Nội dung ngày đầu tiên

Tổng quan

Chào mừng bạn đến với tuần đầu tiên! Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản về Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning - ML), và Học sâu (Deep Learning - DL). Chúng ta cũng sẽ thiết lập môi trường làm việc với Google Colab và TensorFlow.

1. AI, Machine Learning, và Deep Learning

Trí tuệ nhân tạo (AI): Là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các máy móc thông minh có thể thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người.
Học máy (ML): Là một nhánh của AI. Thay vì lập trình rõ ràng các quy tắc, chúng ta "dạy" máy tính học hỏi từ dữ liệu. Ví dụ: dạy máy tính nhận diện email spam bằng cách cho nó xem hàng ngàn email đã được gán nhãn.
Học sâu (DL): Là một nhánh con của ML, sử dụng các cấu trúc phức tạp gọi là Mạng Nơ-ron Nhân tạo (Artificial Neural Networks). Các mạng này được lấy cảm hứng từ bộ não con người và có khả năng học các mẫu rất phức tạp từ lượng lớn dữ liệu.

2. Tại sao lại là TensorFlow?

Được phát triển bởi Google, là một trong những thư viện mã nguồn mở phổ biến nhất cho Deep Learning.
Hệ sinh thái mạnh mẽ (TensorFlow.js, TensorFlow Lite, TFX).
Cộng đồng lớn và tài liệu phong phú.
Cung cấp API cấp cao (Keras) giúp xây dựng mô hình nhanh chóng.

3. Thiết lập môi trường với Google Colab

Google Colab là một môi trường Jupyter Notebook miễn phí chạy hoàn toàn trên đám mây. Nó không yêu cầu cài đặt và đi kèm với các thư viện phổ biến như TensorFlow đã được cài sẵn.

Truy cập https://colab.research.google.com/
Tạo một Notebook mới.
Kiểm tra phiên bản TensorFlow bằng cách chạy đoạn mã sau trong một ô code:

import tensorflow as tf
print(tf.__version__)

Bạn đã sẵn sàng cho hành trình Deep Learning!

Mục tiêu học tập

Nắm vững các khái niệm cơ bản về Deep Learning và cách triển khai các mô hình bằng thư viện Tensorflow, dựa trên danh sách phát YouTube.