Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 12

Trong tạp chí trí tuệ nhân tạo số 12 này, ban biên tập xin giới thiệu đến bạn đọc của góc nhìn chuyên gia câu chuyện về Lê Viết Quốc – nhà khoa học người Việt đứng sau AutoML, cùng với một bài tổng kết về công việc thực sự của các nhà khoa học dữ liệu của Hugo Bowne Anderson, data scientist đang làm việc tại Data Camp. Tiếp đó, ở phần Machine learning tutorial, trong số này, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu một cách tiếp cận khác của các kỹ thuật Machine Learning, đó là họ mô hình thuật toán (algorithmic model). Cuối cùng, chúng tôi sẽ tiếp tục giới thiệu với các bạn phần tiếp theo của bài báo của Galit Shmueli “Giải thích hay dự báo”, với việc đi sâu hơn phân tích sự khác biệt của hai vấn đề này trong từng giai đoạn thực hiện dự án.

Bạn đọc có thể download tạp chí số 12 tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 11

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 11

Trong số 11 này, tạp chí xin giới thiệu đến bạn đọc của góc nhìn chuyên gia câu trả lời cho câu hỏi về sự khác biệt về vai trò của người kỹ sư (Ms) và tiến sĩ (PhD) trong một team làm sản phẩm công nghiệp trong các ngành Machine Learning.

Tiếp theo phần Machine learning tutorial về lựa chọn mô hình (Model Selection) ở số trước, trong số này, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu đến bạn đọc phương pháp thứ 2 – theo các tiêu chuẩn thốngg kê, Statistical …Criteria hay Information Criteria (IC) với các chỉ số như AIC, BIC, …

Trên thực tế, ngoài những vấn đề đã đề cập thì Model selection còn phụ thuộc khá nhiều vào tính chất của dự án. Do vậy, trong phần cuối, chúng tôi muốn giới thiệu đến bạn đọc một bài báo của Galit Shmueli xuất bản năm 2010 trên tạp chí Statistical Science với tựa đề “Giải thích hay dự báo”. Bản chất của hai vấn đề này là khác nhau và tùy vào mục đích của công việc cần giải quyết mà một data scientist khi làm model selection cần hiểu rõ để lựa chọn được statistical criteria phù hợp.

Các bạn có thể download tạp chí tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 10

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 10

Trong số này, góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu với bạn đọc cuộc phỏng vấn của KDnuggets với giáo sư Yann LeCun, chuyên gia hàng đầu về Deep Learning về (deep) neural nets và kernel (support vector) machines.
Tiếp theo phần giới thiệu về vấn đề bias variance trade off và STL trong các số trước, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu trong số này các phương pháp lựa chọn model thông qua việc tìm kiếm các hệ số hyper parameters, qua đó giải thích nguồn gốc của các phương pháp sampling method (hold-out hoặc cross validation, hay Information Criteria.
Cuối cùng, tạp chí xin giới thiệu với bạn đọc một số kiến thức cần biết khi sử dụng R trong cleaning/ wrangling data để làm việc hiệu quả và khoa học hơn.
Các bạn có thể download tạp chí tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9


Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9

Trong số này, góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu với bạn đọc những quan điểm của giáo sư Micheal I. Jordan, (người hướng dẫn của Yoshua Bengio và Francis Bach), về Intelligence Artificial, Augmented Intelligence và Infrastructure Intelligence, những gì chúng ta đang làm hiện nay thực tế là gì, và những thách thức trong ngành kỹ thuật này. Tiếp theo, tác giả Hà Đỗ sẽ giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Statistical Learning Theory (STL) – một lý thuyết tổng quát cho phép thống nhất các khái niệm và mô hình đã được giới thiệu trong các số tạp chí trước, và giúp bạn đọc hiểu thêm về gốc rễ của sự hình thành tư duy ML hiện tại. Kiến thức cơ bản về STL trong phần này cũng giúp bạn đọc hiểu rõ hơn bài báo của Pedro Domingos về các kinh nghiệm lý thuyết và thực tiễn trong quá trình sử dụng Machine learning trong phần Special Article cuối cùng.

Các bạn có thể download tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 9 tại đây.

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 8

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 8

Sự trỗi dậy của Trí tuệ Nhân tạo và Machine Learning gần đây đã thổi bùng lên sự kỳ vọng về những bước đột phát trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Nhưng thực tế liệu có được như kỳ vọng? Đây là chủ đề chính của bài viết được giới thiệu trong phần Góc nhìn chuyên gia số tháng 4.

