Học không giới hạn 600+ khóa học chỉ với 199K / tháng Xem ngay

Hỗ trợ

Hotline: 090 488 6095
Email: cskh@unica.vn
Ngoại Ngữ Marketing Tin Học Văn Phòng Kinh Doanh Tài Chính Kế Toán Thiết kế Kỹ năng Lập trình & CNTT Sức khoẻ và Làm đẹp Phong cách sống Hôn Nhân Và Gia Đình Âm Nhạc Nhiếp Ảnh Và Video Sách hay nên đọc Sales Bán hàng Nuôi dạy con Google sheet Hoạt động Câu chuyện khách hàng Tiếng hàn Tiếng hàn Tiếng Đức Tiếng Hàn Tiếng Trung Tiếng Nhật Tiếng Anh Digital Marketing Quan Hệ Công Chúng Xây Dựng Thương Hiệu Excel Word IC3 Google Sheets PowerPoint Google AppSheet Quản Trị Kinh Doanh Kinh Doanh Online Khởi Nghiệp Quản Trị Nhân Sự Thương Mại Điện Tử Bán Hàng Kế Toán Tài Chính Chứng Khoán Tiền Ảo Cổ Phiếu Ngoại Hối Bất Động Sản Thiết Kế Quảng Cáo Thiết Kế Web Thiết Kế Kiến Trúc Thiết Kế Nội Thất Thiết Kế Đồ Họa Thiết Kế UI/UX Kỹ Năng Lãnh Đạo Phần Mềm Thiết Kế Kỹ Năng Thuyết Trình Kỹ Năng Giao Tiếp Kỹ Năng Đàm Phán Kỹ Năng Phỏng Vấn Xin Việc Kỹ Năng Quản Lý Thời Gian Kỹ Năng Học Tập - Ghi Nhớ Cơ Sở Dữ Liệu Ngôn Ngữ Lập Trình Mạng Và bảo Mật Yoga Thiền Định Massage Fitness - Gym Dinh Dưỡng Và Ăn Kiêng Sức Khỏe Tinh Thần Thể Thao Nghệ Thuật Nghệ Thuật Làm Đẹp Ẩm Thực Đồ Uống Phương Pháp Bí Truyền Tình Yêu Đời Sống Vợ Chồng Làm Cha Mẹ Nhạc Cụ Thanh Nhạc Sản Xuất Nhạc Chụp Ảnh Dựng Phim Biên Tập Video Sửa Chữa Và Chế Tạo Viết Nội Dung Thiết Kế Khác Nguyên Lý Marketing Phát Triển Web Phát Triển Ứng Dụng Di Động Kỹ Năng Khác Du Lịch Phong Cách Sống Khác

Lập trình & CNTT

Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục
Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục Tuy chỉ mới xuất hiện vào cuối năm 2022 nhưng ChatGPT đã nhanh chóng thu hút được sự quan tâm của hàng triệu người dùng trên khắp thế giới. Một trong những tính năng vô cùng tuyệt vời là ChatGPT có thể trả lời chi tiết và lưu loát nội dung câu hỏi của người dùng ở nhiều lĩnh vực khác nhau. Vậy ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục được ứng dụng như thế nào? Mời bạn đọc tham khảo nội dung chi tiết thông qua bài viết.  Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục sẽ giúp học sinh tìm kiếm những thông tin hữu ích, tạo ra các mô hình học tập mới, giúp giải quyết các vấn đề trong học tập,...  ChatGPT giúp học sinh tìm kiếm những thông tin hữu ích Thay vì sử dụng Google, học sinh, sinh viên có thể dùng ChatGPT để đáp ứng nhu cầu học tập của mình. Chẳng hạn như tìm kiếm thông tin, sáng tác, viết luận, viết báo cáo ở mọi lúc mọi nơi.  Để bắt đầu, bạn có thể nhập câu hỏi mà mình đang muốn tìm kiếm, sau đó ChatGPT sẽ đưa ra những gợi ý câu trả lời cho bạn. Bạn có thể ứng dụng công cụ AI này cho rất nhiều những môn học khác nhau như tiếng việt, vật lý, giáo dục công dân hoặc thậm chí là các môn như toán học, khoa học tự nhiên.  Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục Tạo ra các mô hình học tập mới ChatGPT là một mô hình học tập mới dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI). Nó được phát triển bởi OpenAI, một công ty nghiên cứu AI hàng đầu. ChatGPT là một loại mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, có khả năng tạo ra văn bản mới, trả lời các câu hỏi, chuyển đổi văn bản và thực hiện nhiều tác vụ khác liên quan đến ngôn ngữ. ChatGPT được phát triển để giải quyết vấn đề truyền thống của các mô hình ngôn ngữ trước đây, đó là khả năng chỉ xử lý một loại dữ liệu cụ thể. Với ChatGPT, người dùng có thể nhập vào bất kỳ loại dữ liệu văn bản và chờ đợi mô hình tạo ra câu trả lời chính xác. ChatGPT đã có rất nhiều ứng dụng, từ chatbot cho đến tạo nội dung tự động. Trong lĩnh vực giáo dục, ChatGPT có thể giúp nâng cao hiệu quả học tập bằng cách giúp học sinh và sinh viên tiếp cận thông tin và kiến thức một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn. Nó cũng có thể giúp giáo viên cải thiện hướng dẫn và tăng cường hiệu quả học tập thông qua phân tích đánh giá. Với tính năng chatbot, ChatGPT có thể giúp học sinh và sinh viên trả lời các câu hỏi về các vấn đề học tập và nâng cao hiệu quả học tập trực tuyến. Do đó, ChatGPT là một mô hình học tập mới tiềm năng trong lĩnh vực giáo dục. Tạo mô hình học tập mới Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] ChatGPT giúp giải quyết các vấn đề trong học tập ChatGPT có thể giải quyết nhiều vấn đề trong học tập bằng cách cung cấp cho học sinh, sinh viên và giáo viên các giải pháp mới và tiện ích trong việc học tập và giảng dạy. Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể giúp giải quyết các vấn đề trong học tập: Tra cứu thông tin và kiến thức: ChatGPT có khả năng trả lời các câu hỏi của học sinh, sinh viên và giáo viên, giúp họ tra cứu thông tin và kiến thức nhanh chóng và hiệu quả hơn. Điều này giúp giảng dạy và học tập trở nên hiệu quả hơn. Tạo nội dung giáo dục: ChatGPT có thể tạo ra nội dung giáo dục mới, chẳng hạn như bài giảng, bài tập và đề thi. Điều này giúp giáo viên có thể tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng giảng dạy. Hỗ trợ giáo dục trực tuyến: ChatGPT có thể hỗ trợ cho giáo viên và học sinh trong việc giảng dạy và học tập trực tuyến bằng cách tạo ra các tài liệu hướng dẫn, trả lời các câu hỏi và cung cấp thông tin hữu ích. Tự động hóa quá trình đánh giá và phân tích: ChatGPT có thể tự động hóa quá trình đánh giá và phân tích kết quả của học sinh, giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả giảng dạy. Hỗ trợ phát triển kỹ năng ngôn ngữ: ChatGPT có thể giúp học sinh và sinh viên phát triển kỹ năng ngôn ngữ của mình bằng cách trả lời các câu hỏi về ngữ pháp, cung cấp cho họ các bài tập tương tác và đưa ra gợi ý để giúp họ cải thiện kỹ năng ngôn ngữ. Tóm lại, ChatGPT có thể giúp giải quyết các vấn đề trong học tập bằng cách cung cấp các giải pháp mới và tiện ích cho giáo viên và học sinh. Việc tận dụng sức mạnh của Chatgpt có thể giúp tăng cường hiệu quả giảng dạy và học tập. ChatGPT giải quyết nhiều vấn đề trong học tập Hỗ trợ giáo viên xây dựng bài giảng ChatGPT có thể hỗ trợ giáo viên xây dựng bài giảng bằng cách tạo ra các nội dung giáo dục mới và cung cấp cho giáo viên các tài liệu và tư vấn hữu ích. Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể giúp giáo viên xây dựng bài giảng: Tạo nội dung giáo dục: ChatGPT có thể tạo ra nội dung giáo dục mới bằng cách sử dụng các nguồn tài liệu khác nhau. Giáo viên có thể cung cấp cho ChatGPT các thông tin về chủ đề của bài giảng, và ChatGPT sẽ tạo ra các bài giảng, bài tập và đề thi phù hợp với chủ đề đó. Cung cấp tài liệu và gợi ý: ChatGPT có thể cung cấp cho giáo viên các tài liệu và gợi ý để giúp giáo viên hoàn thiện bài giảng của mình. Chẳng hạn, ChatGPT có thể cung cấp các tài liệu tham khảo, các ví dụ, các hình ảnh, video và âm thanh liên quan đến chủ đề của bài giảng. Trả lời các câu hỏi và đưa ra lời khuyên: ChatGPT có thể trả lời các câu hỏi của giáo viên và đưa ra các lời khuyên để giúp giáo viên hoàn thiện bài giảng của mình. Giáo viên có thể đưa ra các câu hỏi về cách trình bày, cấu trúc bài giảng, hay các thông tin thêm về chủ đề, và ChatGPT sẽ cung cấp các lời khuyên và gợi ý để giúp giáo viên cải thiện bài giảng của mình. Tự động hóa quá trình đánh giá và phân tích: ChatGPT có thể tự động hóa quá trình đánh giá và phân tích kết quả của học sinh, giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả giảng dạy. Giáo viên có thể sử dụng ChatGPT để phân tích dữ liệu và đánh giá kết quả học tập của học sinh để hoàn thiện bài giảng của mình. Tạo ra các cuộc thi và các bài kiểm tra chất lượng ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các cuộc thi và bài kiểm tra chất lượng trong lĩnh vực giáo dục. Với khả năng tạo ra nội dung giáo dục mới, ChatGPT có thể tạo ra các câu hỏi và bài kiểm tra phù hợp với nhiều chủ đề khác nhau. ChatGPT cũng có thể sử dụng các thuật toán để tạo ra các bài kiểm tra đa dạng và phong phú. Ngoài ra, ChatGPT có thể tự động đánh giá và phân tích kết quả của các bài kiểm tra và cuộc thi, giúp giáo viên và nhà trường có thể đánh giá nhanh chóng kết quả học tập của học sinh một cách hiệu quả. Điều này giúp giáo viên và nhà trường có thể xác định điểm mạnh và yếu của học sinh, từ đó đưa ra các phương án phát triển học tập phù hợp. Bên cạnh đó, ChatGPT cũng có thể giúp tăng tính công bằng trong các cuộc thi và bài kiểm tra, đảm bảo mỗi học sinh đều được đánh giá dựa trên các tiêu chí và kết quả học tập thực tế. Với khả năng tạo ra các cuộc thi và bài kiểm tra chất lượng, ChatGPT có thể giúp giáo viên và nhà trường cải thiện chất lượng giáo dục và hỗ trợ học sinh đạt được mục tiêu học tập của mình. Tạo ra các bài kiểm tra chất lượng ChatGPT cung cấp tài liệu học tập ChatGPT có thể cung cấp tài liệu học tập cho học sinh và giáo viên. Với khả năng tạo ra nội dung mới, ChatGPT có thể tạo ra các tài liệu học tập phù hợp với nhiều chủ đề khác nhau, bao gồm cả sách giáo khoa, tài liệu tham khảo, đề thi, v.v. Các tài liệu học tập này có thể được tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu và trình độ của từng học sinh. Bên cạnh đó, ChatGPT cũng có thể đề xuất các tài liệu học tập phù hợp với từng học sinh dựa trên sở thích, năng lực và trình độ học tập của họ. Điều này giúp học sinh tiếp cận với các tài liệu học tập phù hợp và hấp dẫn hơn, từ đó tăng khả năng hấp thụ và áp dụng kiến thức. Ngoài ra, ChatGPT cũng có thể tạo ra các tài liệu học tập đa dạng và phong phú, giúp học sinh tiếp cận với các tài liệu học tập khác nhau và tăng khả năng học tập của họ. Việc sử dụng các tài liệu học tập đa dạng và phong phú cũng giúp học sinh tiếp cận với nhiều phương pháp học tập khác nhau, giúp tăng khả năng học tập hiệu quả của họ. Tổng kết Thông qua nội dung bài viết trên, Unica đã cùng bạn tìm hiểu về ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực giáo dục. Dựa vào những thông tin trên, chúng tôi hy vọng bạn có thể ứng dụng công cụ này vào công tác giảng dạy và học tập cho phù hợp để nâng cao hiệu quả. Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các khóa học chat GPT để có thêm kiến thức liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Cảm ơn và chúc các bạn thành công!
15/02/2023
4995 Lượt xem
Ứng dụng của  ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng
Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng Là một đối thủ đáng gờm của Google, kể từ ngày ra mắt và được hàng triệu người trên khắp thế giới sử dụng, ChatGPT ngày càng khẳng định được vị thế của mình. Với khối lượng dữ liệu khổng lồ, ChatGPT được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực khác nhau như Marketing, bán hàng, công nghệ thông tin, quản trị kinh doanh. Trong nội dung bài viết này, Unica sẽ cùng bạn tìm hiểu xem ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng được ứng dụng như thế nào. Mời bạn đọc cùng tham khảo nội dung bài viết.    Tăng hiệu suất chăm sóc khách hàng ChatGPT giúp tăng hiệu suất công việc chăm sóc khách hàng, cụ thể: Tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng chatbot: ChatGPT có thể được sử dụng làm chatbot để trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng, giúp giải quyết các vấn đề nhanh chóng và tiết kiệm thời gian của nhân viên chăm sóc khách hàng. Phân tích dữ liệu khách hàng: ChatGPT có thể phân tích dữ liệu khách hàng để cung cấp thông tin hữu ích cho nhân viên chăm sóc khách hàng, giúp họ hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng: ChatGPT có thể được sử dụng để tự động hóa quy trình hỗ trợ khách hàng, giúp tối ưu hóa thời gian và nâng cao chất lượng dịch vụ. Tích hợp với các hệ thống CRM và quản lý thông tin khách hàng: ChatGPT có thể được tích hợp với các hệ thống CRM và quản lý thông tin khách hàng, giúp nhân viên chăm sóc khách hàng nắm rõ hơn về thông tin khách hàng và cung cấp dịch vụ tốt hơn. Cập nhật thông tin mới nhất về sản phẩm và dịch vụ: ChatGPT có thể cập nhật thông tin mới nhất về sản phẩm và dịch vụ để giúp khách hàng hiểu rõ hơn về sản phẩm và dịch vụ của công ty và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách tốt nhất. GPT được ứng dụng như thế nào trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng Tạo trải nghiệm tốt cho khách hàng Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT là vô cùng tuyệt vời. Bởi công cụ này có thể hiểu và phản hồi những thắc mắc, yêu cầu của khách hàng một cách tự nhiên, không thua kém gì con người. Chinh vì thế mà nó cải thiện trải nghiệm khách hàng khi đang quan tâm đến một sản phẩm, dịch vụ nào đó.  Bên cạnh đó, Chat GPT có thể xử lý đồng thời một lượng lớn yêu cầu từ phía khách hàng. Do đó mà các doanh nghiệp có thể mở rộng quy mô hoạt động chăm sóc khách hàng mà không cần thiết phải bổ sung thêm nhân sự. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí thuê nhân sự, giảm thiểu đáng kể thời gian phản hồi và hiệu quả công việc.  Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng ChatGPT để thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng để có thể hiểu rõ hơn về chân dung khách hàng của mình, hiểu về nhu cầu và sở thích của khách hàng để tư vấn tốt hơn. Chính những dữ liệu được thu thập này sẽ giúp bạn cải thiện sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp theo chiều hướng tốt hơn. Tạo nội dung, kịch bản chăm sóc khách hàng ChatGPT có thể tạo nội dung và kịch bản chăm sóc khách hàng theo các bước sau: Nghiên cứu khách hàng: ChatGPT có thể thu thập thông tin về khách hàng từ các nguồn khác nhau như cuộc trò chuyện, email, bình luận và xã hội. Thông tin này có thể bao gồm thông tin về nhu cầu, sở thích, tình trạng sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ, và những vấn đề họ đang gặp phải. Xác định mục tiêu chăm sóc khách hàng: Dựa trên thông tin được thu thập được, ChatGPT có thể xác định mục tiêu của việc chăm sóc khách hàng, ví dụ như giải quyết vấn đề của khách hàng, tăng trải nghiệm khách hàng, tạo lòng tin và sự tận tâm. Tạo nội dung chăm sóc khách hàng: ChatGPT có thể tạo nội dung khác nhau để đạt được mục tiêu chăm sóc khách hàng, ví dụ như hướng dẫn sử dụng sản phẩm, cung cấp giải pháp cho vấn đề của khách hàng, cập nhật thông tin mới nhất về sản phẩm hoặc dịch vụ, tư vấn về sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Tạo kịch bản chăm sóc khách hàng: ChatGPT có thể tạo kịch bản cho việc chăm sóc khách hàng, ví dụ như quy trình hỗ trợ khách hàng, quy trình xử lý khiếu nại của khách hàng, quy trình đặt hàng và giao hàng. Kịch bản này có thể được tạo ra bằng cách sử dụng các câu hỏi và câu trả lời cho khách hàng. Tối ưu hóa nội dung và kịch bản: ChatGPT có thể sử dụng các phương pháp như phân tích dữ liệu và phản hồi của khách hàng để tối ưu hóa nội dung và kịch bản chăm sóc khách hàng, giúp nâng cao hiệu quả của việc chăm sóc khách hàng. ChatGPT có thể tạo ra những kịch bản chăm sóc khách hàng ấn tượng Tăng hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo, marketing Chat GPT ảnh hưởng tới marketing và quảng cáo cực kỳ nhiều. Để tăng hiệu quả chiến dịch quảng cáo, ChatGPT có thể thực hiện các hoạt động sau đây: Phân tích đối tượng khách hàng: ChatGPT có thể thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược quảng cáo phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng. Đưa ra thông điệp hấp dẫn: ChatGPT có thể sử dụng khả năng tạo nội dung để tạo ra các thông điệp quảng cáo hấp dẫn, thu hút sự chú ý của khách hàng và kích thích họ thực hiện hành động mà quảng cáo muốn. Lựa chọn kênh quảng cáo phù hợp: ChatGPT có thể dựa trên đặc điểm của đối tượng khách hàng để lựa chọn kênh quảng cáo phù hợp như Facebook, Instagram, Google Ads, YouTube,... giúp đưa thông điệp đến đúng khách hàng mục tiêu. Tối ưu hóa chiến dịch: ChatGPT có thể sử dụng các công cụ và phương pháp như A/B testing, phân tích dữ liệu và phản hồi khách hàng để đánh giá hiệu quả chiến dịch và tối ưu hóa các yếu tố quảng cáo như tiêu đề, hình ảnh, đối tượng khách hàng, vị trí quảng cáo, thời gian đăng quảng cáo. Tạo trải nghiệm tốt cho khách hàng: ChatGPT có thể giúp tạo trải nghiệm tốt cho khách hàng khi đến với trang web hoặc ứng dụng của bạn. Điều này có thể giúp tăng khả năng khách hàng thực hiện hành động mà quảng cáo muốn, ví dụ như đăng ký, mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Xử lý các yêu cầu của khách hàng ChatGPT có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng bằng cách thực hiện các bước sau: Nhận diện yêu cầu của khách hàng: ChatGPT sử dụng khả năng phân tích ngôn ngữ tự nhiên để xác định yêu cầu của khách hàng. Điều này có thể được thực hiện thông qua các hình thức như chat trực tiếp, email, hoặc điện thoại. Đưa ra câu trả lời hoặc giải pháp: Sau khi nhận diện yêu cầu của khách hàng, ChatGPT sử dụng tri thức và thông tin có sẵn để đưa ra câu trả lời hoặc giải pháp cho khách hàng. ChatGPT có thể sử dụng các tài liệu, thông tin từ trang web, sản phẩm, dịch vụ hoặc từ các nguồn bên ngoài để cung cấp các giải pháp tốt nhất cho khách hàng. Tương tác và cập nhật khách hàng: ChatGPT có thể tương tác với khách hàng để xác nhận việc giải quyết yêu cầu của họ đã được thực hiện và hỏi xem họ có cần thêm thông tin hoặc hỗ trợ gì không. ChatGPT có thể ghi nhận thông tin từ mỗi yêu cầu để giúp cải thiện quá trình hỗ trợ và phát triển tri thức của mình. Đưa ra các lời khuyên và gợi ý: ChatGPT có thể sử dụng thông tin mà nó đã thu thập từ các yêu cầu của khách hàng để đưa ra các lời khuyên và gợi ý cho khách hàng. Điều này có thể giúp khách hàng có được trải nghiệm tốt hơn với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn. ChatGPT có khả năng xử lý các yêu cầu của khách hàng Hỗ trợ soạn hợp đồng tự động ChatGPT có thể hỗ trợ soạn hợp đồng tự động bằng cách sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học. ChatGPT có thể nhận diện các thông tin quan trọng trong hợp đồng như tên, địa chỉ, ngày tháng, điều kiện, cam kết, các quy định pháp lý và tổ chức chúng vào đúng định dạng. ChatGPT cũng có thể tạo ra các bản mẫu hợp đồng, phù hợp với các yêu cầu cụ thể của khách hàng và ngành nghề. Quá trình soạn hợp đồng tự động bằng ChatGPT giúp tiết kiệm thời gian và nỗ lực, đồng thời giảm thiểu các sai sót trong quá trình soạn thảo và giảm chi phí cho doanh nghiệp. Tổng kết Như vậy thông qua bài viết dưới đây, Unica đã cùng bạn tìm hiểu về ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng. Với những ứng dụng này, chúng tôi hy vọng bạn có thể ứng dụng những tính năng tuyệt vời của ChatGPT để nâng cao hiệu suất làm việc của mình, đặc biệt là trong lĩnh vực dịch vụ, chăm sóc khách hàng. Nếu bạn muốn học thêm những kiến thức chuyên sâu về chat GPT thì hãy tham khảo khóa học chat GPT của giảng viên Đình Thi. Trong khóa này, thầy sẽ hướng dẫn bạn những kỹ năng cần thiết để tận dụng tối đa phần mềm này. 
