Cùng với sự phát triển của công nghệ, trí tuệ nhân tạo trở thành chủ đề nóng hiện nay. Nó không còn là chủ để được bàn các nhà khoa học bàn luận trong phòng thí nghiệm. Hay bởi các nhà làm phim về khoa học viễn tưởng. Nó đã len lỏi và có mặt hầu như ở mọi mặt của cuộc sống xã hội.

Vậy đã bao giờ bạn thắc mắc cách lập trình trí tuệ nhân tạo không? Làm như thế nào để xây dựng một hệ thống AI? Các bước cụ thể để thực hiện là gì? 

Tại sao nên tìm hiểu và học cách lập trình trí tuệ nhân tạo?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động vào cuộc sống của chúng ta theo nhiều cách khác nhau. Nó có mặt ở hầu hết mọi nơi, mọi lúc, trong đa dạng các lĩnh vực.

Ví dụ: Google Assistant, Siri hay Google Dịch và các công cụ phát hiện tin nhắn rác. Đây là những ứng dụng phổ biến nhờ AI mà bạn có thể dễ dàng bắt gặp.

Với sự phát triển nhanh chóng, mức độ phổ biến được phủ rộng trên khắp toàn cầu. Nếu bạn có sự hiểu biết, biết cách lập trình trí tuệ nhân tạo, nó sẽ mở ra rất nhiều cơ hội cho bạn. Với AI, bạn không chỉ giới hạn trong viết tạo ra các công cụ như trợ lý ảo mình ví dụ trên hay các robot. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo là rất lớn.

Trước nhu cầu rộng lớn của thị trường. Ngày nay cộng đồng người học và làm trong lĩnh vực này đang càng gia tăng. Nhiều tài nguyên và các khóa học lập trình trí tuệ để bạn lựa chọn. 

Hướng dẫn cách lập trình trí tuệ nhân tạo

DOWNLOAD NGAY TRỌN BỘ TÀI LIỆU HỌC LẬP TRÌNH TỔNG HỢP CƠ BẢN – NÂNG CAO

Cách để lập trình AI

Cách để lập trình AI

 

Trước khi giới thiệu cho bạn các bước để lập trình trí tuệ nhân tạo. Mình muốn bạn hiểu rằng việc xây dựng một hệ thống AI nó sẽ khác với lập trình máy tính truyền thống. Để xây dựng một hệ thống AI, nó bao gồm cả lập trình máy tính truyền thông thống kết hợp với machine learning và deep learning. Nhờ đó phần mềm có khả năng tự động cải thiện được chính nó.

Các bước thiết kế hệ thống AI

  • Xác định vấn đề

Việc đầu tiên và quan trọng nhất khi lập trình trí tuệ nhân tạo đó là trả lời những câu hỏi sau: bạn đang cố gắng giải quyết vấn đề gì? Kết quả mong muốn là gì?

Chỉ khi bạn hiểu rõ lý do bắt đầu thì nó cũng chính là kim chỉ nam cho các bước tiếp theo. Khi bạn có được câu trả lời rõ ràng cho 2 câu hỏi trên thì bạn tập trung và làm nhất quán để đạt được mục tiêu.

Bên cạnh đó, bạn nên nhớ rằng AI không thể là “thuốc chữa bách bệnh”. Đó là một công cụ, không phải toàn bộ giải pháp. 

  • Chuẩn bị dữ liệu.

Sau khi biết được mục đích lập trình trí tuệ nhân tạo là gì. Bước tiếp theo bạn cần chuẩn bị và xem xét lại các dữ liệu bạn có. 

Trong đó dữ liệu được chia thành 2 loại gồm dữ liệu có cấu trúc và dữ liệu không có cấu trúc. Cụ thể:

Dữ liệu có cấu trúc là loại dữ liệu tuân theo một định dạng cứng nhắc để đảm bảo tính nhất quán trong quá trình xử lý và cũng dễ dàng phân tích. Ví dụ như  hồ sơ khách hàng với họ, tên, ngày sinh, địa chỉ, v.v.

Dữ liệu phi cấu trúc là dữ liệu được duy trì theo mẫu không đồng nhất. Nó có thể bao gồm âm thanh, hình ảnh, hình ảnh, từ ngữ và đồ họa thông tin.  Ví dụ như email, cuộc trò chuyện qua điện thoại, tin nhắn WhatsApp, WeChat.