Tiếp theo, tác giả Hà Đỗ sẽ tiếp tục bàn về vấn đề multi-collinearity và một số phương pháp khắc phục cổ điển cho vấn đề nghiên trọng này.

Số này chúng ta sẽ tạm gác phần Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại và tìm hiểu về một chủ đề khá mới nhưng đầy hứa hẹn trong Machine Learning nói riêng và Trí tuệ Nhân tạo nói chung, đó là “Learning to Learn”. Vậy nó là gì? Hãy đọc mục Special Article của số 8.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 8 ở đây.

Download tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 7

Trong số này, Mục Góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu bài viết của nhà báo  Ariel Conn thảo luận về Trí tuệ Nhân tạo dưới góc nhìn an toàn và đạo đức.

Phần Machine Learning Tutorial, tác giả Hà Đỗ sẽ bàn về Multicollinearity, một vấn đề rất nghiêm trọng của Regression.

Tác giả Nguyễn Linh sẽ tiếp tục giới thiệu những bước cơ bản để xử lý dữ liệu ngôn ngữ thô. Sau đó, chúng ta sẽ đi vào tìm hiểu phương pháp tiếp cận thống kê với mô hình Ngram.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 7 tại đây.

Nguồn: tapchiai.com

Dowload tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 5

Năm 2017 khép lại với nhiều thành tự nổi bật trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo nói riêng và trong lĩnh vực công nghệ nói chung. Năm vừa qua, sự ra đời của AlphaGo, AlphaGo Zero đã chứng minh được sức mạnh tiềm tàng của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo, mở ra nhiều cơ hội mới trong tương lai trong việc sử dụng công nghệ này để giải quyết những vấn đề của con người. Nhưng nó cũng đặt ra nhiều thách thức với chúng ta, đặc biệt là trong vấn đề việc làm, trong vấn đề sự an toàn của công nghệ tiềm năng này.

Số tháng 1 cũng sẽ đánh dấu một bước chuyển mình mới của Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo, chuyển từ việc giới thiệu những kiến thức cơ bản trong nghiên cứu và phát triển Machine Learning và Trí tuệ Nhân tạo, sang những vấn đề phức tạp nhưng cũng nhiều điều thú vị hơn. Nhưng trước tiên, hãy xem trong số này có những gì:

  • Phần Góc nhìn chuyên gia, sẽ giới thiệu về hiện trạng của việc ứng dụng công nghệ Trí tuệ Nhân tạo trong lĩnh vực Y tế và sức khỏe, một lĩnh vực nhận được nhiều sự quan tâm từ giới nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo.
  • Phần Machine Learning Tutorial sẽ tiếp tục nói về linear và logistic regression, mà cụ thể là một số phân tích ex-post đơn giản cho phép hiểu rõ hơn về cấu trúc dữ liệu và ảnh hưởng của chúng lên mô hình
  • Phần R trong Machine Learning sẽ tiếp tục giới thiệu một số thư viện R quan trọng, cần phải biết như ggplot2, shiny và R Markdown

Phần 2 pages paper số này xin khất các bạn độc giả vì Ban Biên tập khá bận bịu trong thời gian này.

Như đã nói ở trên, số thứ 5 sẽ kết thúc giai đoạn kiến thức cơ bản của Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo, sau số này tạp chí sẽ đi chuyên sâu hơn vào các lĩnh vực của Trí tuệ Nhân tạo, mà trước mắt là Machine Learning và Natural Language Processing.

Phần Machine Learning sau khi đã giới thiệu đủ các lý thuyết cơ bản sẽ hướng tới giải quyết cách bài toán cụ thể hơn trong thực tế.

Phần Natural Languague Processing sẽ bàn về cách ứng dụng các thuật toán NLP vốn được phát triển trên nền tảng ngôn ngữ Anh, vào trong tiếng Việt.

Tạp chí cũng đang cố gắng mở rộng sang các lĩnh vực khác trong Trí tuệ Nhân tạo như Computer Vision, Speech Processing ..v.v. Vì vậy, Ban biên tập mong muốn kêu gọi sự tham gia của cách thành viên trong cộng đồng nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo cùng tham gia với bọn mình trong công cuộc phát triển Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo.

Các bạn có thể download Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số 5 tại đây.

