Trong thời đại công nghệ số 4.0 đang được phát triển mạnh mẽ, công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) đang là yếu tố mà tất cả các ngành nghề điều quan tâm, giúp con người chúng ta giải quyết nhiều vấn đề trong cuộc sống.

Điểm mới của công nghệ AI và ứng dụng trong thực tế

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là lĩnh vực nghiên cứu và phát triển các hệ thống thông minh có khả năng học hỏi và ra quyết định một cách tự động. Ngày nay, công nghệ AI đang trở thành xu hướng phát triển trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ các ứng dụng trong cuộc sống hàng ngày đến các ứng dụng trong công nghiệp, y tế, nông nghiệp, tài chính và nhiều lĩnh vực khác.

Điểm mới của công nghệ AI là sự phát triển của các mô hình học máy (machine learning) và mạng nơ-ron sâu (deep neural networks). Những mô hình này có khả năng học hỏi từ dữ liệu và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách tự động. Ngoài ra, các phương pháp mới như học tăng cường (reinforcement learning) và học sâu tăng cường (deep reinforcement learning) cũng đang được phát triển để tăng cường khả năng tự học và ra quyết định của các hệ thống AI.

Đặc biệt, ứng dụng của công nghệ AI trong thực tế cũng rất đa dạng, tiêu biểu có thể kể đến như:

• Công nghiệp: Công nghệ AI được sử dụng để tối ưu hóa sản xuất, dự báo nhu cầu sản phẩm, kiểm soát chất lượng sản phẩm, và quản lý chuỗi cung ứng.
• Y tế: Công nghệ AI được sử dụng để chẩn đoán bệnh, phát hiện ung thư, quản lý dữ liệu bệnh nhân và tối ưu hóa quá trình điều trị.
• Nông nghiệp: Công nghệ AI được sử dụng để giám sát môi trường, dự báo thời tiết, tối ưu hóa chăm sóc cây trồng và gia súc.
• Tài chính: Công nghệ AI được sử dụng để phát hiện gian lận, dự báo xu hướng thị trường và tối ưu hóa quản lý rủi ro.
• Giao thông: Công nghệ AI được sử dụng để tối ưu hóa luồng giao thông, giảm thiểu tai nạn và phân tích dữ liệu từ các cảm biến thông minh.
• Giải trí: Công nghệ AI được sử dụng để tạo ra những trò chơi và giải trí độc đáo, dự đoán sở thích của người dùng và đề

Các bước thực hiện một dự án với công nghệ AI

Để lên kế hoạch và triển khai một dự án AI, cần xác định vấn đề cụ thể, thu thập và chuẩn bị dữ liệu, thiết kế mô hình AI, đào tạo và đánh giá mô hình, và cuối cùng triển khai và tích hợp nó vào hệ thống hoặc ứng dụng của bạn.

Dưới đây là một ví dụ điển hình về dự án AI hoàn chỉnh được coi như một hệ thống phát hiện gian lận tín dụng.

• Bước 1: Xác định vấn đề cần giải quyết: Hệ thống phát hiện gian lận tín dụng sẽ giúp ngân hàng phát hiện các giao dịch gian lận trong quá trình cấp tín dụng.
• Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu cần thiết bao gồm lịch sử giao dịch của khách hàng, thông tin tài khoản, thông tin về thu nhập và định giá tài sản. Dữ liệu phải được xử lý và chuẩn hóa trước khi đưa vào mô hình AI.
• Bước 3: Thiết kế mô hình AI: Một mô hình AI được thiết kế để phân loại các giao dịch là gian lận hoặc không phải gian lận. Mô hình sử dụng một mạng nơ-ron sâu với các lớp ẩn để học cách phân loại các giao dịch.
• Bước 4: Đào tạo mô hình: Mô hình được đào tạo trên dữ liệu để học cách phân loại các giao dịch. Quá trình đào tạo có thể mất nhiều thời gian và tài nguyên.
• Bước 5: Kiểm tra và đánh giá mô hình: Mô hình được kiểm tra và đánh giá trên các tập dữ liệu kiểm tra để đảm bảo rằng mô hình hoạt động tốt và chính xác.
• Bước 6: Triển khai và tích hợp: Cuối cùng, mô hình được triển khai vào hệ thống của ngân hàng và tích hợp với các công nghệ khác như hệ thống quản lý tín dụng để phát hiện và chặn các giao dịch gian lận.

Kết quả thu được là hệ thống phát hiện gian lận tín dụng sẽ giúp ngân hàng phát hiện và ngăn chặn các giao dịch gian lận, giúp bảo vệ lợi ích của khách hàng và tăng tính bảo mật của ngân hàng.

Chúc các bạn sẽ hiểu hơn về ứng dụng của công nghệ AI trong thực tế và thực hiện thành công với hướng dẫn trên nhé!

Bộ môn Công nghệ thông tin 

Cao đẳng FPT Mạng cá cược bóng đá