15/02/2023
3126 Lượt xem
Deep Learning là gì? Hiểu tổng quan về Deep Learning và ứng dụng
Deep Learning là gì? Hiểu tổng quan về Deep Learning và ứng dụng Chắc hẳn khái niệm deep learning là gì vẫn còn xa lạ với nhiều người. Nó được xem là một chức năng của trí tuệ nhân tạo, bắt chước cách não bộ con người hoạt động để xử lý và tạo ra các mẫu cho việc đưa ra quyết định. Chính xác khái niệm và cách sử dụng deep learning thế nào cùng Unica tìm hiểu nhé. Deep Learning là gì? Deep Learning được hiểu là một lĩnh vực con của Machine Learning, tại đây các máy tính sẽ học tập và cải thiện tốt hơn thông qua các thuật toán cơ bản. Đồng thời Deep learning còn được hình thành trên các khái niệm phức tạp, nhờ vào các mạng nơ ron để bắt chước tư duy và suy nghĩ giống như não bộ của con người. Hiện nay những tiến bộ trong phân tích dữ liệu lớn Big Data cho phép bạn có thể tận dụng được tối đa khả năng của mạng nơ-ron nhân tạo. Mạng nơ-ron nhân tạo chính là động lực để phát triển Deep Learning. Các mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có khả năng thực hiện phép tính toán có độ phức tạp rất cao. Deep Learning đang phát triển rất nhanh và được coi là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. Deep Learning được hiểu là một lĩnh vực con của Machine Learning Nguyên lý hoạt động của Deep Learning là gì? Deep Learning được coi là một phương pháp quan trọng trong lập trình AI được huấn luyện để dự đoán đầu ra dựa vào một tập đầu vào. Ví dụ như: Dự đoán hành động của con mèo khi gặp chuột rồi tiến hành huấn luyện nó bằng phương pháp học có giám sát. Khi bạn muốn dự đoán được hành động của nó thì bạn cần thực hiện như sau: Lựa chọn con mồi phù hợp nhất Lúc này các bộ phận ở trên cơ thể của con mèo gồm mắt, móng vuốt, tai... sẽ trở nên rất nhanh nhạy Con chuột sẽ dược xuất hiện ở đâu. Deep Learning cũng không khác nhiều so với học máy thông thường. Tuy nhiên, ở ví dụ trên thì cần dành thời gian mới có thể thiết kế được các tính năng đại diện cho con mèo. Điều cần làm là cung cấp cho hệ thống một số lượng hình ảnh con mèo, video con mèo bắt chuột thì hệ thống có thể tự học được những tính năng đại của một con mèo. Với những tác vụ khác như thị giác máy tính, nhận dạng giọng nói, robot hoặc dịch máy thì hiệu suất của Deep Learning sẽ vượt xa những hệ thống máy khác. Tuy nhiên, việc xây dựng được hệ thống Deep Learning sẽ không dễ dàng so với những hệ thống máy móc thông thường. Nguyên lý hoạt động của Deep Learning  Ưu nhược điểm của mô hình Deep Learning Cùng tìm hiểu cụ thể ưu điểm và nhược điểm của Deep learning như thế nào trong công việc để giúp đem lại hiệu quả cao nhất. Ưu điểm của Deep Learning Deep Learning chín là một bước ngoặt to lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cho phép các nhà khoa học dữ liệu xây dựng các mô hình có độ chính xác cao trong lĩnh vực nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và xử lý giọng nói… Một vài ưu điểm vượt trội của Deep Learning đó là: Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau. Khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp có độ chính xác cao. Tính tự động hoá cao và có khả năng tự điều chỉnh và tối ưu. Có khả năng thực hiện tính toán song song, đem lại hiệu năng tốt, xử lý được số lượng dữ liệu lớn. Ưu nhược điểm của Deep Learning Nhược điểm Ngoài những ưu điểm trên thì Deep Learning sẽ còn nhiều khó khăn và hạn chế, ví dụ như: Phải có khối lượng dữ liệu lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning. Chi phí tính toán khá cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp. Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn ra các công cụ tối ưu cho Deep Learning. Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Deep Learning giúp bạn giải quyết những vấn đề gì? Kiến trúc mạng nơ-ron trong Deep Learning được ứng dụng rất nhiều trong các công việc yêu cầu khả năng tính toán cao, xử lý nhiều dữ liệu và độ phức tạp lớn. Cùng tìm hiểu những ứng dụng của Deep Learning nhé. Xe tự lái Đây là một công nghệ mới và hấp dẫn nhất hiện nay, nó được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron cấp cao. Các mô hình Deep Learning sẽ dùng để nhận diện các đối tượng ở môi trường xung quanh xe, tính toán khoảng cách giữa các xe và các phương tiện khác, xác định vị trí làn đường và tín hiệu giao thông,… qua đó đưa ra các quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất. Một trong những hãng xe tiên phong trong việc sản xuất xe tự lái hiện nay chính là Tesla. Phân tích cảm xúc Đây là lĩnh vực phân tích cảm xúc của con người qua việc xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, phân tích văn bản và thống kê. Các công ty cũng có thể ứng dụng Deep Learning để hiểu và phán đoán cảm xúc của khách hàng dựa trên những đánh giá, bình luận hoặc tweet,… nhờ đó đưa ra những chiến lược kinh doanh và marketing phù hợp cho từng nhóm đối tượng. Những vấn đề mà Deep Learning giúp con người giải quyết  Trợ lý ảo Trợ lý ảo ngày càng được ứng dụng nhiều trong đời sống hàng ngày, trong đó phổ biến nhất là chatbot, giảng viên online, Google Assistant, Siri… Các trợ lý ảo này được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng giọng nói chính xác… Mạng xã hội Các nền tảng mạng xã hội lớn như Twitter cũng ứng dụng các thuật toán Deep Learning để cải thiện cho các dịch vụ của mình. Những trang này sẽ phân tích sô lượng lớn dữ liệu thông qua mạng nơ-ron nhân tạo để tìm hiểu các tuỳ chọn của người dùng. Ngoài ra, Instagram cũng sử dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng, chặn các bình luận vi phạm và không phù hợp… Facebook cũng không nằm ngoài danh sách các mạng xã hội áp dụng Deep Learning vào sản phẩm của mình. Các thuật toán mạng nơ-ron sâu được sử dụng để gợi ý các trang, bạn bè, dịch vụ hoặc nhân diện khuôn mặt,… Chăm sóc sức khoẻ Deep Learning cũng đóng góp không nhỏ vào lĩnh vực y tế, trong đó phổ biến là các mô hình dự đoán tình trạng bệnh, chẩn đoán ung thư và phân tích kết quả MRI, X-ray… Khi nào bạn sử dụng Deep Learning? Tiến sĩ Scott Clark người đồng sáng lập và là CEO của SigOpt, cho rằng Deep Learning hiệu quả nhất đối với các dữ liệu không tuân thủ theo một cấu trúc cụ thể. Ví dụ bao gồm: văn bản, video, hình ảnh hay các dữ liệu dạng thời gian. Các thuật toán Deep Learning có khả năng tự động xây dựng và khai thác các mẫu có trong dữ liệu để đưa ra quyết định tối ưu. Hiện nay có rất nhiều kiểu dữ liệu và nguồn tài nguyên để có thể tính toán với độ chính xác cao. Mỗi mô hình mạng nơ-ron có thể bao gồm hàng trăm hoặc hàng triệu tham số khác nhau. Do vậy việc tối ưu các tham số này đòi hỏi người xây dựng mô hình phải có kiến thức chuyên sâu và nhiều kinh nghiệm. Ngoài ra, mạng nơ-ron nhân tạo sử dụng nhiều hàm phi tuyến có độ phức tạp cao cho nên việc hiểu và diễn giải các kết quả từ mô hình này cũng là một thách thức lớn đối với các chuyên gia. Chính vì thế với các dự án yêu cầu nhiều tương tác và phản hồi từ con người thì Deep Learning không hẳn là một sự lựa chọn tốt. Khi nào nên sử dụng Deep Learning? Có nên dùng Deep Learning thay cho Machine Learning? Dù Deep Learning có công dụng và độ chính xác ưu việt do có nhiều mô hình phức tạp và nguồn dữ liệu khổng lồ tuy nhiên Deep Learning không phải là sự lựa chọn duy nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Do vậy việc có nên dùng ứng dụng Deep Learning hay không còn phụ thuộc vào mục tiêu và chiến lược kinh doanh cũng như số lượng dữ liệu cụ thể. Cho nên các bạn cần cân nhắc trước khi đưa ra quyết định áp dung mô hình Deep Learning. Các kỹ thuật Deep Learning Trên thực tế có rất nhiều thuật toán và kỹ thuật Deep Learning khác nhau mà bạn có thể lựa chọn sử dụng cho các bài toán trí tuệ nhân tạo. Cụ thể cùng khám phá tiếp nhé. Mạng nơ-ron cổ điển Đây là kiểu kiến trúc cổ điển của mạng nơ ron với kết nối đầy đủ, được xác định bởi các perceptron đa lớp. Mạng nơ-ron cổ điển được thiết kế bởi Fran Rosenblatt năm 1958, chủ yếu được dùng cho các bài toán phân lớp nhị phân. Có 3 loại hàm được sử dụng trong mô hình này đó là: Hàm tuyến tính Hàm phi tuyến gồm hàm sigmoid, hàm tanh và hàm ReLU (Rectified Linear Unit) Kiến trúc mạng nơ-ron cổ điển rất đơn giản, phù hợp với các bộ dữ liệu có dạng bảng hoặc những bài toán phân loại, hồi quy có đầu vào là các giá trị thực. Kỹ thuật Deep Learning Mạng nơ-ron tích chập (CNN) Nơ ron tích chập chính là một kiến trúc nhân tạo nâng cao, được xây dựng để giải quyết các bài toán phức tạp, liên quan đến xử lý hình ảnh. Tích chập là một khái niệm trong xử lý tín hiệu số để biến đổi thông tin đầu vào qua một phép tích chập với bộ lọc, nhằm trả về đầu ra một tín hiệu mới. Tín hiệu này sẽ làm giảm các đặc trưng mà bộ lọc không quan tâm, giữ lại những đặc trưng quan trọng nhất. Ngoài input layer và output layer, mô hình CNN còn có thêm một sampling layer để giới hạn số lượng nơ-ron tham gia vào các layer tương ứng. Việc xây dựng mô hình sẽ trải qua 3 giai đoạn chính: Quá trình tích chập (convolution): Qua các tích chập giữa các ma trận đầu vào với bộ lọc để tạo thành các đơn vị trong một tầng mới. Quá trình này được diễn ra liên tục ở phần đầu của mạng và thường sử dụng kèm theo hàm kích hoạt ReLU. Mục tiêu của tầng này chính là trích suất đặc trưng hai chiều. Quá trình tổng hợp (max pooling): Giảm kích thước khối ma trận đầu vào qua việc tìm ra một giá trị đại diện cho vùng không gian mà bộ lọc đi qua sẽ không làm thay đổi các đường nét chính của bức ảnh nhưng làm giảm được kích thước của ảnh. Quá trình kết nối hoàn toàn (fully connected): Sau khi đã giảm kích thước đến mức độ hợp lý, ma trận cần được trải phẳng (flatten) tạo thành một vector và sử dụng các kết nối giữa các tầng. Tầng kết nối hoàn toàn cuối cùng (fully connected layer) sẽ có số lượng đơn vị bằng số lớp. Dựa trên những đặc điểm này, các ứng dụng phổ biến nhất của mạng CNN là: Nhận diện, phân tích và phân khúc hình ảnh, phân tích video hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên… Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) Recurrent Neural Network được hiểu là một thuật toán nổi tiếng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trong các mô hình mạng nơ-ron truyền thống, đầu vào và đầu ra sẽ độc lập với nhau, RNN thực hiện cùng một tác vụ cho tất cả phần tử của một chuỗi với đầu ra phụ thuộc vào các phép tính trước đó. Do vậy mạng RNN có khả năng ghi nhớ các thông tin được tính toán trước đó. Các kỹ thuật trong Deep Learning Có hai thiết kế chính của RNN là: LSTM (Long Short-Term Memory): Dùng để dự đoán dữ liệu dạng chuỗi thời gian, có khả năng bỏ đi hoặc thêm các thông tin cần thiết, được điều chỉnh bởi các nhóm: Input, Output và Forget. Gated RNN: Đây là một thiết kế phổ biến trong lĩnh vực dự đoán dữ liệu của chuỗi thời gian, có hai cổng đó là Update và Reset. Các dạng bài toán RNN: One to one: Một input kết nối với một output duy nhất, ví dụ như các bài toán phân loại hình ảnh. One to many: Một input liên kết với nhiều chuỗi output, phổ biến nhất là các bài toán đặt caption cho ảnh. Many to One: Nhiều input nhưng chỉ có 1 output, ví dụ là bài toán phân loại cảm xúc. Many to many: Nhiều input và nhiều output, như trong phân loại video. Mạng sinh đối nghịch (GAN) Đây là một lớp mô hình có mục tiêu tạo ra dữ liệu giả giống với thật, tên của mạng sẽ dựa trên kiến trúc gồm 2 mạng có mục tiêu đối nghịch nhau là: Generator và Discriminator. Trong đó Generator sẽ học cách sinh dữ liệu giả để lừa mô hình Discriminator, còn Discriminator lại học cách phân biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thật. Qua quá trình huấn luyện thì cả hai mô hình này đều có thể cải thiện được khả năng của mình. Một vài ứng dụng phổ biến của GAN gồm: Tạo khuôn mặt người, thay đổi độ tuổi khuôn mặt, sinh ảnh vật thể hay tạo nhân vật hoạt hình… Boltzmann machine Đây chính là mô hình mạng không có hướng xác định, do vậy các node của mạng này được liên kết với nhau tạo thành một hình tròn. Máy Boltzmann (Boltzmann machine) thường được dùng để tạo ra các tham số cho mô hình. Các ứng dụng phổ biến của mô hình như: giám sát hệ thống hoặc xây dựng hệ thống khuyến nghị nhị phân… Một vài kỹ thuật trong Deep Learning Học tăng cường sâu Deep Reinforcement Learning được hiểu là quá trình mà các tác tử (agent) tương tác với môi trường để thay đổi trạng thái của chính nó. Các tác tử có thể quan sát và thực hiện những hành động phù hợp, nhờ đó giúp mạng đạt được mục tiêu. Mô hình mạng này bao gồm: input layer, output layer và nhiều hidden layer khác, trong đó trạng thái của môi trường là input layer. Mô hình này sẽ huấn luyện liên tục để dự đoán điểm đạt được sau mỗi hành động thực hiện trong từng trạng thái nhất