Nhận định, soi kèo Atletico Madrid vs Rayo Vallecano, 2h30 ngày 25/4: Khó có bất ngờ

Andrew Ng, sinh năm 1976, là giáo sư chuyên nghiên cứu về machine learning (học máy) và deep learning (học sâu) - hai nhánh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông từng là giảng viên tại Đại học Stanford, đồng sáng lập Coursera, Google Brain và giữ vị trí trưởng nhóm AI tại Baidu.

Năm 2008, Andrew Ng được MIT Technology Review vinh danh là một trong 35 người sáng tạo nhất dưới 35 tuổi trên thế giới. Tháng 9, ông có tên trong Top 100 người có ảnh hưởng nhất lĩnh vực AI do Time bình chọn. Trong hơn 20 năm, Andrew Ng tham gia nhiều dự án trí tuệ nhân tạo và thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này bằng cách phổ cập kiến thức AI thông qua các lớp học trực tuyến. 

Robot AI tại Stanford

Andrew Ng từng tham gia phát triển dự án robot trí tuệ nhân tạo (STAIR) khi làm việc tại Đại học Stanford. Năm 2005, việc tích hợp AI lên máy móc của ông là ý tưởng mới mẻ và được kỳ vọng "biến khoa học viễn tưởng thành sự thực". Thay vì lập trình để lặp lại những động tác đơn giản, robot AI của Andrew Ng có khả năng tự học và hoàn thành một số nhiệm vụ khác nhau. Ông cũng tìm cách đưa vào sản phẩm những kỹ thuật phức tạp như thị giác máy tính, học máy, xử lý ngôn ngữ tự động.

Sau hơn ba năm, robot AI của ông đã sử dụng được công cụ, nhận lệnh, phân tích và ra quyết định. Ông cũng công khai dữ liệu từ dự án để các đơn vị khác có thể tìm hiểu và nền tảng do ông phát triển đã trở thành phần mềm mã nguồn mở dành cho robot phổ biến thế giới.

Trực thăng tự hành 

Năm 2008, Andrew Ng tiếp tục tham gia dự án trực thăng tự hành (SAHP) tại Đại học Stanford. Kết cấu phi đối xứng và cách chuyển động phức tạp khiến việc đưa chế độ tự hành lên trực thăng không dễ dàng. Để khắc phục, Andrew Ng ứng dụng công nghệ Reinforcement learning (học tăng cường) trong thiết kế AI điều khiển, từ đó giúp trực thăng tự học và cải thiện khả năng tương tác với môi trường.

Ông cũng cho AI học kỹ thuật của phi công chuyên nghiệp tại cuộc thi máy bay mô hình. Kết quả, chỉ sau một ngày, trực thăng có thể thực hiện những động tác bay khó mà không cần sự can thiệp của con người. Thành công này được đánh giá là một cột mốc quan trọng với lĩnh vực machine learning.

Google Brain

Dự án Google Brain ra đời năm 2011 dưới dạng hợp tác nghiên cứu bán thời gian giữa chuyên gia Jeff Dean, Greg Corrado của Google và giáo sư Đại học Stanford Andrew Ng. Mục tiêu của nhóm là nghiên cứu công nghệ deep learning để phát triển AI với khả năng học lượng lớn dữ liệu một cách độc lập, đồng thời đọc hiểu ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói, hình ảnh.

Năm 2012, thông qua cơ sở hạ tầng điện toán của Google, Andrew Ng và cộng sự phát triển AI nhận dạng được nội dung cụ thể, như một con mèo trong hàng triệu ảnh kỹ thuật số lấy từ YouTube, mà không cần cung cấp trước thông tin. Thành công này đã thay đổi cách nhìn của giới khoa học về trí tuệ nhân tạo và đặt nền móng cho công nghệ AI tạo sinh.

Hiện kết quả nghiên cứu của Google Brain được ứng dụng vào hàng loạt sản phẩm như trợ lý ảo Google, Google dịch, Google Photos, hay trong tính năng nhận diện giọng nói ở thiết bị Android, chế độ bản đồ StreetView và công cụ tìm kiếm hình ảnh online.

