Làm cách nào để xây dựng mô hình AI thông minh cho doanh nghiệp?

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Xây dựng mô hình AI thông minh đóng vai trò như một công cụ tuyệt vời giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp và nâng cao khả năng của con người bằng cách mở ra các cấp độ mới về hiệu quả và độ chính xác. Từ dự đoán tài chính đến chẩn đoán chăm sóc sức khỏe, ứng dụng của mô hình AI là vô hạn trong các ngành khác nhau.

1. Sự tăng trưởng chưa từng có của thị trường AI toàn cầu

Việc áp dụng AI sẵn sàng thúc đẩy sự tăng trưởng đáng kể của thị trường AI toàn cầu trong thập kỷ tới. Theo Statista, đến năm 2030, thị trường này, hiện được ước tính trị giá khoảng 100 tỷ USD, dự kiến ​​sẽ tăng trưởng gấp 20 lần và sẽ đạt gần 2 nghìn tỷ USD .

Sự tăng trưởng này là do vô số ngành công nghiệp đã tích hợp AI vào hệ thống vận hành của họ. Những phát triển đáng chú ý bao gồm sự gia tăng của chatbot , AI tạo hình ảnh và các ứng dụng di động dựa trên AI khác, khiến tương lai của trí tuệ nhân tạo trở nên đầy hứa hẹn.

Ở góc độ này, AI sáng tạo vẫn là một phân khúc phát triển nhanh chóng khác. Một thời đại mới với nhiều cơ hội cho trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã được giới thiệu vào năm 2022 với việc phát hành ChatGPT. Sự chuyển đổi này có thể thấy rõ khi phân tích sự gia tăng mạnh mẽ của việc sử dụng AI thế hệ từ năm 2022 đến năm 2023.

Sự quan tâm ngày càng tăng này có thể sẽ tiếp tục vì nó được kỳ vọng sẽ duy trì đà tăng trưởng. Khi người dùng tìm kiếm các phiên bản chatbot phức tạp và giống con người hơn, các phiên bản sắp tới của ChatGPT và xây dựng mô hình AI thông minh liên quan dự kiến ​​sẽ thúc đẩy sự quan tâm này.

>>> Đọc thêm: [Infographic] Báo cáo Mức Lương Nghề IT tại Việt Nam năm 2023

2. Xây dựng mô hình AI thông minh là gì?

Thuật ngữ “mô hình AI thông minh” mô tả một hệ thống trí tuệ nhân tạo tinh vi có năng lực nhận thức cao và khả năng thực hiện các nhiệm vụ đầy thách thức với khả năng hiểu và phán đoán tương đương với trí thông minh của con người. Các mô hình này được tạo bằng các thuật toán phức tạp và chiến lược học sâu, thường kết hợp với mạng lưới thần kinh, cho phép chúng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhận dạng mẫu và dự đoán hoặc thực hiện hành động dựa trên đầu vào được cung cấp.

Một ứng dụng hoặc mô hình AI thông minh được đặc trưng bởi khả năng học hỏi, suy luận, hiểu, thích ứng, tương tác, giải quyết vấn đề và tạo ra kết quả chính xác. Ví dụ: một mô hình ngôn ngữ như ChatGPT , có thể tạo ra văn bản giống con người để đáp lại các lệnh và xác định đối tượng, con người và kịch bản trong ảnh, là một ví dụ về mô hình AI thông minh.

Bằng cách tích hợp chức năng GPS, các nhà phát triển mô hình AI thông minh của chúng tôi đã thiết lập thành công cơ chế kết nối người tìm việc với các công ty lân cận đang tích cực tìm kiếm việc làm.

>>> Xem thêm: Xu hướng việc làm Trí tuệ nhân tạo và Học máy năm 2023

3. Làm cách nào để xây dựng mô hình AI thông minh

Để xây dựng một hệ thống AI gắn kết, kiến ​​trúc AI doanh nghiệp thường bao gồm nhiều lớp. Xây dựng mô hình AI thông minh năm lớp là một chiến lược phổ biến nhằm chia các phần khác nhau của hệ thống AI thành các cấp độ riêng biệt, mỗi cấp độ có chức năng riêng. Mô hình kiến ​​trúc AI doanh nghiệp năm lớp được mô tả theo cách sau:

3.1 Lớp cơ sở hạ tầng

Lớp cơ sở hạ tầng cung cấp sức mạnh tính toán cần thiết để xử lý và phân tích dữ liệu. Lớp này bao gồm các tài nguyên phần cứng giúp tăng tốc tính toán AI, bao gồm máy chủ, GPU (Bộ xử lý đồ họa) và các công cụ chuyên dụng khác. Doanh nghiệp có thể chọn các giải pháp thay thế cơ sở hạ tầng có khả năng mở rộng và thích ứng trên các nền tảng đám mây như AWS, Azure và Google Cloud .

3.2 Lớp dữ liệu

Dữ liệu là nền tảng của bất kỳ hệ thống AI nào. Dữ liệu được thu thập, lưu trữ và xử lý trước trong lớp dữ liệu. Các tác vụ, bao gồm làm sạch, chuyển đổi, tiêu chuẩn hóa và nâng cao dữ liệu, đều thuộc lớp này. Dữ liệu chất lượng cao, được tổ chức tốt là cần thiết để phát triển các mô hình AI chính xác và hiệu quả. Các doanh nghiệp thường xuyên sử dụng hồ dữ liệu hoặc kho dữ liệu để lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn.

3.3 Lớp dịch vụ

Lớp dịch vụ liên quan đến việc phục vụ và triển khai các mô hình AI thông minh cho các ứng dụng, dịch vụ hoặc người dùng cuối. Lớp này đòi hỏi phải phát triển các API (Giao diện lập trình ứng dụng), cho phép giao tiếp giữa các hệ thống và mô hình AI. Nó liên quan đến các hoạt động bao gồm mở rộng quy mô, giám sát và triển khai mô hình. Kiến trúc có container và microservice thường được sử dụng để tăng tốc độ triển khai và quản lý.

3.4 Lớp mô hình

Các mô hình AI thực tế được tạo và đào tạo ở lớp này. Trong lớp này, các thuật toán liên quan được chọn, thiết kế mạng lưới thần kinh, siêu tham số được điều chỉnh và các mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được dán nhãn. Xây dựng và đào tạo các mô hình AI trên lớp này là cách làm phổ biến khi sử dụng các khung máy học như TensorFlow và PyTorch.

>>> Xem thêm: Report thống kê và xu hướng AI toàn cầu năm 2023

3.5 Lớp ứng dụng

Các khả năng của AI được liên kết với các ứng dụng và quy trình kinh doanh ở lớp ứng dụng. Việc tạo các ứng dụng sử dụng các dự đoán và đề xuất do mô hình AI đưa ra cũng như kết hợp những hiểu biết sâu sắc về AI vào quá trình ra quyết định đều là một phần của lớp này. Những ứng dụng này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như phòng chống gian lận , tối ưu hóa chuỗi cung ứng và dịch vụ khách hàng.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

20 Ví dụ về trí tuệ nhân tạo ảo trong cuộc sống hàng ngày Phần 1

Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo và lợi ích của trí tuệ nhân tạo

AI trong kinh doanh mang lại sự chuyển đổi như thế nào? Hướng dẫn đầy đủ

Tương lai của việc học tập: Giáo dục dựa trên AI

Nguyễn Cúc