định. Mô hình học tăng cường sâu được áp dụng chủ yếu trong các game: cờ vua, poker, xe tự lái và robot… Autoencoder Autoencoder cũng là một trong những kỹ thuật Deep Learning phổ biến hiện nay, có khả năng học hỏi các biểu diễn của dữ liệu đầu vào mà không cần nhãn, mạng này có khả năng học không giám sát (unsupervised learning). Một số loại autoencoder : Sparse (thưa): Số lượng hidden layer lớn hơn số lượng input layer để hạn chế hiện tượng quá khớp (overfitting). Phương pháp này giới hạn hàm mất mát và ngăn không cho autoencoder lạm dụng tất cả các node trong mạng. Denoising (lọc nhiễu): Một phiên bản input được chuyển thành 0 ngẫu nhiên. Contractive: Bổ sung hệ số phạt vào hàm mất mát để hạn chế overfitting trong trường hợp số lượng hidden layer lớn hơn so với input layer. Stacked: Xếp chồng nhiều hidden layer để tạo thành một mạng autoencoder. Các ứng dụng phổ biến là: Phát hiện đặc trưng, xây dựng hệ thống khuyến nghị hoặc bổ sung đặc trưng cho tập dữ liệu,… Backpropagation Lan truyền ngược là một trong những kỹ thuật quan trọng nhất của mạng nơ-ron. Đây là một phương pháp giúp tính gradient ngược từ layer cuối cùng đến layer đầu tiên của mạng. Đầu tiên mạng sẽ phân tích các tham số rồi điều chỉnh thông qua hàm mất mát. Tiếp đến giá trị lỗi sẽ được tính toán và lan truyền ngược lại để điều chỉnh các tham số cho phù hợp. Gradient Descent Trong Deep Learning bạn sẽ phải tìm giá trị nhỏ nhất (hoặc lớn nhất) của một hàm số nào đó. Tuy nhiên việc tìm các điểm tối ưu toàn cục của hàm mất mát thường khá phức tạp. Cho nên bạn có thể tìm những điểm cực tiểu địa phương và được coi là nghiệm cần tìm của bài toán. Các điểm cực tiểu địa phương về mặt toán học chính là nghiệm học phương trình đạo hàm bằng 0, tuy nhiên việc giải phương trình đạo hàm bằng 0 gần như là không thể trong Machine Learning và Deep Learning. Cách tiếp cận phổ biến đó là xuất phát từ một điểm mà ta coi là gần với nghiệm của bài toán, sau đó dùng phép lặp để tiến dần đến điểm cần tìm. Phương pháp này gọi là hạ gradient và được sử dụng vô cùng phổ biến trong tối ưu. Ứng dụng của Deep learning trong đời sống hiện nay Deep Learning ngày càng được ứng dụng rộng rãi vào các lĩnh vực trong cuộc sống, một vài ví dụ phổ biến là: Ứng dụng trong tự động lái xe Tự động hóa và xe tự lái là từ khóa quan trọng trong cách mạng công nghiệp 4.0. Ngày nay, người ta đã ứng dụng Deep Learning vào việc xây dựng một hệ thống tự lái. Mạng lưới nơron sẽ thực hiện phép tính toán để: Nhận diện đối tượng xung quanh xe, xác định khoảng cách an toàn, nắm rõ luật lệ giao thông của mỗi quốc gia,… để đưa ra quyết định tối ưu và nhanh chóng nhất.  Các nhà phân tích sẽ cần xây dựng hàng trăm kịch bản khác nhau, đồng thời thường xuyên kiểm tra, triển khai thuật toán học sâu để đảm bảo sự an toàn. Các hãng xe hơi và ứng dụng giao đồ ăn trên thế giới đã đi đầu trong việc nghiên cứu công nghệ này là: Tesla hay Uber,… Ứng dụng của Deep Learning Phân tích cảm xúc người dùng Nhiều doanh nghiệp cũng ứng dụng Deep Learning để thực hiện việc phân tích ngôn ngữ tự nhiên, biểu cảm mà người dùng để lại trên mạng xã hội thông qua việc tương tác, bình luận hoặc like ảnh,… Qua đó họ sẽ biết được cảm xúc, thái độ của người dùng đối với thông tin được nói đến là gì để xây dựng cách tiếp cận và cách marketing cho sản phẩm phù hợp. >>> Xem thêm: Ứng dụng của ChatGPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng Trong nền tảng mạng xã hội Các mạng xã hội lớn như Facebook, Instagram, Tiktok và Messenger,… đều ứng dụng Deep Learning để cải thiện dịch vụ của mình. Họ sử dụng số lượng lớn dữ liệu để hỗ trợ người dùng có trải nghiệm tốt hơn.  Ví dụ: Facebook dùng Deep Learning để gợi ý bạn bè, gợi ý trang hoặc nhận diện khuôn mặt,… Còn Instagram sẽ vận dụng Deep Learning để tránh các hành vi bạo lực trên không gian mạng hay những hành vi được cho là không phù hợp,… Mô phỏng, nhận diện hình ảnh và khuôn mặt Deep Learning cũng được áp dụng để xây dựng một công nghệ nhận diện hình ảnh và khuôn mặt. Ví dụ: Tính năng tự động gắn thẻ tag người dùng ở Facebook hay tính năng gắn nhãn ảnh để quản lý trong Google Photos. Ứng dụng phát triển trợ lý ảo “Cô trợ lý ảo” trong hệ điều hành của Ios hay Google Assistant trong hệ điều hành Android, ChatBot,… chính là một thành tựu của Deep Learning. Tại mỗi quốc gia, các trợ lý ảo sẽ phải học cách hiểu ngôn ngữ, chữ viết cũng như giọng nói hoặc thậm chí là văn hóa của người dùng để có thể đưa ra được sự trợ giúp kịp thời nhất. Những bạn trợ lý ảo này được xây dựng dựa trên Deep Learning với các thuật toán nhận diện văn bản, thuật toán nhận diện ngôn ngữ, giọng nói,… Tính năng dịch văn bản tự động Tính năng này cũng giúp rút ngắn khoảng cách của con người giữa các quốc gia ngay cả khi không biết tiếng nước ngoài.  Ví dụ: ứng dụng Google translate, bạn chỉ cần hướng máy ảnh vào khu vực có chứa văn bản là đã có thể nhận được kết quả dịch mà không cần phải gõ hay chuyển đổi ảnh sang văn bản. Đây là ứng dụng hữu ích của Deep Learning trong việc nhận diện ngôn ngữ và chuyển hóa hình ảnh. Các câu hỏi thường gặp về Deep learning Dưới đây là một vài câu hỏi về Deep Learning thường gặp để giúp bạn hiểu rõ và biết cách áp dụng chính xác đem lại hiệu quả trong công việc. Khi nào nên dùng Deep Learning? Deep Learning nên được dùng khi bạn đang sở hữu một nguồn dữ liệu lớn và dữ liệu của bạn phần lớn không có cấu trúc nhất định. Câu hỏi thường gặp về Deep learning Deep Learning và Machine Learning có mối liên hệ nào? Deep Learning được coi là một nhánh nhỏ của Machine Learning khi sử dụng mạng lưới thần kinh với nhiều lớp. Thực tế, Deep Learning chính là một nhánh thuộc AI đang được phát triển theo cách thức hoạt động của bộ não con người. Những thuật toán Deep Learning thường sử dụng? Deep Learning sở hữu rất nhiều thuật toán và mỗi thuật toán sẽ được áp dụng cụ thể cho từng bài toán. Một số thuật toán phổ biến như: Linear Regression, Naive Bayes hoặc Support Vector Machines và Logistic Regression,… Tổng kết Trên đây là toàn bộ thông tin về Deep learning là gì. Mong rằng các bạn có thể nắm được chính xác và áp dụng mô hình này vào quá trình làm việc thực tế giúp đem lại kết quả cao nhất. Đồng thời đừng bỏ lỡ khóa học chat GPT duy nhất chỉ có tại Unica nhé.
15/02/2023
2837 Lượt xem
Top 9 ứng dụng giả ChatGPT gây ảnh hưởng đến người dùng
Top 9 ứng dụng giả ChatGPT gây ảnh hưởng đến người dùng Với sự phát triển bùng nổ của ChatGPT trong thời gian gần đây, các tin tặc đều coi đây là miếng mồi béo bở để đánh lừa người dùng. Chính vì lẽ đó mà rất nhiều ứng dụng giả ChatGPT ra đời với mục đích kiếm lợi nhuận dựa trên nhu cầu của người dùng. Trong nội dung bài viết này, Unica sẽ gợi ý một số ứng dụng giả GPT mà bạn nên tránh trong quá trình tìm kiếm và có ý định muốn sử dụng để không bị mất “tiền oan”. Tham khảo ngay! ChatGPT AI ChatGPT 3: ChatGPT AI là một ứng dụng trò chuyện trực tuyến dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI GPT-3. Ứng dụng này cho phép người dùng tương tác với một mô hình ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm tìm kiếm thông tin, trò chuyện về chủ đề khác nhau, và hỗ trợ viết bài văn bản.  ChatGPT 3: ChatGPT AI được thiết kế để cung cấp một trải nghiệm trò chuyện tự nhiên và thú vị cho người dùng, và có khả năng học và cải thiện khả năng phản hồi của nó theo thời gian để đáp ứng nhu cầu của người dùng. Một số ứng dụng giả ChatGPT Talk GPT - Talk to ChatGPT  Talk to ChatGPT là một ứng dụng trò chuyện tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI. Công cụ AI này cho phép người dùng giao tiếp với ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ tự nhiên được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên. Người dùng có thể đặt câu hỏi, bắt đầu các chủ đề mới, và trò chuyện với ChatGPT về các chủ đề khác nhau. Talk to ChatGPT có thể được sử dụng để giải trí, tìm kiếm thông tin, và cải thiện kỹ năng nói chuyện của người dùng. ChatGPT Ai Wringting Assistant ChatGPT AI Writing Assistant là một ứng dụng hỗ trợ viết văn bản dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI. Ứng dụng này sử dụng mô hình ngôn ngữ tự nhiên GPT (Generative Pre-trained Transformer) để giúp người dùng viết nội dung có tính sáng tạo và phong phú hơn. Nó có khả năng gợi ý các ý tưởng, cấu trúc câu, và từ vựng phù hợp để giúp người dùng viết một cách tự nhiên và chuyên nghiệp. ChatGPT AI Writing Assistant có thể được sử dụng cho nhiều mục đích, bao gồm viết bài blog, tóm tắt, thư từ, và nhiều hơn nữa. ChatGPT AI Writing Assistant Alfred - Chat with GPT 3 Alfred - Chat with GPT 3 là một ứng dụng trò chuyện tự động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI GPT-3. Ứng dụng này cho phép người dùng giao tiếp với mô hình ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 thông qua các cuộc trò chuyện. GPT-3 là một trong những mô hình NLP mạnh nhất hiện nay, có khả năng tự tạo ra văn bản tự nhiên và trả lời câu hỏi với độ chính xác cao. Alfred cung cấp cho người dùng một giao diện trực quan và dễ sử dụng để tương tác với GPT-3 và khám phá các ứng dụng của nó, bao gồm tạo nội dung, dịch thuật, và tìm kiếm thông tin. Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Wisdom AI - Your AI Assistant Wisdom AI - Your AI Assistant là một ứng dụng trợ lý ảo dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi Wisdom Labs. Ứng dụng này cung cấp các tính năng như quản lý lịch, nhắc nhở, theo dõi sức khỏe tâm lý, và tư vấn về trị liệu tâm lý. Nó sử dụng các kỹ thuật AI để đọc, phân tích, và cung cấp khuyến nghị cho người dùng về cách cải thiện sức khỏe tâm lý của họ. Wisdom AI cũng có thể tương tác với người dùng thông qua các cuộc trò chuyện để cung cấp hỗ trợ tâm lý và tư vấn. Chat AI: Personal AI Assistant Chat AI: Personal AI Assistant là một ứng dụng trợ lý ảo cá nhân dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) cho các thiết bị di động. Ứng dụng này cung cấp nhiều tính năng, bao gồm quản lý lịch, nhắc nhở, tìm kiếm thông tin, gợi ý các địa điểm, theo dõi sức khỏe, và hỗ trợ mua sắm. Chat AI sử dụng các thuật toán AI để học và cải thiện khả năng phản hồi của nó theo thời gian. Nó có khả năng tương tác với người dùng thông qua các cuộc trò chuyện và có thể học và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của người dùng một cách chính xác hơn. Chat AI: Personal AI Assistant Open Chat - AI Chatbot APP (với Android) hoặc Open Chat - AI Chatbot Open Chat - AI Chatbot App là một ứng dụng di động dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để tạo ra các chatbot trả lời tự động trong các cuộc trò chuyện. Nó cung cấp các tính năng như tạo bot, quản lý bot, phân tích dữ liệu và lịch sử trò chuyện của người dùng. Open Chat có thể được sử dụng để tạo các chatbot cho các mục đích khác nhau, bao gồm hỗ trợ khách hàng, tiếp thị, bán hàng, giải trí và giáo dục. Ứng dụng của AI nói chung và của chat GPT trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng nói riêng đều đem lại nhiều lợi ích cho người dùng.  Write For Me GPT AI Assistant Write For Me GPT AI Assistant là một trong các ứng dụng giả ChatGPT AI. Nó bao gồm các chatbot trò chuyện tự động trên các trang web hoặc ứng dụng di động, hệ thống hỗ trợ khách hàng tự động, công cụ gợi ý từ khóa và phân tích ngôn ngữ tự động cho các nội dung trên mạng, và các ứng dụng hỗ trợ đào tạo và giáo dục. Genie - GPT AI Assistant (với iOS) Genie - GPT AI Assistant là một ứng dụng trợ lý ảo dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) của OpenAI GPT. Ứng dụng này cho phép người dùng tương tác với một mô hình ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm tìm kiếm thông tin, lên lịch hẹn, nhắc nhở, và ghi chú. Genie được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong cuộc sống hàng ngày và cung cấp một cách tương tác dễ dàng và tự nhiên với trợ lý ảo thông qua các cuộc trò chuyện. Nó cũng có khả năng học và cải thiện khả năng phản hồi của nó theo thời gian để đáp ứng nhu cầu của người dùng. Tổng kết Trong nội dung bài viết trên, Unica đã cùng bạn tìm hiểu về Top những ứng dụng giả ChatGPT. Những ứng dụng này đã xuất hiện trên cả 2 nền tảng là Android và IOS. Với các ứng dụng này, chúng không mang lại giá trị cho người dùng, ngược lại, chúng còn đang xâm phạm quyền riêng tư của người dùng. Do vậy bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng khi sử dụng những ứng dụng này. Nếu muốn tìm hiểu thêm về chat GPT, mời bạn tham khảo khóa học chat GPT của giảng viên Đình Thi. Bài giảng được thiết kế ngắn gọn, xúc tích nên bạn sẽ thực hành được ngay sau khi học xong. 
14/02/2023
1980 Lượt xem
[GIẢI ĐÁP] ChatGPT ảnh hưởng đến Marketing như thế nào?
