài viếtThị giác máy tính
Thị giác máy tính
Object Detection là gì và hoạt động như thế nào?
Từ ảnh đến bounding box, class và score; hiểu IoU, NMS và đánh giá detector.
Đọc bài viếtThị giác máy tính
Thị giác máy tính
Image Segmentation: Semantic, Instance và Panoptic
Ba cách gán nhãn pixel và lựa chọn metric phù hợp với điều cần phân biệt.
Đọc bài viếtThị giác máy tính
Thị giác máy tính
Object Tracking trong video
Giữ identity qua thời gian bằng motion prediction, data association và quản lý track.
Đọc bài viếtThị giác máy tính
Thị giác máy tính
Depth Estimation từ hình ảnh
Phân biệt relative depth, metric depth và stereo geometry trước khi dùng bản đồ khoảng cách.
Đọc bài viếtRobot & AI hiện thân
Robot & AI hiện thân
SLAM: Robot định vị và xây dựng bản đồ
Hiểu odometry, data association, loop closure và lý do bản đồ phụ thuộc vào ước lượng pose.
Đọc bài viếtRobot & AI hiện thân
Robot & AI hiện thân
Motion Planning và Obstacle Avoidance
Từ configuration space đến đường đi, local replanning và các giới hạn của collision checking.
Đọc bài viếtRobot & AI hiện thân
Robot & AI hiện thân
Robot Manipulation và Grasping
Từ pose vật thể đến grasp candidate, reachability, va chạm và phản hồi khi nhấc vật.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
Generative AI và Large Language Models
Hiểu mô hình sinh, next-token prediction, sampling và giới hạn của văn bản trôi chảy.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
Transformer và cơ chế Attention
Từ query–key–value đến masked self-attention và các giới hạn của phép tổng hợp theo trọng số.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
Diffusion Models hoạt động như thế nào?
Hiểu forward noising, dự đoán noise và reverse sampling mà không nhầm với phục hồi chính xác một ảnh.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
Model Deployment: Từ PyTorch đến Production
Đóng gói model cùng preprocessing, kiểm tra runtime parity và triển khai với monitoring, version và rollback.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
Model Optimization: Quantization và Pruning
Giảm bộ nhớ hoặc chi phí tính toán nhưng luôn đo lại chất lượng và latency trên runtime đích.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
MLOps: Quản lý dữ liệu, mô hình và thực nghiệm
Liên kết data version, code, config, run, artifact và release để mô hình có thể truy nguyên và vận hành.
Đọc bài viếtNghiên cứu AI
Nghiên cứu AI
Cách đọc và hiểu một bài báo nghiên cứu AI
Đọc theo câu hỏi, truy từ claim đến phương pháp và kiểm tra bằng chứng thay vì chỉ nhớ abstract.
Đọc bài viếtNghiên cứu AI
Nghiên cứu AI
Ablation Study và phân tích kết quả
Kiểm tra đóng góp của từng thành phần, tương tác giữa chúng và các giới hạn của kết luận nhân quả.
Đọc bài viếtNghiên cứu AI
Nghiên cứu AI
Reproducibility trong nghiên cứu Machine Learning
Lưu đủ dữ liệu, code, cấu hình, môi trường và protocol để người khác kiểm tra một kết quả.
Đọc bài viếtHọc máy
Học máy
Hồi quy tuyến tính: từ đường thẳng đến baseline đáng tin cậy
Xây dựng mô hình dự đoán số, hiểu squared loss và đánh giá sai số trên dữ liệu chưa dùng để fit.
Đọc bài viếtHọc máy
Học máy
Logistic Regression: xác suất, ngưỡng quyết định và đánh giá
Từ điểm tuyến tính đến xác suất nhị phân; tách việc học xác suất khỏi lựa chọn ngưỡng và kiểm tra calibration.
Đọc bài viếtHọc máy
Học máy
Decision Trees và Ensembles: từ một phép chia đến nhiều mô hình
Hiểu split, Gini impurity, overfitting và khác biệt giữa bagging với boosting qua một cây một tầng tự tính.
Đọc bài viếtHọc máy
Học máy
Phân cụm: khoảng cách, K-means và cách đánh giá cấu trúc
Khám phá dữ liệu không có nhãn mục tiêu; hiểu chuẩn hóa, mục tiêu K-means và giới hạn của các chỉ số nội tại.
Đọc bài viếtAI cơ bản
AI cơ bản
AI học từ dữ liệu như thế nào?
Từ ví dụ có nhãn đến mô hình: hiểu học, suy luận và khả năng tổng quát hóa.
Đọc bài viếtThị giác máy tínhEDITOR’S PICK
Thị giác máy tính
Đếm đối tượng trong thị giác máy tính
Từ detection đến density maps và những đối tượng khó phân biệt.
Đọc bài viếtRobot & AI hiện thân
Robot & AI hiện thân
Robot cảm nhận và hành động như thế nào?
Kết nối cảm biến, state estimation, planning và control bằng timestamp và coordinate frame rõ ràng.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
RAG: Retrieval-Augmented Generation
Tách retrieval và generation để tìm đúng bằng chứng, trả lời có nguồn và nhận ra khi chưa đủ dữ liệu.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
Quy trình xây dựng một ứng dụng AI
Từ mục tiêu và dữ liệu đến baseline, integration, monitoring và đường khôi phục.
Đọc bài viếtNghiên cứu AI
Nghiên cứu AI
Thiết kế thí nghiệm và đánh giá mô hình AI
Từ câu hỏi nghiên cứu đến baseline công bằng, split cố định và kết luận theo bằng chứng.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
Làm việc với AI: yêu cầu rõ, kiểm chứng kỹ
Một workflow thực tế khi dùng trợ lý AI cho học tập và công việc.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
Lập trình cùng AI: từ yêu cầu đến diff đã kiểm thử
Dùng trợ lý lập trình mà vẫn hiểu và kiểm soát thay đổi.
Đọc bài viếtAI tạo sinh
AI tạo sinh
AI Agents và MCP: mô hình kết nối với công cụ
Phân biệt agent loop, giao thức kết nối và quyền thực thi.
Đọc bài viếtKỹ thuật AI
Kỹ thuật AI
Tự động hóa với AI: bắt đầu từ workflow
Trigger, validation, người duyệt và xử lý lỗi trước khi nối công cụ.
Đọc bài viếtChưa có bài viết được xuất bản trong chủ đề này.