Contents
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những thay đổi mang tính cách mạng trên toàn cầu với một tốc độ chưa từng thấy. Từ trợ lý ảo ngày càng tinh vi đến các thuật toán dự đoán phức tạp, AI đã hiện diện trong mọi khía cạnh của đời sống hiện đại. Để không bị tụt hậu và khai thác hiệu quả tiềm năng to lớn của công nghệ này, việc trang bị kiến thức nền tảng về lập trình AI trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Cuốn sách Lập Trình AI Cho Người Mới Bắt đầu – Để Không Bỏ Lỡ Xu Thế Của Thời đại PDF được biên soạn chính là để đáp ứng nhu cầu học hỏi này, giúp các lập trình viên, dù ở bất kỳ trình độ nào, có thể nhanh chóng tiếp cận và làm chủ những khái niệm cốt lõi, từ đó tự tin ứng dụng AI vào công việc và các dự án cá nhân.
Tác phẩm này được thiết kế đặc biệt cho những ai mới bắt đầu hành trình khám phá lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Với lối viết dễ hiểu và cách tiếp cận thực tế, sách không chỉ xây dựng một nền tảng kiến thức vững chắc về AI mà còn cung cấp hướng dẫn chi tiết, từng bước để bạn có thể tự tay xây dựng các mô hình AI cụ thể. Thông qua các ví dụ minh họa trực quan và bài tập thực hành đa dạng, người đọc sẽ dễ dàng nắm bắt các ý tưởng chủ đạo và áp dụng chúng vào giải quyết vấn đề thực tế.
Sách bao gồm 5 chương chính, được cấu trúc logic để dẫn dắt người đọc từ những khái niệm cơ bản đến ứng dụng phức tạp hơn:
Chương 1: Giới thiệu về AI
Chương mở đầu này mang đến một bức tranh toàn cảnh về Trí tuệ nhân tạo (AI). Bạn sẽ bắt đầu với định nghĩa cốt lõi, khám phá lịch sử hình thành và phát triển của AI, cũng như tìm hiểu về những ứng dụng đột phá của nó trong các ngành trọng điểm như y tế, tài chính, và giao thông vận tải. Quan trọng hơn, chương này giới thiệu các công cụ không thể thiếu cho người làm AI, đặc biệt là ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện mã nguồn mở phổ biến như NumPy, Pandas, Scikit-learn, đóng vai trò nền tảng cho việc xây dựng và triển khai mô hình AI.
Chương 2: Bài toán trí tuệ nhân tạo
Đi sâu hơn vào kỹ thuật, chương này tập trung vào các phương pháp cốt lõi để giải quyết bài toán AI. Người đọc sẽ được làm quen với các kỹ thuật học máy (Machine Learning) truyền thống, bao gồm các thuật toán kinh điển như Máy Vector Hỗ trợ (SVM) và Cây quyết định (Decision Trees). Tiếp theo, sách giới thiệu các mô hình học sâu (Deep Learning) mạnh mẽ hơn như Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), Mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho xử lý hình ảnh, và Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho dữ liệu tuần tự. Công cụ thực hành chính được sử dụng là PyTorch, một framework học sâu linh hoạt và mạnh mẽ. Cuối chương, kiến thức được củng cố qua việc áp dụng giải quyết một bài toán thực tế cụ thể.
Chương 3: Ứng dụng vào thực tế
Chương này là cầu nối giữa lý thuyết và thực hành, hướng dẫn chi tiết quy trình xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh. Bạn sẽ học cách lên ý tưởng, thiết kế kiến trúc mô hình, thu thập và xử lý dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và cuối cùng là triển khai mô hình AI vào môi trường hoạt động thực tế. Đây là phần cực kỳ quan trọng, giúp bạn hiểu rõ cách biến những kiến thức đã học thành các sản phẩm và giải pháp AI có giá trị.
Chương 4: ChatGPT
Trong bối cảnh AI tạo sinh đang bùng nổ, chương này tập trung vào ChatGPT – một trong những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiên tiến và phổ biến nhất hiện nay, thuộc lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bạn sẽ tìm hiểu về kiến trúc Transformer nền tảng, cơ chế hoạt động của ChatGPT và cách nó tạo ra văn bản giống con người. Hơn nữa, chương này khám phá tiềm năng ứng dụng của ChatGPT và hướng dẫn cách tích hợp, phát triển các ứng dụng thông minh dựa trên mô hình này để giải quyết các bài toán trong công việc và cuộc sống.
Chương 5: Định hướng nghề nghiệp
Chương cuối cùng đóng vai trò như một kim chỉ nam cho sự nghiệp trong lĩnh vực AI. Sách giới thiệu các vai trò công việc phổ biến trong ngành (Kỹ sư AI, Nhà khoa học dữ liệu, Kỹ sư học máy,…), phân tích các kỹ năng cần thiết (lập trình, toán học, thống kê, kiến thức chuyên môn) và lộ trình phát triển để thành công. Bạn cũng sẽ có cái nhìn tổng quan về thị trường lao động AI hiện tại, các cơ hội thăng tiến và những lời khuyên hữu ích để không ngừng học hỏi và nâng cao năng lực cạnh tranh trong ngành công nghệ đầy tiềm năng này.
VỀ TÁC GIẢ
Cuốn sách là tâm huyết của hai chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ và lập trình:
- TS. Lương Anh Vũ: Ông tốt nghiệp Tiến sĩ chuyên ngành Học máy (Machine Learning) tại Đại học Griffith, Úc. Ông cũng là đồng sáng lập của tổ chức mã nguồn mở Young Monkeys, đóng góp vào cộng đồng công nghệ Việt Nam.
- Tạ Văn Dũng: Ông là đồng sáng lập của Young Monkeys cùng TS. Lương Anh Vũ. Ông được biết đến qua các cuốn sách lập trình chất lượng khác như Làm chủ các mẫu thiết kế kinh điển trong lập trình và Những nguyên tắc sống còn trong lập trình.
ĐÁNH GIÁ
Lập trình AI cho người mới bắt đầu thực sự là một tài liệu nhập môn quý giá và cần thiết cho bất kỳ ai muốn bước chân vào thế giới Trí tuệ nhân tạo. Sách không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng một cách hệ thống, dễ hiểu mà còn tập trung vào tính ứng dụng thực tế thông qua các ví dụ và hướng dẫn cụ thể. Nó giúp tự động hóa các tác vụ lặp lại, giải phóng tiềm năng sáng tạo và mở ra những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong kỷ nguyên số. Sở hữu cuốn sách này đồng nghĩa với việc bạn đang nắm bắt chìa khóa để không chỉ bắt kịp mà còn đón đầu xu thế công nghệ AI đang định hình tương lai.
Download Lập trình AI cho người mới bắt đầu PDF
Để trang bị những kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành cần thiết về Trí tuệ nhân tạo, bạn có thể tìm đọc và tải sách Lập trình AI cho người mới bắt đầu PDF từ các nhà sách trực tuyến hoặc các nguồn chia sẻ tài liệu học tập uy tín. Hãy bắt đầu hành trình chinh phục AI của bạn ngay hôm nay!