[GIẢI ĐÁP] ChatGPT ảnh hưởng đến Marketing như thế nào? Trong những tháng trở lại đây, cộng đồng mạng truyền tai nhau về công cụ vô cùng thần thánh là ChatGPT. Công cụ ChatGPT ảnh hưởng trong Marketing như thế nào? Mời bạn đọc tìm hiểu những lý giải vô cùng thuyết phục về chat GPT- Chatbot với công nghệ AI tiên tiến thông qua nội dung bài viết của Unica.   1. ChatGPT là gì?  ChatGPT được biết đến rộng rãi vào tháng 12 năm 2022, đây là một sản phẩm của trí tuệ nhân tạo AI. Chỉ sau một tuần ra mắt, công cụ này đã thu hút hơn 1 triệu người dùng trên khắp thế giới. Sự phát triển vô cùng mạnh mẽ của ChatGPT giúp người dùng trả lời rất nhiều các câu hỏi liên quan đến các lĩnh vực trong cuộc sống.  ChatGPT là một trong những mô hình ngôn ngữ được huấn luyện bởi OpenAI. Nó được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer và sử dụng mạng nơ-ron siêu lớn để học các mẫu của ngôn ngữ.ChatGPT có thể được sử dụng để trả lời các câu hỏi về thể loại rộng, từ từ vựng đến chất lượng sống, từ nghiên cứu đến giải trí. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo nội dung tự động hoặc để xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các ứng dụng khác. ChatGPT là gì?  2. ChatGPT ảnh hưởng trong Marketing như thế nào Sử dụng ChatGPT để tối ưu hóa chiến dịch Marketing Có thể sử dụng ChatGPT để tối ưu hóa chiến dịch marketing trong một số cách sau: - Tạo nội dung quảng cáo: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo nội dung quảng cáo tự động, bao gồm cả các nội dung văn bản và hình ảnh. - Trả lời câu hỏi khách hàng: ChatGPT có thể được sử dụng để trả lời câu hỏi của khách hàng tự động, giúp giảm thời gian và nỗ lực của nhân viên chăm sóc khách hàng. - Phân tích dữ liệu khách hàng: ChatGPT có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, bao gồm cả việc nhận diện nhu cầu và nhu cầu của khách hàng. - Tạo nội dung email marketing: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo nội dung email marketing tự động, giúp giảm thời gian và nỗ lực của nhân viên marketing. ChatGPT ảnh hưởng đến Marketing như thế nào Sử dụng ChatGPT để sáng tạo nội dung ChatGPT ra đời mang đến những thay đổi tích cực cho hoạt động SEO và Marketing. Điều đó mở ra những cơ hội và thời cơ mới cho những khía cạnh trong lĩnh vực này. Nhờ vào mô hình ngôn ngữ tự hồi quy GPT-3 của nó, Chatbot có thể tự sáng tạo ra những nội dung mới mẻ mà người đọc khó có thể phân biệt được với các nội dung do con người viết ra.  Một trong những nhiệm vụ của SEO và tăng lưu lượng truy cập vào Website và xây dựng được vị trí của Website trên Google. Muốn làm được điều này thì phải tạo những bài viết với nội dung chất lượng. ChatGPT có thể giúp bạn thực hiện điều này với khả năng sáng tạo nội dung phù hợp dựa trên những từ khóa có sẵn. Khả năng ứng dụng cao cùng với tính chuyên nghiệp của ChatGPT sẽ giúp những người sản xuất nội dung tiết kiệm được nhiều thời gian, công sức, thỏa mãn được nhu cầu của người dùng, đồng thời tối ưu hóa Website cho các bộ máy tìm kiếm.  Dễ dàng tiếp cận những kiến thức Marketing chuyên sâu Trong Marketing có rất nhiều thuật ngữ khác nhau mà bạn không thể hiểu hết được ý nghĩa của chúng, chẳng hạn như: Brand Awareness, Inbound Marketing, Buyer Persona…Nếu bạn tìm những thuật ngữ này trên Google, bạn có thể mất 15-30 phút mới có thể hiểu hết ý nghĩa trọng tâm của chúng. Thế nhưng, với công cụ ChatGPT bạn sẽ nhanh chóng hiểu được thuật ngữ này là gì và nó đóng vai trò quan trọng như thế nào trong lĩnh vực Marketing.  Ngoài việc tìm hiểu về ý nghĩa của các khái niệm, bạn có thể nhờ ChatGPT gợi ý xem bạn nên làm thế nào. Ví dụ như: Lên kế hoạch tổ chức sự kiện ra mắt sản phẩm mới, nội dung bài thuyết trình về chiến dịch Marketing, cách lên dàn ý cho một bài viết chuẩn SEO.  Chat GPT giúp người dùng nắm được những kiến thức chuyên sâu trong Marketing Tiết kiệm được chi phí doanh nghiệp ChatGPT có thể giúp tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp bằng cách thực hiện một số công việc tự động, thay vì tốn thời gian và công sức của con người. Dưới đây là một số cách mà ChatGPT có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí: - Hỗ trợ chăm sóc khách hàng: ChatGPT có thể được sử dụng để trả lời tự động các câu hỏi từ khách hàng, giúp tiết kiệm chi phí chăm sóc khách hàng. - Tạo nội dung tự động: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo nội dung tự động, ví dụ như bài viết, tin tức, hoặc email marketing, giúp giảm chi phí nhân sự và tiết kiệm thời gian. - Phân tích dữ liệu tự động: ChatGPT có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu tự động, giúp tiết kiệm chi phí tuyển dụng nhân viên phân tích dữ liệu. - Hỗ trợ quản lý văn bản: ChatGPT có thể được sử dụng để tự động quản lý và tổ chức các tài liệu văn bản, giúp tiết kiệm chi phí quản lý tài liệu. Tuy nhiên, để sử dụng ChatGPT một cách hiệu quả, doanh nghiệp cần đầu tư vào việc xây dựng và huấn luyện mô hình, cũng như cần đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các kết quả tạo ra bởi ChatGPT. Chăm sóc khách hàng trong lĩnh vực Marketing ChatGPT có thể được sử dụng để chăm sóc khách hàng trong lĩnh vực marketing bằng cách trả lời tự động các câu hỏi từ khách hàng và cung cấp hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả. Dưới đây là một số ví dụ về cách ChatGPT có thể được sử dụng trong lĩnh vực marketing: - Hỗ trợ khách hàng trên trang web: ChatGPT có thể được sử dụng trên trang web của doanh nghiệp để cung cấp hỗ trợ khách hàng và trả lời tự động các câu hỏi từ khách hàng. Điều này giúp tăng khả năng tương tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm của họ trên trang web. - Hỗ trợ khách hàng trên mạng xã hội: ChatGPT có thể được tích hợp vào các kênh mạng xã hội để cung cấp hỗ trợ khách hàng và trả lời các câu hỏi của khách hàng trên các nền tảng mạng xã hội. - Email marketing: ChatGPT có thể được sử dụng để tự động trả lời các email từ khách hàng, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí cho việc hỗ trợ khách hàng qua email. - Chatbot: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra chatbot, giúp trả lời tự động các câu hỏi từ khách hàng trên các nền tảng chat. Tổng kết Hiểu được ChatGPT là gì và ChatGPT ảnh hưởng đến Marketing như thế nào, Unica hy vọng bạn sẽ biết cách khai thác ChatGPT phù hợp để nâng cao hiệu suất làm việc của mình. Ngoài ra, bạn có thể tham khảo các khóa học AI trên Unica để nâng cao kiến thức cho mình. Cảm ơn và chúc các bạn thành công!
14/02/2023
2284 Lượt xem
Transfer Learning là gì? Làm thế nào để có thể sử dụng Transfer Learning
Transfer Learning là gì? Làm thế nào để có thể sử dụng Transfer Learning Một trong những phương pháp của Machine Learning là Transfer Learning. Vậy Transfer Learning là gì và chúng được hoạt động như thế nào? Mời bạn đọc tham khảo các nội dung chi tiết thông qua bài viết của Unica.  1. Giới thiệu về Transfer Learning Transfer learning là một kỹ thuật trong Machine Learning, cho phép sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước đó trên một tập dữ liệu để giải quyết các vấn đề khác Khi áp dụng transfer learning, ta có thể sử dụng các kiến thức đã học được từ các mô hình có hiệu quả cao và sử dụng chúng để giúp huấn luyện các mô hình mới với tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc mới hơn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí huấn luyện mô hình mới, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình. Transfer learning được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ảnh và nhận dạng giọng nói. Transfer Learning là gì?  2. Pre-Trained Model là gì? Để có thể giải quyết một vấn đề nào đó, chúng ta cần có một Pre-Trained Model về một vấn đề tương tự.  Pre-trained model là một mô hình máy học đã được huấn luyện sẵn trên một tập dữ liệu lớn trước đó. Các mô hình pre-trained thường được huấn luyện trên các tập dữ liệu có kích thước lớn, ví dụ như tập dữ liệu ImageNet có hàng triệu hình ảnh với hàng ngàn nhãn khác nhau.  Sau khi được huấn luyện, mô hình pre-trained có thể được sử dụng như một bộ trích xuất đặc trưng hoặc một mô hình phân loại để giải quyết các tác vụ khác nhau. Việc sử dụng mô hình pre-trained giúp giảm thời gian và chi phí huấn luyện, đồng thời cải thiện độ chính xác của mô hình so với việc huấn luyện từ đầu trên một tập dữ liệu nhỏ hơn.  Các mô hình pre-trained được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ảnh và nhận dạng giọng nói. 3. Các cách để tinh chỉnh mô hình - Trích xuất đối tượng: Chúng ta sử dụng Pre - Trained Model để loại bỏ lớp đầu ra. Ngoài ra, chúng ta phải sử dụng toàn bộ mạng như một bộ trích xuất tính năng cố định cho một tập dữ liệu mới.  Trích xuất đối tượng - Sử dụng kiến trúc của Pre-Trained Model: Tại thời điểm khởi tạo và đào tạo mô hình, chúng ta sẽ cần sử dụng đến kiến trúc của Pre-Trained Model.  - Huấn luyện một số lớp khi đóng băng những lớp khác: Để sử dụng mô hình đã được huấn luyện trước, chúng ta sẽ huấn luyện một phần của mô hình. Ngoài ra, chúng ta phải luôn giữ cho trọng lượng các lớp ban đầu của mô hình được cố định. Trong khi phải đào tạo lại các lớp cao hơn. Chúng ta có thể kiểm tra xem có bao nhiêu lớp được cố định và bao nhiêu lớp được đào tạo.  Có một số bước chính để sử dụng pre-trained model: - Tải về mô hình được huấn luyện trước đó: Bạn có thể tìm kiếm các mô hình được huấn luyện trước đó trên các nguồn như GitHub hoặc Kaggle. - Sử dụng mô hình để dự đoán: Sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó để dự đoán cho dữ liệu mới bằng cách sử dụng phương thức predict(). - Fine-tuning mô hình: Nếu bạn muốn tăng độ chính xác của mô hình, bạn có thể sử dụng phương pháp fine-tuning để tối ưu hóa mô hình trên dữ liệu cụ thể của bạn. Lưu ý rằng cách sử dụng pre-trained model có thể khác nhau tùy thuộc vào mô hình và công nghệ mà bạn đang sử dụng. 4. Learning quy nạp và chuyển giao quy nạp Chuyển giao quy nạp là chúng ta sử dụng hình thức Transfer Learning trong Deep learning. Do vậy, đây là một lĩnh vực mà phạm vi của các mô hình có thể được thu hẹp theo một cách có lợi. Mặc dù mô hình này phù hợp với một nhiệm vụ khác nhưng có mối liên quan với nhau. Làm thế nào để có thể sử dụng Transfer Learning Để sử dụng Transfer Learning, bạn có thể áp dụng 2 cách tiếp cận phổ biến như nhau: - Phát triển phương pháp tiếp cận mô hình. - Phương pháp tiếp cận Pre-Trained Model. Phương pháp tiếp cận mô hình - Chọn tác vụ nguồn: Trước khi chọn một nhiệm vụ, chúng ta phải chọn vấn đề mô hình dự đoán.  - Phát triển mô hình nguồn: Từng bước phát triển một mô hình để phục vụ cho từng nhiệm vụ khác nhau.  - Tái sử dụng mô hình: Mô hình phải luôn phù hợp với nhiệm vụ nguồn. Ngoài ra, các nhiệm vụ tương ứng phải phù hợp với từng phần của mô hình, tùy thuộc vào kỹ thuật mô hình hóa được sử dụng. - Điều chỉnh mô hình: Áp dụng mô hình dựa trên cặp dữ liệu đầu ra - đầu vào có sẵn cho nhiệm vụ quan tâm.  Phương pháp tiếp cận Pre-Trained Model - Chọn mô hình nguồn: Lựa chọn mô hình nguồn đã được đào tạo từ các mô hình có sẵn. Các mô hình này được phát hành trên bộ dữ liệu lớn bởi nhiều tổ chức nghiên cứu. - Tái sử dụng mô hình: Chúng ta có thể sử dụng những phương pháp giống nhau trong cùng một mô hình, chẳng hạn như Pre-Trained Model.  - Chế độ điều chỉnh: Áp dụng mô hình dựa trên dữ liệu cặp đầu ra - đầu vào có sẵn cho nhiệm vụ quan tâm.  5. Khi nào có thể sử dụng phương pháp Transfer Learning Phương pháp Transfer Learning thường được sử dụng trong những trường hợp sau: - Dữ liệu ít: Khi bạn có một tập dữ liệu nhỏ, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp tăng độ chính xác của mô hình của bạn. - Thời gian huấn luyện lâu: Khi mô hình cần huấn luyện trên tập dữ liệu lớn mà thời gian huấn luyện lâu, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp giảm thời gian huấn luyện. - Bài toán tương tự: Khi bài toán của bạn tương tự với một bài toán đã được huấn luyện trước đó, bạn có thể sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó để giải quyết bài toán của mình. - Tài nguyên yếu: Khi bạn có tài nguyên hạn hẹp, sử dụng mô hình được huấn luyện trước đó có thể giúp giảm chi phí tài nguyên cần thiết cho việc huấn luyện mô hình mới. 6. Tổng kết Như vậy thông qua nội dung bài viết trên, bạn đã hiểu được Transfer Learning là gì và cách sử dụng của nó. Chúng tôi hy vọng những kiến thức trên sẽ hữu ích đối với bạn đọc để học AI hiệu quả hơn. Ngoài ra, bạn đọc có thể tham khảo các khóa học AI để nâng cao kiến thức cho mình.  Cảm ơn và chúc các bạn thành công!
14/02/2023
3939 Lượt xem
Machine Learning Là Gì? Thuật Toán Và Ứng Dụng Của Machine Learning
Machine Learning Là Gì? Thuật Toán Và Ứng Dụng Của Machine Learning Trí tuệ nhân tạo (AI), cụ thể là Machine Learning đang được ứng dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực của đời sống. Vậy Machine Learning là gì và được sử dụng như thế nào? Mời bạn đọc tham khảo các nội dung chi tiết thông qua bài viết dưới đây.  Machine Learning là gì? Có rất nhiều cách giải thích khác nhau về Machine Learning. Thế nhưng, bạn có thể hiểu theo nghĩa đơn giản như sau: Machine learning là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI. Lĩnh vực này cho phép máy tính có khả năng cải thiện bản thân dựa trên dữ liệu hoặc kinh nghiệm có sẵn. Điều tuyệt vời của Machine Learning là nó có thể tự dự đoán hoặc đưa ra một quyết định cụ thể nào đó mà không cần lập trình cụ thể.  Machine Learning được chia làm 2 loại là phân loại (Classification) và dự đoán (Prediction). Dự đoán có thể bao gồm dự đoán giá xe, giá nhà, dự đoán về cổ phiếu, chứng khoán. Phân loại có thể bao gồm nhận diện đồ vật, nhận diện chữ viết tay.  Machine Learning là gì?  Sự ra đời của Machine Learning Machine Learning được xem là một trong những nghiên cứu lâu đời trong lĩnh vực cộng tác học máy. Nó đã được phát triển từ những nghiên cứu trước đó trong lĩnh vực học máy, trí tuệ nhân tạo và những nghiên cứu trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Sự ra đời của Machine Learning được coi là đầu tiên tại Mỹ vào những năm 1950 với nghiên cứu của các nhà khoa học như Arthur Samuel và các nhà khoa học khác. Samuel đã phát triển một chương trình máy tính đầu tiên có thể học chơi cờ vua. Từ đó, Machine Learning đã tiếp tục phát triển và mở rộng, đặc biệt là trong gần hai thập kỷ qua, khi sự phát triển của máy tính và dữ liệu đã cho phép cho việc học máy trở nên hiệu quả và dễ dàng hơn bao giờ hết. Hiện nay, Machine Learning đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo, xử lý hình ảnh, cảnh báo sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác. Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Machine Learning hoạt động như thế nào? Machine Learning hoạt động theo hai cách chính: supervised learning và unsupervised learning. Supervised Learning: Trong hình thức học có giám sát này, máy tính được cung cấp với một tập dữ liệu có nhãn, và nhiệm vụ của nó là học từ dữ liệu này và dự đoán nhãn cho các dữ liệu mới. Ví dụ, nếu chúng ta có một tập dữ liệu gồm các hình ảnh của quần áo với nhãn "Áo" hoặc "Quần", máy tính sẽ học từ tập dữ liệu này và sau đó có thể dự đoán nhãn cho các hình ảnh mới mà nó chưa từng nhìn thấy. Supervised Learning sử dụng một số phương pháp: Linear regression, neural networks, logistic regression, random forest, naive bayes, support vector, logistic regression… Unsupervised Learning: Trong hình thức học không có giám sát này, máy tính không được cung cấp với bất kỳ nhãn nào và nhiệm vụ của nó là tìm kiếm mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu. Ví dụ, nếu chúng ta có một tập dữ liệu gồm các giá trị dữ liệu về mức độ hài lòng của khách hàng với một sản phẩm, máy tính có thể sử dụng phương pháp học không có giám sát để tìm ra các nhóm khách hàng có mức độ hài lòng tương tự. Phân loại Machine Learning Có nhiều loại Machine Learning, nhưng chúng ta có thể chia chúng thành ba phân loại chính sau: Supervised Learning: Đây là dạng học máy phổ biến nhất, trong đó máy tính được huấn luyện với một tập dữ liệu có nhãn và sử dụng kết quả đó để dự đoán nhãn cho dữ liệu mới. Ví dụ, phân loại hình ảnh và dự đoán giá của một căn nhà là ví dụ của Supervised Learning. Unsupervised Learning: Đây là dạng học máy không có nhãn, trong đó máy tính sẽ tìm kiếm mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu mà không có sự giám sát của người dùng. Ví dụ, phân loại các khách hàng theo nhóm và tìm kiếm cấu trúc trong dữ liệu là ví dụ của Unsupervised Learning. Reinforcement Learning: Đây là dạng học máy giúp máy tính học từ kinh nghiệm của mình và tự điều chỉnh hành vi của mình theo thời gian. Ví dụ, điều khiển một đội bóng đá hoặc điều khiển động cơ xe tự lái là ví dụ của Reinforcement Learning. Transfer learning: Sử dụng các kiến thức đã học được từ các mô hình có hiệu quả cao và sử dụng chúng để giúp huấn luyện các mô hình mới với tập dữ liệu nhỏ hơn hoặc mới hơn. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí huấn luyện mô hình mới, cải thiện độ chính xác của mô hình. Transfer learning được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân loại ảnh và nhận dạng giọng nói. Phân loại Machine Learning Machine Learning khác Deep Learning ở điểm nào Machine Learning và Deep Learning là 2 lĩnh vực khoa học liên quan đến trí tuệ nhân tạo. Thế nhưng, chúng có những điểm khác biệt như sau: Phạm vi: Machine Learning là một rộng hơn Deep Learning, bao gồm nhiều loại học máy khác nhau như Supervised Learning, Unsupervised Learning, và Reinforcement Learning. Deep Learning lại là một phần của Machine Learning, chủ yếu được sử dụng cho các bài toán phân loại hoặc giải quyết vấn đề. Cấu trúc: Machine Learning thường sử dụng các thuật toán đơn giản như k-Nearest Neighbors, Decision Trees, và Naive Bayes. Deep Learning sử dụng các mạng nơ-ron sâu để xử lý dữ liệu và dự đoán kết quả. Dữ liệu: Machine Learning có thể hoạt động với dữ liệu cấu trúc hoặc không cấu trúc, nhưng Deep Learning chủ yếu hoạt động với dữ liệu hình ảnh, âm thanh, và dữ liệu không gian. Tóm lại, Deep Learning là một phần của Machine Learning với mục đích giải quyết các bài toán phức tạp hơn bằng cách sử dụng mạng nơ-ron sâu. Các thuật toán phổ biến của Machine Learning Các thuật toán phổ biến của Machine Learning là Linear Regression (Hồi quy tuyến tính), Logicstic Regression (Hồi quy logistic), Decision Tree (Cây quyết định),... Chi tiết từng thuật toán như sau: Linear Regression (Hồi quy tuyến tính) Linear Regression là một thuật toán trong Machine Learning dùng để dự đoán mối quan hệ giữa một biến định lượng (biến đầu vào) và một biến định lượng khác (biến đầu ra). Nó cố gắng tìm một đường thẳng (hàm tuyến tính) phù hợp nhất để mô tả quan hệ giữa hai biến. Cách hoạt động của Linear Regression: Chuẩn bị dữ liệu: Trước hết, chúng ta cần chuẩn bị tập dữ liệu gồm các cặp giá trị biến đầu vào và biến đầu ra. Xác định hàm tuyến tính: Tiếp theo, chúng ta sử dụng các công thức để tìm ra hàm tuyến tính phù hợp nhất. Hàm tuyến tính có dạng y = b0 + b1x, trong đó y là biến đầu ra, x là biến đầu vào, b0 là hệ số tự do, và b1 là hệ số tuyến tính. Ước lượng hệ số: Sau đó, chúng ta sử dụng các phương pháp tính toán để ước lượng giá trị của b0 và b1 dựa trên dữ liệu. Sử dụng hàm tuyến tính để dự đoán: Cuối cùng, chúng ta có thể sử dụng hàm tuyến tính để dự đoán điều mà mình muốn dự đoán.  Linear Regression (Hồi quy tuyến tính) Logicstic Regression (Hồi quy logistic) Logistic Regression là một thuật toán phân loại của Machine Learning, dùng để dự đoán xác suất một mục tiêu thuộc về một nhóm nào đó. Nó được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm marketing, bảo mật, y tế và nhiều hơn nữa. Cách hoạt động của Logistic Regression là tính toán một hàm số logistic, sử dụng các đặc trưng đầu vào để dự đoán xác suất một mục tiêu thuộc về một nhóm nào đó. Hàm số logistic có dạng một đường cong s-shaped, với giá trị đầu ra trong khoảng từ 0 đến 1, mà có thể được hiểu như là xác suất một mục tiêu thuộc về một nhóm nào đó. Thuật toán Logistic Regression Decision Tree (Cây quyết định) Decision Tree là một thuật toán trong Machine Learning dùng để phân tích và dự đoán dữ liệu dựa trên các quyết định liên tiếp về các biến đầu vào. Nó tạo ra một cây quyết định bằng cách chia nhỏ tập dữ liệu thành nhiều phần và tìm các điểm phân chia tốt nhất giữa các biến. Cách hoạt động của Decision Tree: Chọn biến đầu vào: Trước hết, chúng ta phải chọn biến đầu vào từ tập dữ liệu để phân tích. Tìm điểm phân chia tốt nhất: Tiếp theo, chúng ta sử dụng các phương pháp tính toán để tìm điểm phân chia tốt nhất giữa các biến đầu vào. Tạo nhánh cho cây quyết định: Sau khi tìm được điểm phân chia, chúng ta tạo nhánh cho cây quyết định và tiếp tục phân tích cho mỗi nhánh mới. Tiếp tục phân tích cho từng nhánh: Quá trình phân tích tiếp tục cho từng nhánh cho đến khi nhánh đó không còn thể chia nữa hoặc đạt đến một điều kiện dừng. Dự đoán: Cuối cùng, chúng ta có thể đưa ra kết quả dự đoán.  Decision Tree (Cây quyết định) Thuật toán Support Vector Machine (Thuật toán SMV) Thuật toán SVM được dùng với mục đích phân loại. Với thuật toán này, bạn sẽ vẽ biểu đồ dữ liệu thô dưới dạng các điểm trong không gian N chiều (với n là đối tượng mà bạn đang có). Sau đó, giá trị của mỗi đối tượng sẽ được gắn với tọa độ cụ thể, giúp bạn phân loại dữ liệu một cách dễ dàng. Các dòng này là bộ phận loại có thể sử dụng để tách dữ liệu và vẽ chúng trên biểu đồ.  Cách hoạt động của SVM: Chuyển đổi dữ liệu: Trước hết, chúng ta phải chuyển đổi dữ liệu đầu vào sang một không gian mới để cho phép SVM tìm hyperplane phân chia tốt nhất. Tìm hyperplane phân chia tốt nhất: Tiếp theo, chúng ta sử dụng các phương pháp tính toán để tìm hyperplane phân chia tốt nhất giữa các lớp dữ liệu. Xác định điểm dữ liệu quan trọng: SVM sẽ tìm các điểm dữ liệu quan trọng nằm gần hyperplane phân chia và gọi chúng là các "support vectors". Dự đoán: Cuối cùng, chúng ta sử dụng hyperplane phân chia và các support vectors để dự đoán lớp dữ liệu cho các điểm dữ liệu mới. Thuật toán SVM Thuật toán Naive Bayes Naive Bayes là một thuật toán trong Machine Learning dùng để phân loại dữ liệu. Nó dựa trên luật Bayes và được gọi là "Naive" (ngẫu nhiên) vì nó giả định rằng tất cả các đặc trưng đầu vào là độc lập với nhau. Cách hoạt động của Naive Bayes: Tính xác suất: Đầu tiên, chúng ta tính xác suất của mỗi lớp dữ liệu xảy ra dựa trên dữ liệu huấn luyện. Tính xác suất của các đặc trưng: Tiếp theo, chúng ta tính xác suất của từng đặc trưng trong dữ liệu mới dựa trên dữ liệu huấn luyện. Tính xác suất của lớp dữ liệu cho dữ liệu mới: Cuối cùng, chúng ta tính xác suất của từng lớp dữ liệu cho dữ liệu mới dựa trên xác suất của lớp dữ liệu và xác suất của các đặc trưng. Naive Bayes là một thuật toán đơn giản và nhanh chóng, nó có thể hoạt động tốt với dữ liệu có kích thước lớn và có nhiều lớp dữ liệu. Thuật toán Naive Bayes Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) K-Nearest Neighbors (KNN) là một thuật toán trong Machine Learning dùng để phân loại hoặc hồi quy dữ liệu. Cách hoạt động của KNN: Đầu tiên, chúng ta xác định số lượng "k" là số lượng điểm dữ liệu gần nhất sẽ được sử dụng để xác định lớp dữ liệu của một điểm dữ liệu mới. Tiếp theo, chúng ta tính khoảng cách giữa điểm dữ liệu mới và tất cả các điểm dữ liệu trong tập huấn luyện. Cuối cùng, chúng ta chọn k điểm dữ liệu gần nhất và sử dụng phần lớn số lượng điểm dữ liệu trong k đó để xác định lớp dữ liệu của điểm dữ liệu mới. KNN là một thuật toán đơn giản và dễ sử dụng, nó có thể hoạt động tốt trong các tình huống phân loại hoặc hồi quy dữ liệu có kích thước nhỏ và đơn giản. Nó cũng có thể hoạt động tốt với dữ liệu có số chiều. Thuật toán K-Nearest Neighbors (KNN) K-Means K-Means là thuật toán dùng để giải quyết các vấn đề phân cụm. Các tập dữ liệu được phân loại thành một số cụm cụ thể (gọi là K) theo cách mà tất cả các điểm dữ liệu trong một cụm là đồng nhất và không đồng nhất với dữ liệu trong các cụm khác.  Cách hoạt động của K-Means: Chọn số lượng nhóm (k) muốn gom. Chọn ngẫu nhiên k điểm dữ liệu trong tập dữ liệu làm trung tâm của các nhóm. Phân các điểm dữ liệu còn lại vào nhóm mà trung tâm của nhóm đó gần nhất. Tính toán trung tâm mới cho mỗi nhóm bằng cách tính trung bình cộng của các điểm dữ liệu trong nhóm đó. Lặp lại bước 3 và 4 cho đến khi trung tâm của các nhóm không thay đổi nữa hoặc đạt đến số lần lặp tối đa đã chọn. K-Means là một thuật toán phổ biến và dễ sử dụng cho việc gom nhóm dữ liệu. Nó hoạt động tốt với dữ liệu có số chiều thấp và có cấu trúc nhất định. Tuy nhiên, K-Means có một số hạn chế về độ chính xác và khả năng xử lý dữ liệu không giống nhau. Thuật toán K-Mean Thuật toán Random Forest Random Forest là tập hợp các Decision Tree. Điều này có nghĩa là nó dựa trên việc tạo ra một tập hợp các cây quyết định và sau đó tạo ra một dự đoán dựa trên phần tử được chọn từ đó.  Các cây quyết định được tạo ra trong một Random Forest được xây dựng sử dụng một phương pháp gọi là "bagging". Bagging là việc tạo ra một tập hợp các mẫu ngẫu nhiên từ tập dữ liệu ban đầu và sau đó sử dụng mỗi mẫu để xây dựng một cây quyết định riêng. Thuật toán Random Forest Thuật toán Dimensionality Reduction (Thuật toán giảm kích thước) Dimensionality Reduction (Giảm số lượng kích thước) là một khái niệm trong Machine Learning và Data Science, nó đề cập đến việc giảm số lượng chiều của dữ liệu đầu vào để cải thiện hiệu suất và tính dễ sử dụng của các thuật toán học máy. Có hai loại chính của thuật toán giảm số lượng kích thước:  Projection-based Dimensionality Reduction: Giảm số lượng kích thước dựa trên việc chuyển đổi dữ liệu từ một không gian cao chiều sang một không gian thấp chiều bằng cách sử dụng một bảng chuyển đổi. Ví dụ, Principal Component Analysis (PCA) là một trong những thuật toán Giảm số lượng kích thước dựa trên Projection. Manifold Learning-based Dimensionality Reduction: Giảm số lượng kích thước dựa trên việc tìm kiếm một bề mặt mới (gọi là manifold) trong không gian dữ liệu cao chiều, và sau đó chuyển đổi dữ liệu vào không gian thấp chiều này. Ví dụ, t-SNE là một trong những thuật toán Giảm số lượng kích thước kích thước dựa trên Manifold Learning. Thuật toán Dimensionality Reduction (Giảm số lượng kích thước) Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting Gradient Boosting và AdaBoost là hai thuật toán Boosting trong Machine Learning, được sử dụng để tăng cường độ chính xác của các mô hình phân lớp hoặc hồi quy. Gradient Boosting: Gradient Boosting là một thuật toán Boosting dựa trên việc tạo ra nhiều mô hình đơn giản và sau đó nối chúng lại để tạo ra một mô hình phức tạp hơn. Mỗi mô hình mới được xây dựng để hỗ trợ các điểm dữ liệu mà các mô hình trước đó không hề dự đoán chính xác. Gradient Boosting sử dụng hàm mất mát gradient để tìm ra mô hình tiếp theo. AdaBoost (Adaptive Boosting): AdaBoost là một thuật toán Boosting đầu tiên và là một trong những thuật toán Boosting phổ biến nhất. Nó tạo ra nhiều mô hình đơn giản và sau đó nối chúng lại để tạo ra một mô hình phức tạp hơn. AdaBoost tạo ra mỗi mô hình đơn giản bằng cách sử dụng trọng số cho mỗi điểm dữ liệu, với các điểm dữ liệu mà các mô hình trước đó không hề dự đoán chính xác sẽ có trọng số cao hơn. Thuật toán Gradient Boosting và thuật toán AdaBoosting Ứng dụng của Machine Learning Speech Recognition: Machine Learning dùng để nhận dạng giọng nói máy tính, giọng nói tự động (ASR) hoặc chuyển giọng nói sang văn bản. Ứng dụng này cho phép người dùng có thể dịch giọng nói của con người sang định dạng chữ viết.  Customer Service: Chatbots trực tuyến đang thay thế hành vi của người dùng trong hành trình của khách hàng. Đồng thời nó còn thay đổi cách chúng ta nghĩ về một loạt hành động trên các Website và các nền tảng xã hội. Computer vision: Machine Learning giúp máy tính có thể lấy thông tin từ hình ảnh kỹ thuật số, Video, sau đó thực thi thành động thích hợp. Recommendation Engines: Ứng dụng này cho phép sử dụng dữ liệu hành vi tiêu dùng trong quá khứ để khám phá các xu hướng dữ liệu nhằm mục đích phát triển các chiến lược Cross-sell hiệu quả hơn.  Automated stock trading: Được ứng dụng nhằm mục đích tối ưu hóa danh mục đầu tư chứng khoán, các nền tảng giao dịch do trí tuệ nhân tạo điều khiển để giao dịch mỗi ngày được thực hiện mà không cần đến sự can thiệp của con người.  Fraud Detection: Ngân hàng có thể sử dụng máy học để phát hiện các giao dịch đáng ngờ.  Một số câu hỏi thường gặp về Machine Learning Ở phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu về một số câu hỏi về Machine Learning để hiểu hơn về chủ đề này: Ví dụ về Machine Learning?  Dự đoán giá nhà: Machine Learning có thể được dùng để dự đoán giá nhà dựa trên các thông số như diện tích, vị trí, số phòng ngủ. Nhận dạng giọng nói: Machine Learning có thể nhận dạng giọng nói của một người để xác minh tài khoản hoặc đảm bảo an toàn khi giao dịch.   Dự đoán trạng thái thị trường: Machine Learning được dùng để dự đoán trạng thái thị trường chứng khoán dựa trên các thông số giao dịch và tình hình kinh tế.  Dự đoán trạng thái thị trường Sự khác biệt giữa AI và Machine Learning là gì? AI là một khái niệm rộng hơn và bao gồm nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả ML. AI là một khoa học về trí tuệ nhân tạo với mục đích tạo ra máy tính có thể tự động hoạt động giống như con người. ML là một phần của AI với mục đích là tạo ra máy tính có thể học từ dữ liệu và tự động thay đổi kết quả của nó dựa trên dữ liệu đó. ML sử dụng các thuật toán và kỹ thuật để học từ dữ liệu và dự đoán kết quả. Tóm lại, AI là một khái niệm rộng hơn bao gồm nhiều lĩnh vực, trong đó ML là một trong số đó. AI cố gắng tạo ra máy tính hoạt động giống như con người, trong khi ML cố gắng tạo ra máy tính học từ dữ liệu và tự động thay đổi kết quả của nó. Machine Learning có khó không? Machine Learning là môn học đòi hỏi người dùng phải có những kiến thức liên quan đến toán học, các thuật toán và lập trình. Tuy nhiên nếu bạn có đam mê, thì Machine Learning sẽ trở nên vô cùng thú vị. Hiện nay, có rất nhiều tài nguyên và công cụ trực tuyến miễn phí để có thể học Machine Learning, bao gồm: bài giảng, dữ liệu và bài tập thực hành. Ngoài ra, bạn có thể tìm thấy các khóa học trực tuyến bởi các chuyên gia giảng dạy hàng đầu để việc học trở nên đơn giản hơn.  Machine Learning không dễ học Tổng kết Như vậy thông qua bài viết trên đây, Unica đã cùng bạn tìm hiểu về Machine Learning là gì, cách thức hoạt động và phân loại. Ngoài những kiến thức trên, nếu bạn muốn tìm hiểu chi tiết về AI thì có thể tham khảo khóa học chat GPT trên Unica nhé. Cảm ơn và chúc các bạn thành công!
