Hướng dẫn nhập môn AI cho người mới bắt đầu: Các công cụ và tài nguyên ML hữu ích được trích xuất từ các cuộc thảo luận trên Twitter

Machine Learning (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thay đổi thế giới xung quanh chúng ta. Đối với người mới bắt đầu, việc bước chân vào lĩnh vực này có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Bài viết này nhằm mục đích cung cấp cho bạn một hướng dẫn nhập môn thiết thực thông qua việc phân tích các cuộc thảo luận về ML trên X/Twitter, giới thiệu một số công cụ, tài nguyên và các phương pháp hay nhất.

1. Tài nguyên học tập miễn phí: Sách AI & ML của Đại học Cambridge

Bắt đầu học từ các nguồn tài nguyên học thuật đẳng cấp thế giới là cách tốt nhất. Đại học Cambridge cung cấp sách AI và Machine Learning miễn phí, bao gồm kiến thức từ cơ bản đến nâng cao.

Đề xuất lộ trình học tập:

1. Nền tảng toán học: Đại số tuyến tính, Giải tích, Lý thuyết xác suất là nền tảng của ML.
2. Cơ bản về Machine Learning: Tìm hiểu các khái niệm như học có giám sát, học không giám sát, học tăng cường, v.v.
3. Học sâu (Deep Learning): Nghiên cứu sâu về mạng nơ-ron, mạng nơ-ron tích chập (CNN), mạng nơ-ron hồi quy (RNN), v.v.

Thông qua các tài nguyên do Đại học Cambridge cung cấp, bạn có thể học một cách có hệ thống những kiến thức này, đặt nền tảng vững chắc cho thực hành sau này. Để tìm tên sách cụ thể, bạn có thể tìm kiếm "Cambridge University Free AI Books".

2. Đề xuất công cụ AI hữu ích

Từ tweet của @@vikas_ai_, chúng ta có thể thấy một số công cụ AI hữu ích, chúng có thể giúp bạn đơn giản hóa quy trình làm việc và nâng cao hiệu quả. Dưới đây là phần giới thiệu ngắn gọn về các công cụ này và một số trường hợp sử dụng của chúng:

• ChatGPT: Một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ, có thể trả lời nhiều câu hỏi khác nhau, tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, v.v.

  • Trường hợp sử dụng: Nhanh chóng lấy thông tin, tạo đoạn mã, động não.

• RecCloud: Công cụ thay đổi giọng nói.

  • Trường hợp sử dụng: Lồng tiếng cho video, ghi âm ẩn danh, tạo giọng nhân vật.

• Krea AI: Công cụ tạo logo.

  • Trường hợp sử dụng: Nhanh chóng tạo nhiều phương án logo, thiết kế bộ nhận diện thương hiệu cho các công ty khởi nghiệp.

• ElevenLabs: Công cụ nhân bản giọng nói.

  • Trường hợp sử dụng: Tạo trợ lý giọng nói cá nhân hóa, tạo lồng tiếng cho nhiều nhân vật khác nhau.

• Gamma app: Công cụ thiết kế tài liệu.

  • Trường hợp sử dụng: Nhanh chóng tạo bản trình bày, tạo báo cáo và đề xuất.

• Suno AI: Công cụ tạo nhạc.

  • Trường hợp sử dụng: Sáng tác nhạc nền, tạo hiệu ứng âm thanh cho video.

• Runway ML: Công cụ chỉnh sửa video.

  • Trường hợp sử dụng: Loại bỏ nền video, thêm hiệu ứng đặc biệt, tạo hoạt ảnh.

Đề xuất bắt đầu nhanh:

1. Chọn một công cụ: Chọn một công cụ bạn quan tâm dựa trên nhu cầu của bạn.
2. Dùng thử miễn phí: Hầu hết các công cụ đều cung cấp bản dùng thử miễn phí.
3. Đọc tài liệu: Đọc kỹ tài liệu của công cụ để hiểu các chức năng và cách sử dụng của nó.
4. Bắt đầu thực hành: Thử sử dụng công cụ để hoàn thành một số nhiệm vụ đơn giản.

3. Claude Prompt: Thay thế nhà nghiên cứu định lượng?

@@heynavtoor đề cập rằng AI thậm chí có thể xây dựng các mô hình ML giống như nền tảng giao dịch AI của Goldman Sachs. Mặc dù điều này nghe có vẻ hơi phóng đại, nhưng nó làm nổi bật tiềm năng của AI trong việc tự động hóa các tác vụ phức tạp. Sử dụng Claude prompts để hỗ trợ xây dựng và nghiên cứu mô hình ML là một hướng đi đáng để khám phá.