Coursera và khóa học trực tuyến về AI

Đầu năm 2012, Andrew Ng thành lập nền tảng học trực tuyến Coursera với mục tiêu lan tỏa kiến thức khoa học tới mọi nơi trên thế giới. Ông cũng góp phần thúc đẩy phổ cập AI thông qua công ty giáo dục trực tuyến DeepLearning.AI. "Trung bình cứ 1.000 người thì có một người theo một khóa học AI từ tôi", Andrew Ng nói với Time.

Bộ bài giảng trên Coursera trở thành một trong những khóa học đầu tiên về chủ đề machine learning. Các nội dung hướng đến người mới, cung cấp những kiến thức cơ bản để có thể nghiên cứu sâu hơn lĩnh vực AI. Hiện tại, bộ bài giảng thu hút hơn 4,8 triệu người và được đánh giá là "phương pháp tốt nhất để bắt đầu tìm hiểu về học máy".

Sau 11 năm, Coursera có hơn 7.000 khóa học thuộc nhiều lĩnh vực như y dược, sinh học, khoa học xã hội, toán học, kinh tế học. Nền tảng cũng liên kết với các trường đại học danh tiếng và công ty công nghệ lớn để chuẩn hóa chất lượng giảng dạy. 

Andrew Ng giữ chức CEO tại Coursera trong giai đoạn thành lập. Năm 2014, ông chuyển sang Baidu nhưng vẫn giữ vị trí chủ tịch hội đồng quản trị tại công ty cũ. Hiện Coursera tiếp tục mở rộng hệ thống và đã đạt hơn 100 triệu học viên đăng ký tính đến tháng 4.

Landing AI

Landing AI là công ty về thị giác máy và trí tuệ nhân tạo tại Silicon Valley do Andrew NG thành lập năm 2017. Công ty tiên phong với cách tiếp cận AI lấy dữ liệu làm trung tâm (data-centric AI), giúp các công ty có bộ dữ liệu hạn chế vẫn có thể nhanh chóng nắm bắt được giá trị kinh doanh của AI và chuyển các dự án AI từ giai đoạn thử nghiệm khái niệm sang sản xuất quy mô lớn. 

Landing AI tạo ra hai sản phẩm đột phá gồm Landing Lens và Visual Prompting. Trong đó, thông qua công nghệ học sâu, Landing Lens cho phép doanh nghiệp phân tích quy trình kiểm tra, đánh giá tình trạng sản phẩm, loại bỏ sản phẩm lỗi, từ đó giúp nâng chất lượng đầu ra và tối ưu hóa các chi phí hoạt động. Đằng sau hai sản phẩm là gần 20 bằng sáng chế đột phá trong lĩnh vực thị giác máy tính, giúp công ty dẫn đầu về thị trường thị giác máy tính đến nay. 

Ngày 24/10, Andrew Ng sẽ tới Việt Nam và tham dự Diễn đàn Công nghệ FPT Techday 2023 do FPT tổ chức tại Hà Nội.

Bích Đào

Đại biểu Nguyễn Văn Cảnh (đoàn Bình Định) nêu quan điểm về việc người Việt còn thiếu thói quen đọc sách.

Đại biểu Nguyễn Văn Cảnh nhấn mạnh sự cần thiết phải hướng trẻ em đến với sách để đối trọng với tác động tiêu cực của công nghệ số. Việc đọc sách không chỉ giúp trẻ giảm thiểu thời gian sử dụng thiết bị điện tử mà còn góp phần hình thành thói quen đọc, rèn luyện tư duy và bồi dưỡng nhân cách.

Văn hóa đọc lâu nay luôn được quan tâm nhưng kết quả còn chưa thực chất. Các thiết chế thư viện, các không gian tự đọc, tự học chưa phát huy được hết giá trị.

Bà Vũ Dương Thúy Ngà - nguyên Vụ trưởng Vụ Thư viện, Bộ VHTTDL - từng tiết lộ số lượng thẻ đăng ký thành viên của thư viện tại Việt Nam chưa đạt tới 10%. Việc đọc còn hạn chế dẫn tới năng lực tự học giảm xuống, kéo theo nhận thức, đạo đức trong giới trẻ dần xuống cấp, ý thức tham gia vào hoạt động cộng đồng cũng giảm theo.

Số lượng thẻ đăng ký của thư viện tại Việt Nam chưa đạt tới 10%.

TS. Lê Thị Quỳnh Nga - giảng viên trường Đại học Giáo dục, Đại học Quốc gia Hà Nội - nêu thực tế hiện nay người Việt, đặc biệt là thế hệ trẻ ít dành thời gian cho hoạt động đọc sách.