13/02/2023
3606 Lượt xem
Top 11 công cụ AI tốt nhất hiện nay
Top 11 công cụ AI tốt nhất hiện nay Phần mềm trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh doanh bởi nó không chỉ hiệu quả, nhanh chóng, chính xác mà còn tiết kiệm được nhiều chi phí và nhân sự. Vậy có những công cụ Ai nào tốt nhất hiện nay? Mời bạn đọc cùng tìm hiểu chi tiết những công cụ đó thông qua nội dung bài viết. ChatGPT  ChatGPT là một ứng dụng của AI được phát triển bởi OpenAI. Nó có thể trả lời các câu hỏi về kiến thức, giải quyết vấn đề cá nhân, hoặc cung cấp thông tin chung về một số chủ đề. ChatGPT được sử dụng trong các ứng dụng tương tác trò chuyện và cung cấp trả lời tự động cho người dùng. ChatGPT có thể được ứng dụng trong nhiều công việc khác nhau, bao gồm: Trợ lý trực tuyến: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra một hệ thống trợ lý trực tuyến tự động để giải quyết vấn đề của khách hàng hoặc cung cấp thông tin cho họ. Tạo nội dung tự động: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các bài viết, báo cáo hoặc nội dung khác một cách nhanh chóng và chính xác. Trò chuyện tự động: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra một hệ thống trò chuyện tự động cho các trang web hoặc ứng dụng, giúp người dùng có trải nghiệm tương tác tốt hơn. Phân tích dữ liệu văn bản: ChatGPT có thể được sử dụng để phân tích văn bản lớn và cung cấp các thống kê, phân tích hoặc thông tin chung về dữ liệu đó. Chính sự ra đời của phần mềm này đã mở ra các con đường kiếm tiền với Chat GPT với số vốn 0 đồng. Dù là người không giỏi về công nghệ vẫn có thể sử dụng và kiếm tiền với chat GPT.  ChatGPT là một ứng dụng của AI được phát triển bởi OpenAI AI TensorFlow AI TensorFlow là công cụ AI tốn nhất hiện nay. Ứng dụng này được hoạt động dựa trên nền tảng mã nguồn nở End-to-and dành cho học máy. TensorFlow cho phép bạn xây dựng và huấn luyện các mô hình machine learning từ đầu, hoặc sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn để giải quyết các vấn đề cụ thể. Nó cũng hỗ trợ việc triển khai các mô hình trên các thiết bị khác nhau, bao gồm cả điện thoại thông minh và máy tính để bàn. Với TensorFlow, bạn có thể xây dựng và huấn luyện các mô hình deep learning, mô hình phân loại, mô hình dự đoán và nhiều hơn nữa. Nó cung cấp một khung làm việc tương đối dễ dàng để giải quyết các vấn đề liên quan đến machine learning và deep learning. Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Amazon Machine Learning Công cụ Amazon Machine Learning giúp người dùng giảm chi phí hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng thông qua việc đưa ra những dự đoán chính xác, thu thập thông tin chuyên sâu từ dữ liệu. Với Amazon Machine Learning, bạn có thể sử dụng các mô hình đã được huấn luyện sẵn hoặc xây dựng và huấn luyện các mô hình mới dựa trên dữ liệu của mình. Nó cung cấp một giao diện đồ họa dễ sử dụng để quản lý và triển khai các mô hình. Đồng thời cung cấp các tài nguyên và công cụ để giúp bạn quản lý và giám sát hiệu suất của các mô hình. BeyondWords BeyondWords là ứng dụng xuất bản âm thanh và giọng nói AI cho các lĩnh vực liên quan đến tin tức. Thư viện giọng nói của BeyondWords cung cấp hơn 550 giọng nói AI tiên tiến với hơn 130 ngôn ngữ. Bạn thậm chí có thể ủy thác một giọng nói tùy chỉnh.  Cơ chế hoạt động của BeyondWord là tự động chuyển đổi nội dung bằng API, trình nhập nguồn cấp dữ liệu RSS, plugin WordPress, plugin Ghost hoặc sử dụng trình chỉnh sửa văn bản thành giọng nói để tạo âm thanh theo cách thủ công. BeyondWords là ứng dụng xuất bản âm thanh và giọng nói AI cho các lĩnh vực liên quan đến tin tức Lobe Lobe AI cung cấp một platform để tạo và triển khai các mô hình machine learning dễ dàng và nhanh chóng. Nó được thiết kế để giúp những người dùng không chuyên sâu về AI có thể dễ dàng tạo ra các mô hình machine learning mà không cần lập trình. Lobe AI cung cấp một giao diện đồ họa đơn giản để tạo các mô hình machine learning. Đồng thời cho phép người dùng tải lên dữ liệu và huấn luyện các mô hình trực tiếp trên platform. Khi mô hình được huấn luyện xong, người dùng có thể triển khai chúng trên các thiết bị và ứng dụng khác nhau. Lobe AI cung cấp các tài nguyên và công cụ để giúp người dùng đánh giá hiệu suất của mô hình và tối ưu hóa chúng cho đến khi đạt kết quả tốt nhất. Play.ht Play là phần mềm trí tuệ nhân tạo cho phép người dùng có thể tạo âm thanh chuyển văn bản thành giọng nói. Play giúp chuyển đổi nhanh chóng văn bản sang giọng nói một cách tự nhiên và tải xuống dưới dạng tệp âm thanh MP3 và WAV.  Với ứng dụng này, bạn có thể truy cập 570 giọng nói với hơn 60 ngôn ngữ và trọng âm khác nhau được hỗ trợ bởi công nghệ máy học. Những thông tin dữ liệu từ giọng nói sẽ được lưu trữ an toàn trên đám mây. Ngoài ra, bạn có thể tạo bản nháp và chuyển đổi văn bản thành âm thanh sau đó.  Google Cloud Text-to-Speech Google Cloud Text-to-Speech là một dịch vụ của Google Cloud Platform cho phép bạn chuyển đổi văn bản sang giọng nói. Dịch vụ này sử dụng công nghệ AI để tạo ra giọng nói tự nhiên và tinh tế cho các tài liệu, ứng dụng, trò chơi, thiết bị điện tử và nhiều hơn nữa. Với Google Cloud Text-to-Speech, bạn có thể chọn từ một loạt các giọng nói khác nhau với các tiếng nói tiên tiến và tự nhiên, bao gồm các giọng nói đa quốc gia và giọng nói của các diễn viên. Bạn cũng có thể tùy chỉnh tốc độ, cao độ và giọng nói của giọng nói để phù hợp với nhu cầu của bạn. Google Cloud Text-to-Speech cung cấp một API để tích hợp với các ứng dụng hoặc hệ thống của bạn, giúp bạn tạo ra giọng nói cho các tài liệu, thông báo, hướng dẫn và nhiều hơn nữa một cách nhanh chóng và dễ dàng. Amazon Polly Amazon Polly là dịch vụ Text-to-Speech cho phép chuyển đổi văn bản thành giọng nói một cách tự nhiên, chân thực. Amazon Polly sử dụng công nghệ Deep Learning để tổng hợp thành lời nói tự nhiên của con người.  Với hàng chục giọng nói, bạn có thể ứng dụng chúng ở nhiều lĩnh vực và nước khác nhau. Ngoài giọng nói TTS tiêu chuẩn, Amazon còn có thể chuyển văn bản thành lời nói mạng nơ ron sâu là Neural Text-to-Speech.  Amazon Polly là dịch vụ Text-to-Speech cho phép chuyển đổi văn bản thành giọng nói một cách tự nhiên IBM Watson Studio IBM Watson Studio là một ứng dụng của AI với nhiệm vụ là cung cấp một môi trường tích hợp cho việc phát triển và triển khai các mô hình AI và machine learning, bao gồm các tài nguyên để xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu, cũng như các công cụ để tạo và tích hợp các mô hình. IBM Watson Studio cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu có thể làm việc với các tài nguyên và công cụ AI của IBM, bao gồm IBM Watson Machine Learning và IBM Watson Natural Language Processing, để tạo ra các giải pháp AI đáp ứng nhu cầu của doanh nghiệp và cộng đồng nghiên cứu. IBM Watson Studio cũng cung cấp một môi trường làm việc đồng bộ cho nhiều người, cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu cùng làm việc trên cùng một dự án và chia sẻ tài nguyên và công cụ. Nó giúp tăng tốc quá trình phát triển và triển khai các giải pháp AI, giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu AI của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả. Amazon SageMaker Amazon SageMaker là một nền tảng cloud-based dành cho việc phát triển và triển khai các giải pháp machine learning. Nó cung cấp một môi trường để phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình machine learning dựa trên dữ liệu, bao gồm các tài nguyên tính toán để huấn luyện mô hình, cũng như các công cụ để quản lý và triển khai mô hình. Amazon SageMaker cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu machine learning có thể dễ dàng phát triển và triển khai các mô hình machine learning trên dữ liệu lớn, với tài nguyên tính toán và bộ nhớ mạnh mẽ cung cấp bởi Amazon Web Services (AWS). Ngoài ra, Amazon SageMaker còn cung cấp một loạt các công cụ và tài nguyên để giúp các nhà phát triển và nhà nghiên cứu dễ dàng xử lý và phân tích dữ liệu, bao gồm các công cụ để tạo và quản lý các tập dữ liệu, các công cụ để quản lý và triển khai các mô hình đã huấn luyện, và các tài nguyên để theo dõi và đánh giá hiệu suất của các mô hình. Pega Platform Pega Platform là một nền tảng phần mềm tổng quát dành cho các công ty cần xử lý các quy trình doanh nghiệp phức tạp. Nó bao gồm các công cụ để xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng doanh nghiệp, bao gồm các ứng dụng CRM, tài chính, bảo mật và nhiều hơn nữa. Pega Platform sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo và các giải pháp machine learning để tự động hóa các quy trình doanh nghiệp, giúp các công ty tăng hiệu quả và giảm thời gian hoạt động. Pega Platform còn cung cấp các công cụ để quản lý dữ liệu và hệ thống, cũng như các tài nguyên để hỗ trợ quản lý và giám sát các quy trình doanh nghiệp. Tất cả các tính năng và công cụ trên Pega Platform được tích hợp trong một giao diện dễ sử dụng và dễ triển khai, giúp các công ty dễ dàng sử dụng và tận dụng các tính năng của nền tảng. Pega Platform là một nền tảng phần mềm tổng quát dành cho các công ty cần xử lý các quy trình doanh nghiệp phức tạp Tổng kết Thông qua nội dung bài viết trên, Unica đã cùng bạn tìm hiểu về Top 11 công cụ AI tốt nhất hiện nay. Chúng tôi hy vọng những thông tin trên sẽ hữu ích để giúp bạn có thể ứng dụng hiệu quả AI vào trong công việc hàng ngày. Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về chat GPT, vui lòng tham khảo khóa học chat GPT của giảng viên Đình Thi. Bài giảng được thiết kế ngắn gọn, xúc tích nên chắc chắn bạn sẽ hiểu và thực hành được ngay sau khi học xong. 
10/02/2023
10173 Lượt xem
Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Ứng dụng như thế nào trong cuộc sống?
Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Ứng dụng như thế nào trong cuộc sống? Ngày nay, trí tuệ nhân tạo rất phát triển, được nhiều người quan tâm. Trí tuệ nhân tạo đang được coi là lĩnh vực công nghệ quan trọng hàng đầu giúp con người giải quyết được nhiều vấn đề khác nhau. Sau đây, Unica sẽ chia sẻ Trí tuệ nhân tạo AI là gì? Ứng dụng như thế nào trong cuộc sống? Cùng tìm hiểu ngay.  Trí tuệ nhân tạo là gì? Trí tuệ nhân tạo (tên tiếng anh là Artificial intelligence) được viết tắt là AI. Đây là một ngành thuộc về lĩnh vực khoa học máy tính và do con người lập trình với mục đích giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như một con người.  Trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được trí tuệ giống như của con người như: biết suy nghĩ, lập luận giải quyết vấn đề, có thể giao tiếp do hiểu ngôn ngữ tiếng nói, học và tự thích nghi với người dùng,... Trí tuệ nhân tạo với tên tiếng anh là: Artificial intelligence - được viết tắt là AI Ưu và nhược điểm của trí tuệ nhân tạo Với sự phát triển ngày càng rộng rãi của trí tuệ nhân tạo này nên nó sẽ có những ưu nhược điểm cụ thể như sau: Ưu điểm Năng suất vượt trội: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng sức lao động của con người. Nó có tốc độ xử lý nhanh lượng lớn thông tin và hoạt động 24/7 không cần nghỉ ngơi. Độ chính xác cao: Hạn chế tối đa lỗi do con người tạo ra do đưa quyết định dựa trên dữ liệu và các thuận toán, không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc. AI nhanh chóng phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra kết quả có độ chính xác cao hơn. Khả năng sáng tạo: AI hỗ trợ con người trong các lĩnh vực sáng tạo như nghệ thuật, thiết kế, âm nhạc, nội dung… Nó cũng đưa ra được nhiều giải pháp mới và đột phá cho các vấn đề phức tạp. Cá nhân hóa trải nghiệm: AI phân tích sở thích hành vi của người dùng rồi mới cung cấp dịch vụ, sản phẩm để nâng cao trải nghiệm cho khách hàng trong nhiều lĩnh vực. Giải quyết bài toán toàn cầu: AI được ứng dụng linh hoạt và hiệu quả trong các lĩnh vực như môi trường, năng lượng, y tế để giải quyết những thách thức toàn cầu. Nó nhanh chóng phân tích dữ liệu và đưa ra những phương án đề phòng rủi ro. Ưu nhược điểm trí tuệ nhân tạo Nhược điểm Nguy cơ mất việc làm: Khả năng tự động hóa của AI có thể thay thế con người trong nhiều lĩnh vực, dẫn đến việc nhiều người có nguy cơ mất việc. Vì vậy người lao động cần nâng cao kỹ năng để đáp ứng nhu cầu trong thời đại mới. Phân biệt đối xử: Thuận toán của AI có thể sai lệch do các dữ liệu đầu vào đã cũ, thiếu khách quan, mang định kiến. Do đó, tạo ra những quyết định thiếu công bằng, ảnh hưởng đến những người yếu thế trong xã hội. Vấn đề đạo đức: Nhiều người lo ngại AI sẽ vượt khỏi sự kiểm soát của con người hoặc nó được ứng dụng vào những mục đích xấu như thao túng thông tin, phát triển vũ khí tự động,... Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Phân loại trí tuệ nhân tạo  Trí tuệ nhân tạo được phân chia thành những nhóm nhỏ nhất định, mang đặc điểm và tính ứng dụng khác nhau. Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine) Công nghệ AI phản ứng được dùng để phân tích những động thái khả thi – của chính nó và đổi thủ và sẽ chọn ra hành động chiến lược nhất. Chương trình tự động chơi cờ vua của IBM đã đánh bại kỳ thủ thế giới Garry Kasparov vào năm 1990. Công nghệ AI của Deep Blue dùng để xác định các nước cờ và dự đoán những bước đi tiếp theo. Nhưng nó không có ký ức và không thể dùng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục huấn luyện ở trong tương lai. Deep Blue và AlphaGO của Google được thiết kế cho các mục đích hẹp và không thể dễ dàng áp dụng đối với tình huống khác. Các loại trí tuệ nhân tạo  Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế có đặc điểm là khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định trong tương lai. Đây là chức năng được ứng dụng trong các loại thiết bị không người lái như drone, tàu ngầm, máy bay, xe,... Công nghệ này được kết hợp với cảm biến từ môi trường xung quanh, nó dễ dàng dự đoán được tình huống và đưa ra cách hành động để tối ưu nhất cho thiết bị.  Chẳng hạn như đối với những xe không người lái, nó được trang bị các cảm biến xung quanh xe để nhận diện môi trường như các xe ở xung quanh, khoảng cách của xe phía trước,... Qua đó nó dự đoán khả năng xảy ra va chạm, rồi từ từ điều chỉnh tốc độ xe để giữ an toàn cho xe. Máy bay drone sử dụng công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế Loại 3: Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo Đây là một công nghệ Ai có thể tự mình suy nghĩ và học hỏi nhiều thứ xung quanh để áp dụng cho chính bản thân nó trong một việc cụ thể. Tuy nhiên công nghệ AI này vẫn chưa khả thi trong hiện tại. Loại 4: Tự nhận thức Hệ thống AI có thể tự nhận thức về bản thân, có ý thức và hành xử như một con người. Những ứng dụng này còn có cảm xúc và hiểu được cảm xúc của những người khác.  Ứng dụng của công nghệ AI Trong ngành y tế AI đã làm thay đổi hoàn toàn bộ mặt của ngành y tế - một lĩnh vực thiết thực mà nhiều người quan tâm. Công nghệ AI trong y học được sử dụng như một trợ lý chăm sóc sức khỏe cá nhân khi có khả năng nghiên cứu và phân tích. Nó có thể lên lịch hẹn khám ở các cơ sở y tế và hỗ trợ bệnh nhân 24/7. Bệnh nhân có thể sử dụng các ứng dụng trên thoại chụp và điền các thông tin để gửi lên hệ thống trí tuệ nhân tạo. Sau đó kết quả chẩn đoán bệnh có thể được gửi lại tức thì. Hiện nay ứng dụng phổ biến nhất của AI trong ngành y tế là hệ thống máy bay không người lái chuyên dụng tự động cứu hộ cho những vị trí có địa hình hiểm trở. Ứng dụng của AI trong ngành y tế Trong ngành giáo dục  Trí tuệ nhân tạo AI đang được vận dụng trong các thao tác dạy và học, các phần mềm giáo dục, trò chơi để nâng cao khả năng học tập của con người. Công nghệ này có khả năng theo dõi sự tiến bộ của học sinh, cập nhật thông tin cho giáo viên để họ có phương án điều chỉnh cách học cho phù hợp. Ứng dụng của AI trong ngành giáo dục Trong ngành vận tải  Trong ngành vận tải AI được ứng dụng để nhiều phương tiện giao thông vận tải tự lái. Nó đã đặc biệt tạo ra những lợi ích kinh tế nhờ cắt giảm chi phí và hạn chế được những rủi ro khi tham gia giao thông, ảnh hưởng đến tính mạng con người. Ứng dụng của AI trong ngành vận tải Trong ngành ngân hàng tài chính Các ngân hàng hay tổ chức tài chính sử dụng AI để giải quyết các hoạt động tài chính, quản lý tài sản và tiền đầu tư cổ phiếu,... AI vượt trội hơn con người trong việc xử lý các giao dịch, hỗ trợ ngân hàng đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh chóng và tốt hơn. Ứng dụng của AI trong ngành tài chính Trong ngành dịch vụ  Công nghệ AI nắm bắt được các thông tin, hoạt động sử dụng dịch của khách hàng bằng việc thu thập và phân tích dữ liệu của người dùng. Do đó, nó dễ dàng cung cấp những giải pháp tối ưu, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng cá nhân. Nhiều người cho rằng họ đã được AI cải thiện chất lượng dịch vụ đáng kể nhờ AI, chẳng hạn như Chatbox. Ứng dụng của AI trong ngành dịch vụ Trong ngành truyền thông  Trí tuệ nhân tạo AI ra đời đã đem lại nhiều thay đổi lớn trong ngành truyền thông. Nó nhanh chóng tiếp cận đối tượng mục tiêu khách hàng tiềm năng nhờ vào khả năng phân tích nhân khẩu học, thói quen hoặc những nội dung quảng cáo khách hàng hay xem,.. Từ đó họ sẽ đưa đến những thông, nội dung và không gian quảng cáo phù hợp nhất với từng khách hàng. Ứng dụng của AI trong ngành truyền thông Trong ngành sản xuất  Một nhà máy ở Nhật Bản, FANUC đã ứng dụng AI trong sản xuất và sử dụng robot để tạo ra 5000 con robot mỗi tháng. Với việc sở hữu dây chuyền sản xuất hiện đại nhất nhì thế giới, nó cũng giúp ích tạo ra nhiều sản phẩm từ linh kiện máy tính, ô tô cho đến điện thoại iPhone. Điểm đặc biệt là ở nhà máy FANUC, các con robot sẽ tự xây dựng và giám sát, kiểm tra lẫn nhau. Ứng dụng của AI trong ngành sản xuất Tổng kết Như vậy, Bài viết đã cung cấp kiến thức về Trí tuệ nhân tạo là gì? Lợi ích và ứng dụng của nó trong quá trình làm việc. Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo là rất cần thiết trong thời đại số như hiện nay. Ngoài ra, Nếu bạn đang muốn hiểu rõ thêm về công nghệ AI thì đừng bỏ lỡ các khóa học chat GPT trên Unica nhé.