Nguồn: tapchiai.com

[Download] Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 4

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 4

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 2
Tạp chí Trí tuệ nhân tạo

Trong số này, Chuyên mục Góc nhìn chuyên gia sẽ đề cập đến những tác động của Trí tuệ Nhân tạo tới các vị trí công việc trong ngành tài chính, mà cụ thể là các trader trên các sàn giao dịch.

Mục Machine Learning tutorial vẫn sẽ tiếp tục giới thiệu sâu hơn về mô hình linear regression.

Trong khi đó, chuyên mục Python trong Machine Learning sẽ dừng lại để nhường chỗ cho việc giới thiệu R, một ngôn ngữ thống kê rất manh mẽ được sử dụng rất phổ biến trong khoa học dữ liệu và phát triển Machine Learning trước khi Python bắt đầu xâm lấn. Ngôn ngữ R sẽ được giới thiệu trong hai số liên tiếp, sau đó Python sẽ trở lại với một cấu trúc nội dung mới.

Như đã nói, 2 pages paper sẽ đề cập đến AlphaGo Zero, AI agent đã gây sốc cho toàn thế giới khi vượt qua mọi phiên bản tiền nhiệm mà không cần dùng đến dữ liệu huẩn luyện từ con người. Chúng ta sẽ tìm hiểu training pipeline của AlphaGo Zero để có những hình dung cơ bản nhất về phương pháp self-play Reinforcement Learning mới này.

Bạn có thể xem và tải miễn phí tại đây.

[Download] Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 3

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 3

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo
Tạp chí Trí tuệ nhân tạo

Tháng 11 đã tới và đã đến lúc Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo số mới được phát hành. Lý do số thứ 3 đến hôm nay mới được ra mắt vì lịch phát hành được ấn định mới vào thứ Hai đầu tiên của mỗi tháng.
Trong số thứ 3 này:

  • Chuyên mục Machine Learning tutorial sẽ được tiếp tục với những kiến thức chuyên sâu hơn về thuật toán Regression.
  • Chuyên mục Python sẽ giới thiệu về những thư viện Python cơ bản được dùng thường xuyên trong Machine Leaning và Data Science.
  • Phần Góc nhìn chuyên gia sẽ giới thiệu bài viết về phân đoạn thị trường của Công nghiệp Trí tuệ Nhân tạo.
  • Chuyên mục 2 Pages Paper sẽ nói về một nghiên cứu mang tính thực tế cao trong lĩnh vực Big Data và Applied Statistic là sử dụng các dữ liệu tiêu thụ ánh sáng ban đêm quan sát từ không gian để ước lượng tốc độ phát triển kinh tế.

Bạn có thể xem và tải miễn phí tại đây.

[Download] Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 2

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 2

Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 2
Tạp chí Trí tuệ nhân tạo số 2

Trong số 2 này, Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo đánh dấu những thay đổi lớn trong định hướng xây dựng nội dung. Từ số thứ 2 trở đi, Tạp chí Trí tuệ Nhân tạo sẽ tập trung vào việc cung cấp những thông tin, kiến thức bổ ích chuyên sâu về Artificial Intelligence nói chung và Machine Learning nói riêng. Tạp chí sẽ cấu thành từ 4 chuyên mục nhỏ:

  • Góc nhìn chuyên gia: Giới thiệu các bài viết của các chuyên gia Artificial Intelligence và các lĩnh vực liên quan về các vấn đề trong ngành.
  • Machine Learning tutorial: Cung cấp các kiến thức từ cơ bản tới nâng cao về Machine Learning tới các bạn đọc đang tìm hiểu và học hỏi về Machine Learning.
  • Python trong Machine Learning: Python là ngôn ngữ chính được sử dụng trong quá trình nghiên cứu và lập trình ứng dụng Machine Learning. Chuyên mục này sẽ giới thiệu tới bạn đọc các kiến thức về lập trình Python trong Machine Learning, cách thực thi các thuật toán Machine Learning dựa trên Python
  • 2 pages paper: Đây là chuyên mục giới thiệu các công trình nghiên cứu của các chuyên gia trên thế giới. Tất cả các nội dung sẽ được tóm tắt gọn trong 2 trang tạp chí.

BTT Tạp chí rất cám ơn bạn đọc đã ủng hộ tạp chí trong thời gian qua. Chúng tôi sẽ cố gắng nâng cao cả về chất lượng và số lượng nội dung trong các số báo trong tương lai để phục vụ bạn đọc.

Bạn có thể xem và tải miễn phí tại đây.