Ứng dụng AI trong việc học python Từ khóa tìm kiếm cho: [SLIDE] – Sức mạnh của Python với phát triển trí tuệ nhân tạo AI trong tương lai : Trí tuệ nhân tạo AI, AI trong tương lai, Học ngôn ngữ lập trình Python,

Viết bởi: TrungNgoc (Bé Ngọc 18 tủi) | 19 Tháng Năm, 2024 || Có 4199 từ và 16 phút để nắm hết nội dung!

Votes:
5/5 (3 votes)
0 comments
[SLIDE] – Sức mạnh của Python với phát triển trí tuệ nhân tạo AI trong tương lai

Cách ứng dụng AI trong học tập ngôn ngữ lập trình Python.

Python hiện đang đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) và vị thế này dự kiến sẽ còn tiếp tục trong tương lai. Vậy vì sao Python lại được các nhà phát triển DEV ứng dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo? Cùng TNDigi Digital Marketing Team tìm hiểu trong bài viết này nhé!

Hiểu hơn về AI là gì

Theo wikipedia: Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: artificial intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người. Thông thường, thuật ngữ "trí tuệ nhân tạo" thường được sử dụng để mô tả các máy móc chủ(hoặc máy tính) có khả năng bắt chước các chức năng "nhận thức" mà con người thường phải liên kết với tâm trí, như "học tập" và "giải quyết vấn đề"

Nhưng theo mình thì, AI là những gì mà mình không chắc chắn được chính xác kết quả đầu ra là gì từ dữ liệu đầu vào. Ví dụ như phép toán 1 + 1 = 2 thì nó không phải là AI, nhưng khi bạn có một bảng dữ liệu đến năm 2022 nhưng có thể dự đoán và vẽ biểu đồ được đến năm 2027 thì đó chính là AI (ứng dụng rộng rãi trong học máy – machine learning và dự đoán).

Phân loại các loại công nghệ AI

Ai là công nghệ vô cùng rộng lớn, sẽ là xu hướng trong tương lai. Nhưng để hiểu rõ hơn về công nghệ AI mình tạm thời chia ra thành 3 loại chính:

  • Theo khả năng
  • Theo phương pháp học tập
  • Theo ứng dụng thực tế

Theo khả năng

Trí tuệ nhân tạo hẹp – ANI: Đây là loại AI phổ biến nhất hiện nay, được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể như hệ thống nhận dạng khuôn mặt, chơi cờ vua…

Trí tuệ nhân tạo tổng quát – AGI: AI này còn được gọi là “AI mạnh” hoặc “AI cấp độ con người”, có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm.Hiện tại tuy AGI hiện vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu, nhưng nó có tiềm năng cách mạng hóa nhiều khía cạnh trong tương lai.

Trí tuệ nhân tạo siêu phàm – ASI: Vượt qua trí tuệ con người trong mọi khía cạnh. ASI hiện vẫn là giả thuyết và không rõ liệu nó có thể đạt được hay không

Theo phương pháp học tập

Học máy – Machine Learning – ML: Đây là một nhánh của AI sử dụng các thuật toán để học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Học máy được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán.

Học sâu – Deep Learning – DL: Đây là một loại học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để học hỏi từ dữ liệu. Học sâu đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong những năm gần đây và hiện đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI tiên tiến nhất.

Theo ứng dụng thực tế

Robot: là những cỗ máy có thể di chuyển và tương tác một cách tự động. Robot được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, sản xuất, chăm sóc sức khỏe và nông nghiệp.

Xe tự hành: Đây là những phương tiện có thể di chuyển mà không cần sự can thiệp của con người. Xe tự lái sử dụng nhiều công nghệ AI khác nhau, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Hiện tại công nghệ này đang được phát triển phổ biến trên Ô tô như Vinfat, Tesla…

Trợ lý ảo: là những chương trình máy tính có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người. Được sử dụng trong nhiều thiết bị điện tử tiêu dùng khác nhau, chẳng hạn như điện thoại thông minh (Siri, google Assistant), loa thông minh,TV thông minh, nhà thông minh (Home assistant)

Chăm sóc sức khỏe: AI được ứng dụng trong nhiều ứng dụng chăm sóc sức khỏe khác nhau, như chẩn đoán y tế, phát triển thuốc và phẫu thuật robot.