10/02/2023
4096 Lượt xem
Hướng dẫn cách sử dụng Chat GPT hiệu quả và chi tiết
Hướng dẫn cách sử dụng Chat GPT hiệu quả và chi tiết Chat GPT là công cụ trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ, giúp bạn trả lời câu hỏi, viết lách, sáng tạo nội dung, và hỗ trợ nhiều công việc khác. Trong bài viết này, Unica sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Chat GPT một cách đơn giản và nhanh chóng, từ việc đăng ký tài khoản đến cách tương tác và khai thác tối đa các tính năng hữu ích của nó. Cùng tìm hiểu ngay. Hướng dẫn cách sử dụng Chat GPT nhanh chóng  Chat GPT là một công cụ AI có những ứng dụng tuyệt vời giúp con người tối ưu hiệu suất và quy trình làm việc. Dưới đây là hướng dẫn các cách sử dụng Chat GPT cực nhanh chóng và đơn giản mà bạn có thể áp dụng: Cách tạo mới và đặt câu hỏi cho Chat GPT Đăng nhập vào tài khoản Chat GPT của bạn. Tại giao diện chính của Chat GPT > bạn ấn New Chat để tạo mới ô trò chuyện với Chat GPT. Ấn vào New Chat để tạo mới cuộc hội thoại Tại khung chat ở giao diện bạn nhập các câu hỏi, thắc mắc của mình rồi ấn biểu tượng gửi.  Nhập câu hỏi vào khung chat Bạn chỉ cần đợi một vài giây là Chat GPT đã gửi lại phản hồi đáp án cho câu hỏi của bạn. Đợi Chat GPT phản hồi trong vài giây Đặt câu lệnh chi tiết và rõ ràng  Các câu lệnh còn được gọi là Prompt - một đoạn văn bản đầu vào cung cấp những thông tin cần thiết cho Chat GPT để tạo ra những phần tiếp theo của văn bản. Các prompt càng chi tiết, cụ thể và rõ ràng thì Chat GPT càng cung cấp những câu trả lời có ích cho người dùng. Ví dụ như cách đặt prompt sau đây: Prompt 1: Hướng dẫn nấu món thịt ngon. Đặt prompt đơn giản cho Prompt cho Chat GPT Prompt 2: Hướng dẫn nấu thịt kho tiêu đơn giản. Đặt prompt cụ thể để Chat GPT trả lời rõ ràng hơn Dễ dàng thấy được ở Prompt 2 bạn sẽ nhận được câu trả lời một cách chính xác, cụ thể hơn so với Prompt 1.  Để tạo được prompt hiệu quả, bạn cần đặt mục tiêu cụ thể, dùng những ngữ pháp, từ ngữ rõ ràng, không dễ gây hiểu nhầm. Nếu bạn viết prompt dưới dạng câu hỏi, Chat GPT cũng hiểu rõ hơn về yêu cầu của bạn, từ đó đưa ra câu trả lời chính xác hơn. Khi cung cấp cùng một prompt, Chat GPT có thể cung cấp nhiều phiên bản trả lời khác nhau khi bạn sử dụng tính năng “Tạo lại câu trả lời” hoặc đưa lệnh “Còn gì khác nữa không” (What else). Ngoài ra, Chat GPT được huấn luyện và xây dựng bằng nền tảng tiếng Anh vì vậy nhiều người khuyên bạn nên sử dụng những prompt bằng tiếng Anh để nó cung cấp câu trả lời chính xác nhất. Cung cấp bối cảnh cụ thể, mô tả rõ vai trò của Chat GPT Mỗi khi bắt đầu một cuộc hội thoại mới, Chat GPT sẽ không có bất kỳ thông tin nào về tình huống, bối cảnh và mục đích của việc mà bạn yêu cầu. Vì vậy, bạn cần cho Chat GPT biết rõ vai trò của nó trong đoạn prompt với cấu trúc “Là một [nghề nghiệp/vai trò], bạn hãy…” Lúc này Chat GPT sẽ hóa thân thành một người chuyên gia, diễn giả, thậm chí là ngôi sao tên tuổi nổi tiếng,.. Khi bạn cho Chat GPT một vai trò cụ thể, nó sẽ dễ dàng khoanh vùng được lĩnh vực mà bạn muốn từ đó hỗ trợ bạn tốt hơn. Đặt vai trò cụ thể cho Chat GPT Yêu cầu trả lời theo văn phong và định dạng cụ thể  Một cách khác để sử dụng Chat GPT hiệu quả hơn là yêu cầu nó trả lời đúng văn phong hoặc một định dạng cụ thể nào đó. Chẳng hạn như “Sử dụng ngôn ngữ dễ hiểu đối với học sinh lớp 1”, “Viết một đoạn văn miêu tả mùa thu theo trình độ của học sinh HSK2”, hay là “Viết dưới dạng gạch đầu dòng”,... Yêu cầu Chat GPT trả lời với văn phong và định dạng cụ thể Yêu cầu đưa ra câu trả lời đa dạng góc nhìn, ý tưởng mới  Sử dụng Chat GPT, bạn dễ dàng tìm kiếm và khám phá thêm được các ý tưởng mới, hiểu sâu sắc hơn vấn đề của bản thân. Bằng cách yêu cầu Chat GPT đưa ra câu trả lời với nhiều góc nhìn khác nhau với các bối cảnh cụ thể, Chat GPT sẽ làm tốt hơn những gì mà bạn tưởng.  Chẳng hạn, bạn sử dụng những prompt như “Phân tích [vấn đề A] theo nhiều góc nhìn khác nhau bao gồm nhà xã hội học, nhà kinh tế và nhà chính trị” hoặc đơn giản là “Ưu tiên những ý tưởng mới lạ, độc đáo”, “Đưa ra những quan điểm gây tranh cãi”... Ngoài ra, để nhận câu trả lời chính xác hơn, bạn có thể thêm câu lệnh “Đưa thêm ý kiến chuyên gia” hoặc “Hãy nghĩ ngược lại” trong trường hợp Chat GPT đưa ra câu trả lời sai. Yêu cầu Chat GPT có nhiều góc nhìn mới trong một vấn đề cụ thể Yêu cầu Chat GPT đặt câu hỏi trước khi trả lời  Ngoài những prompt trên, bạn cũng có thể yêu cầu Chat GPT đặt ra những câu hỏi để trả lời câu hỏi tốt hơn. Chẳng hạn như “Bạn hãy đặt câu hỏi trước khi bắt đầu trả lời câu hỏi gì để khoanh vùng tốt hơn những người hỏi cần”. Dưới đây là ví dụ cụ thể để bạn hiểu rõ hơn về prompt này. Yêu cầu Chat GPT đặt câu hỏi trước khi trả lời Cách sử dụng Chat GPT vào thực tế Sử dụng Chat GPT để viết một đoạn văn dài  Không chỉ giúp bạn giải đáp những câu hỏi ngắn, Chat GPT cũng có khả năng viết một bài thơ, một đoạn văn hoặc thậm chí là một bài quảng cáo. Nhưng cách sử dụng từ ngữ của Chat GPT vẫn còn nhiều hạn chế, thiếu chỉn chu và tạo cảm giác buồn cười. Trong trường hợp bạn chưa ưng ý với đoạn văn của Chat GPT cung cấp bạn ấn vào chữ Regenerate response để viết lại hoặc Stop generating để nó ngưng viết. Sử dụng Chat GPT để viết một đoạn văn dài Sử dụng Chat GPT để viết code và debug lỗi Ngoài ra với sức mạnh của mình, Chat GPT có thể dễ dàng viết một đoạn code. Sử dụng Chat GPT để tạo code Nhiều lập trình viên cũng sử dụng Chat GPT để tìm kiếm lỗi debug tiết kiệm thời gian cho việc dò tìm thủ công. Sử dụng Chat GPT để phát hiện lỗi Sử dụng Chat GPT để giải toán và cập nhật kiến thức  Chat GPT được tạo ra từ nhiều thuận toán nên nó cũng rất thông minh. Không chỉ giải được những câu hỏi, thắc mắc của người dùng mà còn có thể giải đố, giải toán bằng cả tiếng Việt hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào mà bạn muốn. Bạn chỉ nhập yêu cầu và đợi Chat GPT phản hồi. Sử dụng Chat GPT để giải toán và cập nhật kiến thức Sử dụng Chat GPT để học ngoại ngữ  Chat GPT cũng được sử dụng để cải thiện và giúp quá trình học ngoại ngữ mới của bạn trở nên dễ dàng hơn. Bạn có thể yêu cầu Chat GPT viết một đoạn văn, dịch một bài văn, sửa lỗi những đoạn sai hoặc giao tiếp bằng ngôn ngữ khác với bạn. Sử dụng Chat GPT để học ngoại ngữ Sử dụng Chat GPT để học Excel Chat GPT cũng có thể giúp bạn học và thực hành trên Excel tốt hơn, đặc biệt là đối với những hàm tính khó. Bạn chỉ cần nhập yêu cầu và Chat GPT sẽ cung cấp câu trả lời chi tiết hỗ trợ bạn trong quá trình thực hành Excel. Sử dụng Chat GPT để học Excel Sử dụng Chat GPT để lên kế hoạch làm việc  Sắp xếp lịch trình hay lên kế hoạch là một công việc khá phức tạp và đòi hỏi nhiều thời gian. Tuy nhiên, Chat GPT có thể hỗ trợ bạn xây dựng kế hoạch theo các trình tự ưu tiên tốt hơn và tiết kiệm thời gian hơn. Sử dụng Chat GPT để lên kế hoạch làm việc Sử dụng Chat GPT để học công thức nấu ăn  Giờ đây bạn có thể sử dụng Chat GPT tìm kiếm cho bạn những công thức nấu ăn ngon, thay vì lên mạng mà search rất nhiều công thức khác. Khi sử dụng Chat GPT, bạn có thể nhập và yêu cầu công cụ này cung cấp công thức đúng theo nhu cầu và khẩu vị của bạn. Sử dụng Chat GPT để học công thức nấu ăn Sử dụng Chat GPT để xử lý hình ảnh  AI có thể phân tích hình ảnh, xử lý ảnh để bạn có thể đưa ra các giải quyết tốt hơn. Bạn có thể chụp ảnh, những sự cố đang diễn ra hoặc một hình ảnh bất kỳ nó sẽ tiến hành phân tích và đánh giá. Chẳng hạn như, bạn gặp tình trạng máy móc bị hỏng, hay muốn xây dựng kế hoạch bữa ăn, bạn có thể sử dụng Chat GPT tương tự như Google Lens.  Sử dụng Chat GPT để xử lý hình ảnh Sử dụng Chat GPT bằng giọng nói  Theo như những thông tin mới nhất thì Chat GPT đã có thể phản hồi bằng giọng nói theo cách của một trong năm vật đã được cài đặt sẵn. Tính năng này hiện đang được rất nhiều người quan tâm và tăng khả năng tiếp cận đến người dùng do tính chân thực, thú vị và lôi cuốn của nó. Sử dụng Chat GPT bằng giọng nói Các lỗi thường gặp khi sử dụng Chat GPT và cách xử lý  Trong quá trình sử dụng Chat GPT, bạn sẽ có thể thường xuyên bắt gặp những tình trạng báo lỗi và điều này ảnh hưởng đến trải nghiệm sử dụng Chat GPT của bạn. Dưới đây là một số lỗi mà bạn có thể thường xuyên bắt gặp  Lỗi Chat GPT is a capacity right now A capacity right now là lỗi mà thường xuyên xảy ra khi công cụ Chat GPT bị quá tải dẫn đến tình trạng không thể xử lý thêm thông tin của người dùng do có quá nhiều người truy cập cùng một lúc. Lỗi Chat GPT is a capacity right now Các khắc phục như sau: Không sử dụng Chat GPT vào những giờ cao điểm có nhiều người truy cập. Thoát khỏi Chat GPT khoảng 5 phút rồi quay lại, nhấn phím F5 để tải lại giao diện Chat GPT. Chọn “Get notified when we’re back” ở khung báo lỗi, nhập lại địa chỉ email rồi đăng nhập lại như bình thường tại website của Chat GPT. Đăng xuất và sử dụng truyền duyệt Ẩn danh để sử dụng Chat GPT. Kiểm tra tín hiệu phản hồi bằg cách sử dụng website https://downforeveryoneorjustme.com/chatgpt Xóa bớt dữ liệu đã nhập trong Chat GPT. Kiểm tra lại tình trạng kết nối Internet và trạng thái máy chủ của Chat GPT. Lỗi OpenAI’s services are not available in your country Từ ngày 02/11/2023, Chat GPT đã có thể được sử dụng và đăng ký miễn phí tại Việt Nam. Tuy nhiên, nếu những quốc gia chưa được hỗ trợ Chat GPT thì sẽ nhận được thông báo này. Cách khắc phục như sau: Tạo một địa chỉ fake IP nước ngoài. Sau đó, đăng ký tài khoản và sử dụng như bình thường. Lỗi “OpenAI’s services are not available in your country” Lỗi Chat GPT bị mất kết nối mạng  Nếu Chat GPT của bạn đột nhiên bị mất kết nối mạng, không thể truy cập và sử dụng công cụ này có thể là do mạng nhà bạn không ổn định, băng thông có vấn đề,... Do đó, Chat GPT không thể kết nối với máy chủ. Cách khắc phục: Kiểm tra kết nối mạng hoặc đổi sang một mạng khác để sử dụng. Nếu vẫn không được thì bạn có thể thử khởi động lại máy và đăng nhập vào Chat GPT. Lỗi Chat GPT bị mất kết nối mạng Dữ liệu đầu vào không chính xác  Khi bạn nhập các dữ liệu đầu vào không chính xác, Chat GPT có khả năng sẽ cung cấp thôgn tin sai hoặc không trả lời được câu hỏi. Nguyên nhân là do dữ liệu không đúng định dạng, nhập liệu sai hoặc thiếu các thông tin cần thiết. Cách khắc phục như sau:  Kiểm tra lại dữ liệu đầu vào, đảm bảo phải đúng định dạng không lỗi chính tả và phải rõ nghĩa. Bạn có thể sử dụng các công cụ kiểm tra chính tả trước khi nhập liệu vào Chat GPt. Hoặc đổi câu hỏi sang tiếng Anh để sử dụng nhiều thông tin chi tiết hơn. Dữ liệu đầu vào không chính xác Tổng kết Qua bài viết này, bạn đã nắm được cách sử dụng Chat GPT từ những thao tác cơ bản đến những mẹo hay giúp tối ưu trải nghiệm. Dù bạn muốn tạo nội dung, giải đáp thắc mắc hay nâng cao hiệu suất công việc, Chat GPT sẽ là trợ thủ đắc lực. Hãy áp dụng ngay những kiến thức này để khám phá thêm nhiều tính năng và tận dụng tối đa sức mạnh của Chat GPT trong cuộc sống hàng ngày!
09/02/2023
2508 Lượt xem
Ai là người tạo ra chat gpt khiến cả thế giới phải kinh ngạc?