Đối tượng đọc nhiều sách hơn tập trung vào những người phải đáp ứng yêu cầu của công việc như học sinh, sinh viên, nhà nghiên cứu… mà chưa phải xuất phát từ khát khao tri thức hay say mê vẻ đẹp của ngôn ngữ.

"Một số người khác lại đọc sách theo trend, theo tâm lý đám đông, thích đọc những truyện cấm để thỏa mãn trí tò mò, hoặc chỉ thích đọc truyện tranh, truyện anime với những nội dung hời hợt, thậm chí phản cảm… Tựu trung lại, việc đọc sách của người Việt hiện nay rất đáng báo động, và chưa thể gọi là văn hóa đọc được", TS. Lê Thị Quỳnh Nga nhận định.

Văn hóa đọc phải khởi nguồn từ gia đình

Việc đưa văn hóa đọc vào các nhà trường được coi là việc làm phù hợp, dễ có hiệu quả, tuy nhiên, theo thời gian phương thức này dần để lộ điểm yếu.

"Nhiều trường rất quan tâm đến giáo dục văn hóa đọc, dành nhiều tâm huyết và công sức cho việc hình thành và phát triển văn hóa đọc cho các em học sinh. Tuy nhiên, hiệu quả còn hạn chế do nhà trường phải thực hiện nhiều mục tiêu giáo dục khác nhau", TS Lê Thị Quỳnh Nga nêu.

Việc đưa văn hóa đọc vào các nhà trường chưa phát huy được hiệu quả thiết thực.

Bên cạnh đó, thời gian học sinh ở trường có hạn và nguồn lực của các nhà trường cũng có hạn, nên không thể chỉ trông vào nhà trường. Để hình thành văn hóa đọc, các chuyên gia nhấn mạnh cần sự chung tay của ba bên: gia đình - nhà trường và xã hội.

"Để đọc sách trở nên thường xuyên và dần trở thành văn hóa thì gia đình cũng cần đồng hành với con, duy trì, khuyến khích thói quen đọc sách cho các em. Xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc định hướng nội dung đọc lành mạnh, phù hợp độ tuổi, đẩy mạnh công tác xã hội hóa trong việc xây dựng hệ thống thư viện thân thiện tại các trường học, tại những nơi công cộng…", chuyên gia giáo dục Quỳnh Nga nhấn mạnh.

Một số chuyên gia nhấn mạnh văn hóa đọc phải khởi nguồn từ gia đình.

TS Nguyễn Quốc Vương - nhà nghiên cứu giáo dục, nhà hoạt động khuyến đọc - nhấn mạnh cha mẹ chưa thực sự chú tâm đến giáo dục việc đọc cho các con.

“Khác với thế giới, trong 100 người quan tâm việc học ở Việt Nam chỉ có 1-2 người quan tâm đến việc đọc của trẻ. Phần lớn phụ huynh quan tâm đến việc học hơn việc đọc. Việc học ở đây là làm bài tập, giải đề mà không phải rèn luyện kỹ năng tự học, tự đọc cho các con”, TS Nguyễn Quốc Vương nêu.

Nhiều bậc cha mẹ vẫn nhầm lẫn, cho rằng việc học và việc đọc là hai việc tách rời. Đây cũng là lý do dẫn đến việc nhiều phụ huynh nói rằng con bận học nên không có thời gian đọc.

Tăng không gian đọc là chưa đủ

Đại biểu Nguyễn Văn Cảnh kiến nghị xây dựng các góc đọc sách tại nhiều địa điểm công cộng, từ trường học, công viên, bảo tàng, vườn hoa, bệnh viện đến phòng chờ sân bay, bến cảng, khách sạn, khu du lịch, khu vui chơi, trạm chờ xe bus... nhằm khuyến khích người dân đọc sách mọi lúc, mọi nơi.

Việc xây dựng thêm nhiều không gian đọc là đúng đắn nhưng không phải tất cả. Bởi nâng cao văn hóa đọc là nâng cao thẩm mỹ, lối sống tôn trọng tri thức, tôn trọng văn hóa nói chung. Việc đó không đơn giản chỉ là đưa sách để mọi người đọc. Vì vậy, tăng không gian đọc là tốt nhưng chưa đủ.