Mẹo Claude Prompts:

1. Chỉ thị rõ ràng: Xác định rõ nhu cầu của bạn, ví dụ: "Tạo một mô hình Machine Learning để dự đoán giá cổ phiếu".
2. Cung cấp dữ liệu: Cung cấp dữ liệu cần thiết để đào tạo mô hình Claude, chẳng hạn như dữ liệu giá cổ phiếu lịch sử.
3. Chỉ định thuật toán: Chỉ định thuật toán Machine Learning sẽ sử dụng, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính, máy vector hỗ trợ hoặc mạng nơ-ron.
4. Đánh giá chỉ số: Cho Claude biết cách đánh giá hiệu suất của mô hình, chẳng hạn như sai số bình phương trung bình, độ chính xác hoặc điểm F1.
5. Cải tiến lặp đi lặp lại: Dựa trên kết quả đánh giá, liên tục điều chỉnh prompts và các tham số mô hình để cải thiện hiệu suất của mô hình. Lưu ý quan trọng: Mặc dù AI có thể hỗ trợ xây dựng mô hình ML, nhưng kiến thức chuyên môn của con người vẫn rất quan trọng. Các nhà nghiên cứu định lượng cần có kiến thức vững chắc về toán học, thống kê và tài chính để hiểu dữ liệu, chọn thuật toán phù hợp và giải thích kết quả mô hình. Claude chỉ là một công cụ, nó không thể hoàn toàn thay thế kiến thức chuyên môn của con người.

4. Nắm vững thuật ngữ AI: Giải thích 85 thuật ngữ AI của Ronald_vanLoon

Để hiểu sâu hơn về AI, việc nắm vững các thuật ngữ AI là điều cần thiết. @Ronald_vanLoon đã chia sẻ giải thích về 85 thuật ngữ AI, đây là một nguồn tài nguyên tuyệt vời.

Đề xuất:

• Học từng cái một: Đừng cố gắng nhớ tất cả các thuật ngữ cùng một lúc. Học một vài thuật ngữ mỗi ngày và cố gắng sử dụng chúng trong thực tế.
• Sử dụng từ điển trực tuyến: Nếu bạn gặp một thuật ngữ không quen thuộc, bạn có thể tham khảo từ điển AI trực tuyến.
• Đọc các bài viết liên quan: Đọc các bài viết và blog về AI để hiểu ý nghĩa của các thuật ngữ AI trong các ứng dụng thực tế.

Một số thuật ngữ AI quan trọng bao gồm:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Một phương pháp học máy sử dụng dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện mô hình.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Một phương pháp học máy sử dụng dữ liệu không được gắn nhãn để huấn luyện mô hình.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Một phương pháp học máy học chiến lược tốt nhất bằng cách tương tác với môi trường.
• Mạng nơ-ron (Neural Network): Một mô hình học máy mô phỏng cấu trúc não người.
• Học sâu (Deep Learning): Một phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing, NLP): Một công nghệ cho phép máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người.
• Thị giác máy tính (Computer Vision): Một công nghệ cho phép máy tính "nhìn" và hiểu hình ảnh.

5. Đọc các bài báo nghiên cứu AI/ML mới nhất

Để luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực AI/ML, việc đọc các bài báo nghiên cứu mới nhất là điều cần thiết. @TheAITimeline đã chia sẻ các bài báo nghiên cứu AI/ML phổ biến trong hai tuần qua.

Mẹo đọc:

1. Chọn lĩnh vực bạn quan tâm: Lĩnh vực AI/ML rất rộng lớn, hãy chọn lĩnh vực bạn quan tâm để đọc, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính hoặc học tăng cường.
2. Đọc tóm tắt: Đầu tiên hãy đọc tóm tắt của bài báo để hiểu nội dung và đóng góp chính của bài báo.
3. Đọc phần giới thiệu: Đọc phần giới thiệu của bài báo để hiểu bối cảnh nghiên cứu và động cơ.
4. Đọc phần kết luận: Đọc phần kết luận của bài báo để hiểu những phát hiện chính và hạn chế của bài báo.
5. Đọc phương pháp và thử nghiệm: Nếu bạn quan tâm đến các chi tiết kỹ thuật của bài báo, bạn có thể đọc phần phương pháp và thử nghiệm của bài báo.
6. Chú ý đến mã nguồn mở: Nhiều bài báo nghiên cứu cung cấp mã nguồn mở, bạn có thể hiểu rõ hơn nội dung của bài báo bằng cách đọc và chạy mã.

Ví dụ, các bài báo mà @TheAITimeline đã đề cập bao gồm:

• Generative Modeling via Drifting: Một phương pháp mô hình hóa tạo sinh mới.
• Learning to Reason in 13 Parameters: Nghiên cứu về cách suy luận với số lượng tham số hạn chế.
• Maximum Likelihood Reinforcement Learning: Một phương pháp học tăng cường.

Tóm tắtLĩnh vực học máy và trí tuệ nhân tạo tràn đầy cơ hội và thách thức. Thông qua việc học các kiến thức cơ bản, sử dụng các công cụ thiết thực, nắm vững các thuật ngữ AI và đọc các bài nghiên cứu mới nhất, bạn có thể từng bước bước vào lĩnh vực này. Hãy nhớ rằng, học tập là một quá trình liên tục, giữ vững sự tò mò và tích cực là chìa khóa thành công. Hy vọng hướng dẫn này có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về AI và học máy, đồng thời cung cấp một số hướng dẫn cho việc học tập và phát triển nghề nghiệp trong tương lai của bạn. Chúc bạn học tập thành công!