Đôi khi ở các doanh nghiệp và các công ty lớn có cơ sở dữ liệu độc quyền khổng lồ. Tuy nhiên những dữ liệu thô này có thể chưa đáp ứng đúng yêu cầu cho AI. Vì vậy trước khi chạy các mô hình, chúng ta phải đảm bảo rằng dữ liệu đã được sắp xếp và làm sạch. Trong thực tế, chúng tôi phải kiểm tra tính nhất quán, xác định thứ tự thời gian, thêm nhãn nếu cần, v.v. 

Nói chung, xử lý dữ liệu, dữ liệu càng sạch chúng ta càng có nhiều khả năng đưa ra kết quả để giải quyết vấn đề đã xác định của mình dễ dàng hơn.

  • Chọn các thuật toán.

Đây có thể được coi là bước cốt lõi trong việc xây dựng hệ thống AI. Dựa trên loại hình học, thuật toán có thể thay đổi hình dạng mà nó cần. Có hai thuật toán chính gồm:

  • Học có giám sát: thuật toán này liên quan đến việc máy được cung cấp một tập dữ liệu mà trên đó nó sẽ tự đào tạo để cung cấp các kết quả cần thiết trên tập dữ liệu kiểm tra. Hiện nay, có một số thuật toán học có giám sát, cụ thể là SVM (Máy vectơ hỗ trợ) , Hồi quy logistic, Tạo rừng ngẫu nhiên, Phân loại Bayes ngây thơ, v.v. 
  • Học không giám sát: Kiểu học này khác với học có giám sát vì các loại thuật toán. Các danh mục này có thể được phân loại là phân cụm, trong đó thuật toán cố gắng nhóm các thứ lại; hiệp hội, nơi nó thích tìm kiếm các liên kết giữa các đối tượng; và giảm kích thước, trong đó nó giảm số lượng biến để giảm nhiễu. 
  • Huấn luyện các thuật toán.

Sau khi chọn được thuật toán để lập trình. Một bước quan trọng để đảm bảo độ chính xác của mô hình là đào tạo thuật toán đã chọn. 

Mặc dù không có số liệu tiêu chuẩn hoặc ngưỡng quốc tế về độ chính xác của mô hình. Nhưng điều cần thiết là phải duy trì mức độ chính xác trong khuôn khổ đã được chọn.

Đào tạo và đào tạo lại chính là “chìa khóa” để xây dựng một hệ thống AI hoạt động. Trong trường hợp mô hình chưa đạt độ chính xác mong muốn, người ta sẽ phải đào tạo lại thuật toán cho đến khi nó đạt yêu cầu. 

  • Chọn một ngôn ngữ lập trình cụ thể.

Dĩ nhiên để lập trình trí tuệ nhân tạo thì sẽ cần phải sử dụng đến ngôn ngữ lập trình. Vậy đâu là ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo phù hợp. Điều này lại phụ thuộc vào nhu cầu của bạn và nhiều yếu tố khác nhau. Như bạn đã biết, có rất nhiều ngôn ngữ lập trình từ C ++ và Java đến Python…

Đọc thêm: Top 3 ngôn ngữ lập trình trí tuệ nhân tạo phổ biến nhất 2022

  • Chạy trên một nền tảng đã chọn

Cuối cùng thì bạn đã đi đến những bước cuối của quy trình hướng dẫn cách lập trình trí tuệ nhân tạo. Sau khi thực hiện được 5 bước trên. Bây giờ là lúc bạn cần chọn nền tảng cung cấp cho bạn tất cả các dịch vụ cần thiết để xây dựng hệ thống AI của bạn thay vì bắt bạn mua mọi thứ bạn cần một cách riêng lẻ. 

Các nền tảng này được xây dựng để giúp dễ dàng quá trình học máy và tạo điều kiện thuận lợi trong việc xây dựng các mô hình. Các nền tảng phổ biến như Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow , v.v. giúp người dùng giải quyết các vấn đề như xử lý trước dữ liệu , đào tạo mô hình và dự đoán đánh giá. 

Quà tặng: Bài test đánh giá năng lực và mức độ phù hợp của bạn với ngành lập trình

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo mang lại vô số ứng dụng hay ho. Điều đó cũng chính yếu tố khiến ngày càng thu hút nhiều người chạy đua theo miếng mồi ngon này. Vì vậy hiểu được và biết cách lập trình trí tuệ nhân tạo như thế nào là kiến thức cần bạn trang bị từ sớm nếu muốn theo đuổi con đường này.