Không gian văn hóa đọc sáng tạo là cần thiết nhưng chưa đủ để hình thành văn hóa đọc lâu dài, bền vững.

"Xây thư viện sách in chỉ đáp ứng được một phần độc giả và đòi hỏi vốn đầu tư rất lớn, nếu không khéo sẽ thành đầu voi đuôi chuột. Cần làm cả thư viện sách in và thư viện sách đã số hóa. Với những người ở xa các đô thị, trung tâm văn hóa chắc chắn sẽ không có điều kiện đến thư viện đọc sách, họ sẽ đọc sách trên mạng, vì vậy có thể xem xét xây dựng thư viện số", nhà văn Phan Chi nêu.

Ngoài ra, cũng cần nguồn lực lớn để đầu tư, phát triển nội dung đọc, trong đó tập trung vào các chính sách khuyến khích các tác giả, nhà xuất bản nghiên cứu, đổi mới cả về nội dung lẫn hình thức để vừa có những tác phẩm có giá trị nghệ thuật, văn hóa cao, vừa hấp dẫn về mặt hình thức nhằm thu hút người đọc.

Đọc được sách hay, hãy gửi review cho Tri Thức - Znews

Bạn đọc được một cuốn sách hay, bạn muốn chia sẻ những cảm nhận, những lý do mà người khác nên đọc cuốn sách đó, hãy viết review và gửi về cho chúng tôi. Tri Thức - Znews mở chuyên mục “Cuốn sách tôi đọc”, là diễn đàn để chia sẻ review sách do bạn đọc gửi đến qua Email: books@znews.vn. Bài viết cần gửi kèm ảnh chụp cuốn sách, tên tác giả, số điện thoại.

Trân trọng.

Các nhà khoa học từ Imperial College London và Bệnh viện mắt Moorfield/London, đã phát triển một công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể chẩn đoán và dự đoán nguy cơ phát triển nhiều loại bệnh - từ bệnh về mắt đến suy tim và bệnh Parkinson - dựa trên hình ảnh võng mạc của con người.

Các công cụ AI đã được đào tạo để phát hiện bệnh từ hình ảnh võng mạc, nhưng điều khiến công cụ mới, có tên RETFound, trở nên độc đáo là nó được phát triển bằng phương pháp được gọi là học không giám sát. Các nhà nghiên cứu không cần phải phân tích từng hình ảnh trong số 1,6 triệu hình ảnh võng mạc được sử dụng để đào tạo và phân loại chúng là “bình thường” hoặc “bất thường”. Các trình tự như vậy được gọi là gắn thẻ dữ liệu và đòi hỏi nhiều thời gian và tiền bạc.

Thay vào đó, họ đã sử dụng một phương pháp tương tự cách được sử dụng để huấn luyện các Mô hình ngôn ngữ lớn (BLM) như ChatGPT. BLM sử dụng một lượng lớn văn bản để học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa theo ngữ cảnh. Tương tự, RETFound sử dụng nhiều loại ảnh võng mạc khác nhau để dự đoán những phần hình ảnh bị thiếu.

Võng mạc của con người có thể đóng vai trò như một “cửa sổ” vào cơ thể và tiết lộ nhiều điều về sức khỏe, vì đây là bộ phận duy nhất của cơ thể con người mà qua đó mạng lưới mao mạch của các mạch máu nhỏ có thể được quan sát trực tiếp.

Nếu một người mắc bệnh tim mạch, chẳng hạn như tăng huyết áp, mọi mạch máu trong cơ thể có khả năng bị ảnh hưởng, mà có thể thấy điều đó trực tiếp qua hình ảnh võng mạc. Võng mạc cũng là một phần mở rộng của hệ thần kinh trung ương, có nghĩa là hình ảnh của võng mạc có thể được sử dụng để đánh giá sức khỏe của mô thần kinh.

Sau khi đào tạo RETFound trên 1,6 triệu hình ảnh võng mạc không được gắn nhãn, các nhà nghiên cứu có thể nhập một số lượng nhỏ hình ảnh được gắn nhãn để đào tạo mô hình nhận biết các bệnh cụ thể. Các nhà nghiên cứu cho biết, bằng cách tìm hiểu từ tất cả các hình ảnh không được gắn nhãn, mô hình có thể dễ dàng tìm hiểu các đặc điểm của võng mạc liên quan đến một căn bệnh cụ thể.