Tài chính: AI được sử dụng trong nhiều ứng dụng tài chính khác nhau, bao gồm phát hiện gian lận, quản lý rủi ro và giao dịch tự động.

Trong kinh doanh: AI đang được ứng dụng trong tự động hóa robot đang được áp dụng cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại thường được thực hiện bởi con người. Các thuật toán máy học đang được tích hợp vào các nền tảng phân tích và tìm hiểu thông tin về cách phục vụ khách hàng tốt hơn.

Ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo ai
Ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo AI

Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo AI

Ưu điểm lớn nhất của AI:

Mạng lưới noron và công nghệ trí tuệ nhân tạo với khả năng học tập sâu đang phát triển nhanh chóng, AI xử lý được lượng lớn dữ liệu nhanh hơn nhiều và đưa ra dự đoán chính xác hơn khả năng của con người.

Khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra hàng ngày sẽ gây khó khăn cho các nhà nghiên cứu, AI sử dụng học máy để có thể lấy những dữ liệu đó và nhanh chóng biến nó thành thông tin có thể thực hiện được.

Nhược điểm của AI:

Việc sử dụng AI là tốn kém rất nhiều khi xử lý một lượng lớn dữ liệu – tài nguyên mà lập trình AI yêu cầu.

Sự phát triển của AI đang làm hao tốn khá nhiều phần cứng – đây cũng là thách thức lớn nhất trong vấn đề phát triển AI.

Dữ liệu được xuất ra từ AI vẫn cần được kiểm chứng và giám sát bởi con người.

Một vài ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong phát triển AI

Một số ngôn ngữ lập trình phổ biến đang được sử dụng trong phát triển AI bao gồm:

  • Python là ngôn ngữ phổ biến nhất cho AI nhờ tính dễ sử dụng, linh hoạt và có nhiều thư viện phục vụ cho mục đích phát triển trí tuệ nhân tạo
  • Ngôn ngữ lập trình R: Một ngôn ngữ lập trình R được thiết kế đặc biệt cho phân tích dữ liệu và thống kê, thường được sử dụng trong các ứng dụng học máy
  • C/C++: Cung cấp hiệu suất và khả năng kiểm soát cao, phù hợp cho các ứng dụng AI yêu cầu hiệu suất cao như robot và xe tự lái
  • Java: Một ngôn ngữ phổ biến và dễ học, được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng doanh nghiệp, các dự án lớn
  • JavaScript: Thường được sử dụng để phát triển các ứng dụng web AI, các ứng dụng AI di động với React Native

Ngoài ra, các ngôn ngữ khác như Lisp, Prolog, Haskell và Go cũng được sử dụng trong một số ứng dụng AI nhất định. Nhưng Python vẫn là ngôn ngữ được sử dụng nhiều nhất trong phát triển AI.

Top các ngôn ngữ lập trình được sử dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo ai
Top các ngôn ngữ lập trình được sử dụng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI

Hiểu hơn về Python là gì

Theo Wikipedia: Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao cho các mục đích lập trình đa năng, do Guido van Rossum tạo ra và lần đầu ra mắt vào năm 1991. Python được thiết kế với ưu điểm mạnh là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ. Python là ngôn ngữ có hình thức rất sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình và là ngôn ngữ lập trình dễ học; được dùng rộng rãi trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Cấu trúc của Python còn cho phép người sử dụng viết mã lệnh với số lần gõ phím tối thiểu.

Python là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng web, phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và máy học Machine Learning. Các nhà phát triển sử dụng Python vì nó hiệu quả, dễ học và có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau. Phần mềm Python được tải xuống miễn phí, tích hợp tốt với tất cả các loại hệ thống và tăng tốc độ phát triển.

Python được ưu tiên lựa chọn bởi các lập trình viên

  • Python có cú pháp đơn giản bắt chước ngôn ngữ tự nhiên nên dễ đọc và dễ hiểu hơn, giúp xây dựng các dự án nhanh hơn và cải thiện tốt hơn
  • Khả năng linh hoạt. Python có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, từ phát triển web đến học máy.
  • Thân thiện với người mới bắt đầu là điều khiến Python trở nên phổ biến đối với các lập trình viên mới vào nghề
  • Python là mã nguồn mở, nên nó được sử dụng và phân phối miễn phí, kể cả cho mục đích thương mại
  • Kho lưu trữ các mô-đun và thư viện của Python mà người dùng bên thứ ba đã tạo để mở rộng khả năng của Python rất rộng lớn và đang phát triển.
  • Python có một cộng đồng lớn và đóng góp tích cực vào kho mô-đun và thư viện của Python, đồng thời hoạt động như một nguồn tài nguyên hữu ích cho các lập trình viên khác

Các ứng dụng lớn của ngôn ngữ lập trình Python

Python thường được sử dụng để phát triển trang web và phần mềm, tự động hóa tác vụ, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Khẳ năng tương đối dễ học, Python được nhiều người không phải là lập trình viên như kế toán và nhà khoa học áp dụng cho nhiều công việc hàng ngày.