Ai là người tạo ra chat gpt khiến cả thế giới phải kinh ngạc? Thời gian gần đây công cụ Chat GPT đã tiếp cận với hàng triệu người trải nghiệm trên toàn thế giới với những tính năng vô cùng thông minh và hữu ích. Tuy nhiên bạn đã biết Ai là người tạo ra chat gpt không? Cùng Unica tìm hiểu cụ thể về người sáng lập nên nền tảng này nhé. Sam Altman là ai? Chat GPT ra mắt vào ngày 30/11/2022 do OpenAI sáng lập đã phủ sóng thời gian gần đây và nhận được sự quan tâm có rất nhiều người. Cha đẻ của nền tảng này chính là vị CEO trẻ tuổi tài năng Sam Altman. Ai là người tạo ra chat gpt? Sam Altman sinh năm 1985, anh là một doanh nhân, lập trình viên, nhà đầu tư và blogger có tài sản ròng trị giá 2 tỷ USD. Sinh ra tại Chicago, Illinois, Mỹ nhưng lớn lên ở St. Louis, Missouri, và theo học tại Trường John Burroughs - một ngôi trường dự bị đại học ở ngoại ô Ladue. Sau đó, anh theo học Đại học Stanford về khoa học máy tính, tuy nhiên Altman đã bỏ học vào năm 2005. Khi được tặng một chiếc máy tính vào sinh nhật lần thứ 9, niềm đam mê với công nghệ thông tin đã được khơi dậy một lần nữa. Đây được coi là một bước ngoặt lớn giúp anh giàu có được như ngày hôm nay. Sam Altman được biết đến với tư cách là Giám đốc điều hành của tổ chức nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tư nhân OpenAI và là cựu chủ tịch của công ty khởi nghiệp công nghệ Y Combinator. Sam Altman còn là một nhà đầu tư thiên thần lớn, đã đầu tư vào các công ty như Asana, Zenefits, Instacart, Soylent và Airbnb. Anh lần đầu đạt danh hiệu tỷ phú vào tháng 1 năm 2023 sau khi OpenAI hoàn thành vòng huy động vốn với Microsoft. Công ty này đã được định giá công ty AI đứng sau ChatGPT với mức 29 tỷ đô la.  Sự phát triển mạnh mẽ của Chat GPT đã khiến nhiều đối tượng tạo ra nhiều ứng dụng giả ChatGPT để kiếm lời. Đây chính là thách thức với Sam Altman và công ty của anh.  Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Hành trình khởi nghiệp của Sam Altman Vào năm 2011, Sam Altman đã trở thành đối tác bán thời gian tại Y Combinator, một công ty khởi nghiệp về công nghệ, đứng đằng sau giúp thành lập hơn 3.000 công ty như: Airbnb, Dropbox, DoorDash, Reddit và Twitch. Năm 2014, Sam Altman đã trở thành chủ tịch mới của công ty, thay thế Paul Graham. Đến năm 2015, anh tuyên bố thành lập YC Continuity, một quỹ đầu tư trị giá 700 triệu đô la chuyên đầu tư vào các công ty của Y Combinator. Cùng vào năm đó, Sam Altman thành lập Y Combinator Research, một phòng thí nghiệm nghiên cứu phi lợi nhuận nghiên cứu về giáo dục, thu nhập, phát triển đô thị và tương lai của máy tính. Quá trình khởi nghiệp của Sam Altman Năm 2016, Altman thông báo việc ông sẽ trở thành chủ tịch của Tập đoàn YC, bao gồm Y Combinator cũng như các đơn vị khác. Ba năm sau đó, anh chuyển sang vị trí chủ tịch để có thể tập trung hơn vào công ty khác của mình là OpenAI. Hiện tại thì anh không còn mối liên kết nào với công ty này. Cùng với Elon Musk và một số các nhà đầu tư khác, Sam Altman đã công bố sáng lập OpenAI vào tháng 12/2015 và cam kết tài trợ hơn 1 tỷ USD cho hoạt động của nó. Gồm tập đoàn vì lợi nhuận OpenAI LP và tổ chức phi lợi nhuận OpenAI Inc... công ty mẹ của nó, OpenAI đã tiến hành nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mục tiêu của nó chính là thúc đẩy và phát triển AI mang lại lợi ích cho toàn nhân loại. Sam Altman đồng thời giữ vai trò Giám đốc điều hành của công ty. OpenAI đã phát hành ra rất nhiều sản phẩm và ứng dụng. Vào ngày 10/1/2023, OpenAI  huy động vốn từ Microsoft trong một vòng cấp vốn tư nhân, định giá công ty ở mức 29 tỷ USD. Theo nghiên cứu Wealthyrichceleb, tính đến tháng 8/2022, tài sản ròng của công ty là 250 triệu đô la, tuy nhiên cho đến thời điểm này theo Celebritynetworth, con số này đã lên đến 2 tỷ USD, phần lớn đều nhờ vào Chat GPT. Có thể nói, sự ra đời của chat GPT đã mở ra rất nhiều cách kiếm tiền với Chat GPT với số vốn đầu tư 0 đồng. Vì thế nên ứng dụng này ngày càng phổ biến trên toàn thế giới.  Chèo lái còn thuyền OpenAI - Công ty đồng sáng lập cùng Elon Mush Sau thời điểm SpaceX được định giá khủng, Elon Musk đã đi vào lịch sử khi trở thành sếp của 2 công ty 100 tỷ USD trong cùng một lúc. Musk chính là người sáng lập, CEO và kỹ sư trưởng/nhà thiết kế của SpaceX đồng thời cũng là nhà đầu tư ban đầu, CEO và kiến trúc sư sản phẩm của Tesla – công ty sản xuất xe điện số 1 trên thế giới. Tính theo giá đóng cửa phiên giao dịch vào ngày 8/10, vốn hóa thị trường của Tesla đạt 777 tỷ USD. Elon Musk vẫn trực tiếp điều hành cả 2 doanh nghiệp này. Chính điều này đã khiến Elon Musk trở nên đặc biệt. Không ai biết việc đồng thời vận hành 2 doanh nghiệp trên 100 tỷ USD sẽ diễn ra như thế nào.  Nổi tiếng là ngông cuồng, nhưng Elon Musk đang khiến cho thế giới thấy rằng ông không phải là một kẻ hão huyền. Những chiếc xe điện của Tesla đang trở nên thịnh hành trên khắp thế giới bởi những ưu điểm vượt trội mà các dòng xe khác chưa thể bắt kịp. Trong khi Jeff Bezos mới thực hiện một chuyến bay với độ cao gần 100km, Elon Musk đã thoải mái chở hàng và đưa phi hành gia lên trạm vũ trụ quốc tế ISS, trong đó hướng tới mặt trăng và sao Hỏa. Elon Musk - chèo lái còn thuyền OpenAI Nhiều năm trước, khi tên lửa tái sử dụng của SpaceX liên tục gặp trục trặc thì Elon Musk đã nói rằng ông muốn mộ của mình được đặt trên sao Hỏa. Chưa ai biết rằng khi nào con người có thể tới được hành tinh Đỏ nhưng việc tạo ra tên lửa tái sử dụng, giúp các chuyến bay vào không gian rẻ và tiết kiệm hơn nhiều so với trước đây, đã khiến rất nhiều người tin vào giấc mơ biến sao Hỏa thành thuộc địa của Musk. Elon Musk không nghĩ rằng con người sẽ bị tuyệt chủng. Tuy nhiên, việc sống trên sao Hỏa có thể mang đến cho nhân loại những cơ hội khác để tồn tại. Tuy nhiên, giấc mơ của Elon Musk có thể sẽ chưa thể sớm trở thành hiện thực. NASA cùng với những tàu thăm dò tự hành trị giá nhiều tỷ USD, vẫn đang nghiên cứu hành tinh Đỏ và chưa thể đưa người lên đó, dù từ nửa thế kỷ trước, họ đã đưa thành công con người lên mặt trăng. Những thành công mang thương hiệu Elon Musk như sau: Elon Musk đã khiến cả thế giới phải nhiều lần ngả mũ thán phục. Không chỉ là ông chủ của 2 công ty 100 tỷ USD mà còn là người sáng lập nên The Boring Company, đồng sáng lập của Neuralink, đồng sáng lập và đồng chủ tịch ban đầu của OpenAI. Elon Musk và kế hoạch OpenAI OpenAI là một công ty nghiên cứu phi lợi nhuận nhằm mục đích phát triển trí tuệ nhân tạo thân thiện. Neuralink cũng là một công ty công nghệ tập trung vào công nghệ thần kinh. The Boring Company - một công ty xây dựng cơ sở hạ tầng, trong đó có dự án đường hầm siêu tốc cũng đang được thử nghiệm. Khi mới bắt đầu, Elon Musk cùng em trai là Kimbal, đồng sáng lập ra Zip2, công ty phần mềm web và được hãng Compaq mua lại với giá 340 triệu USD vào năm 1999. Sau đó, Elon Musk thành lập X.com là một ngân hàng trực tuyến. Sáp nhập với Confinity vào năm 2000, công ty đã ra mắt PayPal trước khi được eBay mua lại với giá 1,5 tỷ USD vào hồi 10/2002. Chỉ trước đó vài tháng, Elon Musk đã cho ra đời SpaceX với mục tiêu trở thành công ty hàng không vũ trụ tư nhân có khả năng đưa người và hàng hóa lên trên không gian. 2 năm sau, Elon Musk ghi dấu ở Tesla và trở thành nhà lãnh đạo và kiểm soát công ty xe điện này. Năm 2006 lập ra SolarCity, một công ty năng lượng mặt trời sau này cũng được sáp nhập vào Tesla. Tổng kết Qua bài viết này bạn đã nắm được Ai là người tạo ra chat gpt đúng không nào? Hiểu thêm được về con người và định hướng phát triển công cụ Chat GPT sẽ giúp bạn vận dụng nó hữu ích trong tương lai. Hãy tham gia khóa học chat GPT online trên Unica ngay hôm nay nhé.
09/02/2023
6090 Lượt xem
Cách khắc phục lỗi không sử dụng được Chat GPT đơn giản
Cách khắc phục lỗi không sử dụng được Chat GPT đơn giản Chat GPT ngày nay đang được phủ sóng mạnh mẽ trên toàn cầu thu hút rất nhiều người sử dụng. Ngoài những lợi ích mà nó đem lại thì bạn sẽ gặp những lỗi không sử dụng được chat gpt. Hôm nay chuyên gia trong khóa học Chat GPT của Unica sẽ bật mí cho bạn những lỗi cơ bản và cách khắc phục triệt để nhất nhé. Nguyên nhân gây ra lỗi đăng nhập Chat GPT Dù chưa được đăng ký tài khoản Chat GPT sử dụng tại thị trường Việt Nam nhưng công cụ Chat GPT AI này đang hút một lượng người lớn tìm kiếm trên mạng xã hội trong những ngày gần đây. Tuy nhiên, sự tìm kiếm như “vũ bão” này đã khiến cho người dùng gặp rất nhiều lỗi, trong đó lỗi đăng nhập tài khoản ChatGPT là một trong những lỗi phổ biến thường gặp nhất. Một vài nguyên nhân dẫn đến lỗi đăng nhập Chat GPT như sau: Nhập sai tên tài khoản hoặc mật khẩu đăng nhập. Hãy chắc chắn việc bạn đã nhập chính xác tên tài khoản và mật khẩu. Kết nối Internet chậm, yếu. Hãy kiểm tra lại kết nối Internet của bạn để đảm bảo rằng bạn có thể truy cập mạng một cách bình thường. Lỗi hệ thống. Nếu bạn đang gặp vấn đề với hệ thống, hãy liên hệ với bộ phận hỗ trợ để được nhận giúp đỡ. Lỗi đăng nhập Chat GPT Cách khắc phục lỗi đăng nhập Chat GPT Trong quá trình sử dụng công cụ Chat GPT chắc chắn bạn sẽ dễ gặp phải những lỗi cơ bản, do vậy để tự mình giải quyết một cách đơn giản và nhanh chóng thì hãy điểm qua những cách khắc phục sau đây: Khắc phục đường truyền mạng Lỗi mất kết nối mạng do đường truyền mạng xảy ra rất phổ biến, lúc này trên màn hình sẽ hiển thị dòng chữ “Don’t Request Excessively Long Responses”. Nguyên nhân chính là do mạng không ổn định, khiến cho lỗi đăng nhập Chat GPT bị gián đoạn. Cho nên bạn cần phải đảm bảo rằng mạng của mình đủ mạnh hoặc kiểm tra lại kết nối mạng lại để xem có tiếp tục sử dụng được không. Nếu vẫn không đăng nhập được tài khoản Chat GPT thì hãy Reset lại máy tính của mình. Khắc phục tình trạng không đăng nhập được Chat GPT Lỗi từ hệ thống Chat GPT Có rất nhiều trường hợp bị lỗi trong cấu hình hệ thống. Nguyên nhân là do hệ thống không cấu hình một cách chính xác hoặc không đầy đủ làm cho việc đăng nhập tài khoản Chat GPT không vào được hoặc bị chậm. Để khắc phục được tình trạng này bạn cần kiểm tra cấu hình hệ thống của mình và đảm bảo tất cả thông số cần thiết đã được cấu hình một cách chính xác. Trở thành chuyên gia AI với GPT-4 bằng cách đăng ký học online ngay. Khóa học giúp bạn biết cách kết hợp ChatGPT với các công cụ AI khác để làm content marketing, làm ảnh, làm video, làm nhạc melody, mixing....Đăng ký ngay. [course_id:3090,theme:course] [course_id:3016,theme:course] [course_id:3116,theme:course] Cách khắc phục mỗi số lỗi Chat GPT không hoạt động Nếu Chat GPT không hoạt động, bạn có thể khắc phục bằng một số cách như sau: Tải lại trang Chat GPT Nếu bạn gặp tình trạng Chat GPT không hoạt động thì hãy thử thực hiện tải lại trang để kiểm tra xem vấn đề đã được giải quyết hay chưa. Đây là thao tác đơn giản và mọi người sẽ thực hiện đầu tiên nếu phát hiện có lỗi khi sử dụng công cụ Chat GPT. Kiểm tra lại tình trạng máy chủ Chat GPT đang hoạt động Tiếp theo nếu bạn gặp sự cố hệ thống Chat GPT không hoạt động thì đầu tiên bạn cần kiểm tra lại trạng thái máy chủ Chat GPT một lần với sự hỗ trợ từ Internet. Vì có thể nguyên nhân xảy ra tình trạng này chính là do máy chủ ngừng hoạt động dẫn đến sự cố này. Kiểm tra tình trạng kết nối của máy chủ Khởi động lại trình duyệt sử dụng Chat GPT Cúng có thể là do sự cố nội bộ hoặc lỗi trong máy chủ mà người dùng có thể gặp phải. Cách khắc phụ đơn giản chính là khởi động lại trình duyệt hoặc tải lại trang web của bạn. Nếu bạn không tìm thấy sự cố Internet nào trên thiết bị của mình, thì sự cố có thể đến từ trình duyệt. Bạn có thể xác nhận điều này bằng việc chuyển đổi trình duyệt của mình. Xóa lịch sử duyệt Web trên trình duyệt Xóa cache và cookie của trình duyệt mà bạn đang dùng có thể giải quyết một số lỗi liên quan đến việc truy cập vào trang web. Cách thực hiện như sau: Bước 1: Đầu tiên mở Trình duyệt Chrome. Bước 2: Chạm vào ba dấu chấm ở góc trên cùng phía bên phải. Nhấn vào mục Tùy chọn công cụ khác và vào Xóa dữ liệu duyệt web. Chọn lựa Khoảng thời gian, các hộp bên cạnh Hình ảnh và tệp được lưu trong bộ nhớ cache và Cookie và dữ liệu trang web khác. Cuối cùng, nhấn Xóa dữ liệu. Tắt tiện ích trên trình duyệt Một trong những nguyên nhân gây nên lỗi khi sử dụng hệ thống Chat GPT chính là việc sử dụng các tiện ích vi phạm làm ảnh hưởng đến quá trình sử dụng công cụ này. Do vậy bạn hãy thử tắt tất cả tiện ích đang mở được mở trên trình duyệt. Sau đó truy cập vào trang quản lý tiện ích cài đặt trên mỗi trình duyệt và tắt các tiện ích đi. Sửa lỗi đăng nhập vào Chat GPT Khởi động lại VPN Ngay cả khi xóa Bộ nhớ cache của trình duyệt và Dữ liệu trang web, nếu bạn đang gặp phải sự cố Chat GPT không hoạt động. Nếu bạn đang sử dụng VPN, thì có thể VPN của bạn đang gây ra sự cố. Để kiểm tra điều này, bạn có thể tắt VPN trong trình duyệt của mình và xem sự cố này đã được khắc phục chưa. Nếu sự cố có liên quan đến Internet cục bộ, bạn nên sử dụng VPN hoặc mạng riêng ảo. Nhiều ứng dụng VPN có sẵn trực tuyến nên bạn có thể sử dụng bất kỳ ứng dụng nào để khắc phục sự cố. Reset máy tính Cuối cùng nếu những cách thực hiện trên không thành công thì bạn hãy tiến hành reset lại toàn bộ máy tính của mình để xem có giải quyết được hay không. Nên nhớ hãy lưu lại tất cả hoạt động mà bạn đang làm trên máy tính rồi mới tắt máy tính và bắt đầu kết nối Chat GPT lại từ đầu. Lỗi Chat GPT thường gặp khác Một số lỗi Chat GPT khác bạn có thể gặp đó là Chatgpt is at capacity right now hoặc Open Ai API is not available in your country. Chatgpt is at capacity right now Ngoài những lỗi đăng nhập Chat GPT ở trên thì lỗi ChatGPT is at capacity right now cũng xuất hiện khá nhiều. Lỗi “ChatGPT is at capacity right now” xảy ra khi hệ thống bị quá tải và không thể tiếp tục tiếp nhận, xử lý thêm thông tin mà người dùng nhập vào. Sửa lỗi khác thường gặp trong Chat GPT Một số cách sửa lỗi “ChatGPT is at capacity right now” mà người dùng có thể áp dụng như sau: Thoát khỏi công cụ ChatGPT và đăng nhập lại sau khoảng thời gian nhất định. Hoặc có thể click vào “Get notified when we’re back” trong khung thông báo lỗi “ChatGPT is at capacity right now”/ tiến hành nhập lại địa chỉ mail đã đăng ký/ đăng nhập lại như bình thường trên trang chủ chat.openai.com. Kiểm tra tín hiệu phản hồi của hệ thống trang chủ ChatGPT bằng cách sử dụng công cụ của một bên thứ ba, ví dụ: https://downforeveryoneorjustme.com/chatgpt. Tránh sử dụng công cụ ChatGPT trong khoảng thời gian cao điểm. Xóa bớt các dữ liệu đã nhập vào ChatGPT. Khởi động lại lần nữa công cụ chuyển đổi VPN. Kiểm tra về chất lượng đường truyền kết nối Internet. Open Ai API is not available in your country Đây là một lỗi không thể truy cập trang web ở quốc gia của bạn. Do Việt Nam chưa đăng ký AI do đó việc sử dụng chính thống là điều không thể. Cụ thể cách khắc phục mà bạn có thể thử nếu API của OpenAI không khả dụng ở quốc gia của bạn: Đầu tiên là bạn phải fake IP trước khi đăng ký Dùng VPN miễn phí trong trình duyệt Opera Mua một tài khoản Chat GPT hoặc sử dụng ACC Chat GPT share Ngoài những lỗi trên, vấn đề bảo mật trong ChatGPT cũng được rất nhiều người quan tâm. Tài khoản này rất dễ bị hack, mặc dù không chứa nhiều dữ nhiệu quan trọng nhưng lại có thể gây phiền toái cho người dùng.  Sữa lỗi Open Ai API is not available in your country Tổng kết Hy vọng rằng thông qua kiến thức từ khóa học AI này trên Unica chúng tôi đã gợi ý cho bạn cách khắc phục lỗi không sử dụng được Chat GPT chính xác và hiệu quả nhất. Qua đó áp dụng để tự mình sửa lỗi đơn giản khi bắt gặp những lỗi này trong quá trình sử dụng.
09/02/2023
9599 Lượt xem