Hiện nay, mô hình này đã bắt đầu được công bố rộng rãi và các trung tâm y khoa trên khắp thế giới có thể ứng dụng mô hình này trên các nhóm bệnh nhân riêng biệt.

(theo Techinsider)

Theo Kaspersky, đây có lẽ là virus lây lan qua Facebook thành công nhất từ trước tới nay. Việc giả dạng tính năng thông báo (notification) của Facebook Messenger cho phép nó dễ dàng lừa người dùng nhấp vào các tin nhắn giả mạo bạn bè gửi tới.

Khi nhấp vào tin nhắn giả mạo đó, một con trojan sẽ được cài vào hệ thống dưới dạng tiện ích mở rộng (extension) của trình duyệt Chrome. Nó sẽ tự động hack tài khoản Facebook của nạn nhân, và từ đây sẽ tự động gửi tin nhắn giả mạo tới danh sách bạn bè. Một quy trình lây lan sẽ lặp đi lặp lại khiến cho số nạn nhân nhanh chóng tăng theo cấp số nhân.

"Malware này giúp kẻ tấn công có thể thay đổi thiết lập riêng tư, trích xuất dữ liệu cá nhân, spam, đánh cắp danh tính, tạo ra các 'link' và 'share' giả mạo trên Facebook", cảnh báo của Kaspersky cho biết. Ngoài ra, malware này cũng có cơ chế che giấu khiến các phần mềm anti-virus khó tìm diệt hơn.

Vẫn theo Kaspersky, có vẻ malware trên chỉ lây lan qua các hệ thống máy tính chạy hệ điều hành Windows. Ngoài ra, nó cũng lây lan trên cả điện thoại Windows. Các nền tảng như Android và iOS không bị ảnh hưởng.

Facebook đã thực hiện một số biện pháp để hạn chế tốc độ lây lan của malware trên. Khi trong đó, Google đã gỡ bỏ extension Chrome mà malware này lợi dụng để cài đặt vào hệ thống. Nếu bạn ghi ngờ máy tính của mình đang nhiễm mã độc này, hãy cập nhật các phần mềm bảo mật và tiến hành quét toàn bộ hệ thống.

Nguyễn Minh(theo DigitalTrends)

Theo danh sách được Sở GD-ĐT Hà Nội phê duyệt, có 182 thí sinh trúng tuyển.

Cụ thể, danh sách trúng tuyển TẠI ĐÂY.

Ảnh minh họa: Thanh Hùng

Thí sinh trúng tuyển xác nhận nhập học bằng hình thức trực tuyến từ 17h ngày 1/9 đến 12h ngày 4/9/2021.

Phụ huynh và học sinh sẽ xác nhận nhập học bằng cách nhập đầy đủ thông tin tại đây.

Thí sinh nộp hồ sơ nhập học bằng hình thức trực tiếp tại Trường THPT chuyên Hà Nội - Amsterdam (sau thời gian giãn cách xã hội, trường sẽ thông báo cụ thể qua website trường).

Hồ sơ cần nộp bao gồm:

 + Bản chính Học bạ tiểu học;

 + Bản sao Giấy khai sinh hoặc bản photo Giấy khai sinh có công chứng;

 + Bản photo Hộ khẩu thường trú có công chứng;

 + Bản photo Giấy chứng nhận, Giấy khen ... chế độ ưu tiên, khuyến khích có công chứng (phụ huynh mang theo bản chính để cán bộ thu hồ sơ kiểm tra).

Thanh Hùng

Giáo viên lý giải hiện tượng điểm 10 kín học bạ tiểu học

Do ảnh hưởng của dịch Covid-19 không thể tổ chức thi, hai trường chuyên nổi tiếng ở Hà Nội và TP.HCM phải xét tuyển học sinh vào lớp 6 nhưng việc này không hề dễ dàng bởi quá nhiều hồ sơ toàn điểm 10. 

Với phương thức xét tuyển bằng kết quả thi THPT quốc gia 2017, điểm trúng tuyển cao nhất của hệ đại học là 24,5, ngành Sư phạm Hóa học.

Điểm chuẩn trúng tuyển cao nhất theo phương thức xét tuyển học bạ là 25 điểm. 

Cụ thể như sau:

Phương Chi