Phân tích dữ liệu và học máy

Python đã trở thành một yếu tố chính trong khoa học dữ liệu, cho phép các nhà phân tích dữ liệu và các chuyên gia khác sử dụng để thực hiện các phép tính thống kê phức tạp, tạo trực quan hóa dữ liệu, xây dựng thuật toán học máy cũng như hoàn thành các nhiệm vụ khác liên quan đến dữ liệu.

Python còn có thể xây dựng nhiều dạng trực quan hóa dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như biểu đồ 2D, biểu đồ 3D. Python cũng có một số thư viện cho phép các lập trình viên viết chương trình để phân tích dữ liệu và học máy nhanh hơn và hiệu quả hơn, như TensorFlow và Keras.

Phát triển website

Python thường được sử dụng để phát triển back-end, có thể bao gồm gửi dữ liệu đến và đi từ máy chủ, xử lý dữ liệu và giao tiếp với cơ sở dữ liệu, định tuyến URL và đảm bảo tính bảo mật. Những cái thường được sử dụng bao gồm Django và Flask.

Một số công việc phát triển web sử dụng Python bao gồm kỹ sư phụ trợ, nhà phát triển Python, kỹ sư phần mềm và kỹ sư DevOps.

Tự động hoá và phát triển phần mềm

Nếu bạn thấy mình thực hiện một nhiệm vụ lặp đi lặp lại, bạn có thể làm việc hiệu quả hơn bằng cách tự động hóa nó bằng Python. Quá trình viết code được sử dụng để xây dựng các quy trình tự động này được gọi là viết script. Tự động hóa có thể được sử dụng để kiểm tra lỗi trên nhiều tệp, chuyển đổi tệp, thực hiện phép toán đơn giản, loại bỏ các bản sao trong dữ liệu.

Python thậm chí có thể được sử dụng bởi những người mới bắt đầu để tự động hóa các tác vụ đơn giản như đổi tên tệp, tìm và tải xuống nội dung, gửi email theo khoảng thời gian mong muốn. Python còn có thể hỗ trợ các tác vụ như kiểm soát bản dựng, theo dõi lỗi và thử nghiệm. Một số công cụ Python được sử dụng để kiểm thử phần mềm bao gồm Green và Requestium.

Tại sao Python lại phổ biến hơn trong việc phát triển AI

Python đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo AI.

Những Lý do giúp Python được sử dụng phổ biến nhất trong các dự án học máy và AI bao gồm:

  • Tính đơn giản và nhất quán
  • Cho phép truy cập vào các thư viện và framework tuyệt vời cho AI và học máy (ML)
  • Tính linh hoạt
  • Độc lập nền tảng
  • Và cộng đồng rộng lớn.

Tính đơn giản và nhất quán: Python cho phép các lập trình viên viết code NGẮN GỌN và DỄ ĐỌC. Đây là giải pháp cho các lập trình viên tạo ra các hệ thống đáng tin cậy hơn khi quy mô hệ thống ngày càng lớn và phức tạp.

Các lập trình viên sẽ tập trung được thời gian, trí lực vào giải quyết bài toán của Học máy thay vì gặp rắc rối với kỹ thuật của ngôn ngữ.

Python có nhiều thư viện và framework tuyệt vời để phát triển học máy và AI:

  • Keras, TensorFlow, and Scikit-learn cho Học máy
  • NumPy cho phân tích dữ liệu và tính toán khoa học
  • SciPy cho advanced computing
  • Pandas để phân tích dữ liệu mục đích chung
  • Seaborn cho trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
Một Framework / Thư viện có thể được hiểu và các code được viết sẵn mà các lập trình viên có thể sử dụng ngay để giải quyết các tác vụ lập trình phổ biến. Quan điểm là "KHÔNG PHÁT MINH LẠI BÁNH XE"

Python độc lập với nền tảng: tức là một ngôn ngữ lập trình hoặc framework cho phép các lập trình viên triển khai mọi thứ trên một máy và sử dụng chúng trên một máy khác mà không có bất kỳ thay đổi nào (hoặc chỉ thay đổi tối thiểu).

Python được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng bao gồm Linux, Windows và macOS. Code Python có thể được sử dụng để tạo các chương trình thực thi độc lập cho hầu hết các hệ điều hành phổ biến, điều này có nghĩa là phần mềm Python có thể dễ dàng phân phối và sử dụng trên các hệ điều hành đó mà không cần trình thông dịch Python.

Cách ứng dụng AI trong việc học Python

Với sự bùng nổ của AI hiện nay thì việc học Python bẳng AI đã trở nên dễ dàng hơn. Có nhiều cách để bạn có thể học tốt python như:

  • Sử dung ChatGPT, Gemini Google, Copilot, Github Copilot
  • Học thông qua các nền tảng học trực tuyến có tích hợp AI như kaggle, hackerrank
  • Sử dụng AI để kiểm tra mã nguồn và cải thiện mã nguồn
  • Tham gia các cộng đồng hỏi đáp như stackoverflow

Và đây là cách mà mình sử dụng chatGPT, Gemini google để học python:

  • Sử dụng prompt để đưa ra lộ trình học Python
  • Lên ý tưởng và liệt kê các prompt hỏi đáp như:
    • là thế nào…
    • cách sử dụng…
    • sự khác biệt…
    • còn cách nào khác để…
    • how to using…
    • … in python
  • Chuẩ bị IDE để lập trình code python (Google colab, Pycharm. Visual studio code…) ở đây mình chọn google Colab
  • Dành thời gian nghiên cứu và phát triển python
Ví dụ code python bằng google colab với sự hỗ trợ của ai
Ví dụ code Python bằng google colab với sự hỗ trợ của AI

[Video] – Ứng dụng Python trong thực tế

Ví dụ ứng dụng Python để làm Báo cáo và Phân tích doanh số bán hàng với Python, Pandas, và Matplotlib.

Trong ví dụ này sẽ giải quyết các vấn đề:

  • Tháng nào có doanh số tốt nhất? Doanh số tháng đó là bao nhiêu?
  • Thành phố nào có doanh số cao nhất?
  • Doanh nghiệp cần chiếu quảng cáo vào khung thời gian nào để tăng khả năng mua hàng của khách hàng?
  • Những sản phẩm nào thường được bán cùng nhau?
  • Sản phẩm nào được bán nhiều nhất? Giả thiết của bạn về lý do sản phẩm này được bán nhiều nhất là gì?

//Video demo đang được cập nhật

[SLIDE] – Ứng dụng của Python trong phát triển AI

[SLIDE] – Sức mạnh của Python với phát triển trí tuệ nhân tạo AI trong tương lai sử dụng từ khóa: Trí tuệ nhân tạo AI - AI trong tương lai - Học ngôn ngữ lập trình Python -
Đúc kết lại nội dung

Python là một ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt với vai trò quan trọng trong hiện tại và tương lai của AI. Với cộng đồng lớn và không ngừng phát triển, Python sẽ tiếp tục là công cụ được lựa chọn cho các nhà phát triển AI muốn xây dựng các hệ thống thông minh, sáng tạo và có tác động.

Hi vọng nội dung bài viết [SLIDE] – Sức mạnh của Python với phát triển trí tuệ nhân tạo AI trong tương lai đã giúp bạn hiểu hơn về nội dung bạn đang tìm kiếm. Nếu bạn thấy nội dung nào chưa hợp ý, hãy góp ý hay dẫn nguồn chưa hợp lý hãy để lại góp ý để cùng TNDiGi phát triển bài viết hơn nữa nhé!

Bản quyền thuộc về TNDigi Digital Marketing
Bài viết [SLIDE] – Sức mạnh của Python với phát triển trí tuệ nhân tạo AI trong tương lai sử dụng từ khóa để tìm kiếm là: Trí tuệ nhân tạo AI - AI trong tương lai - Học ngôn ngữ lập trình Python - TN Digital
Vote bài viết:
5/5 (3 votes)

Để lại bình luận

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Thư viện | Hướng dẫn WP | Hướng dẫn SEO
Mục lục nhanh