Posted by TensorFlow Team

When the TensorFlow YouTube channel launched in 2018, we had a vision to inform and inspire developers around the world about what was possible with Machine Learning. With series like Coding TensorFlow showing how you can use it, and Made with TensorFlow showing inspirational stories about what people have done with TensorFlow and much more, the channel has grown greatly. But we learned an important lesson: it’s a global phenomenon, and to reach the world effectively, we should provide some of our content in multiple languages with native speakers presenting. Check out the popular Zero to Hero series in Vietnamese!

Nhập môn Học máy với TensorFlow

Dường như mỗi khi bạn lướt web, đọc sách, báo thì thông tin về công nghệ học máy (machine learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) luôn đập vào mắt bạn. Trong số đó cũng có không ít những thông tin và quảng cáo thổi phồng về AI. Bởi vậy, từ góc nhìn của developer, chúng tôi trong nhóm TensorFlow quyết định sản xuất một chuỗi video gồm 4 phần về bản chất thực sự của công nghệ học máy, dựa trên bài thuyết trình nổi tiếng của Laurence Moroney tại Google IO 2019 với tựa đề Machine Learning: Zero to Hero (tạm dịch là Công nghệ Học máy: Trở thành chuyên gia từ con số 0 với TensorFlow).

Trong video 1, chúng tôi sẽ giới thiệu về một hình thức lập trình mới là học máy. Trong đó, thay vì lập trình các chỉ thị cho máy tính bằng ngôn ngữ lập trình như Java hoặc C++, thì trong học máy bạn sẽ tạo một chương trình được huấn luyện dựa trên dữ liệu và máy tính sẽ tự suy ra các logic từ dữ liệu này. Vậy công nghệ học máy thực sự là như thế nào? Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về một ví dụ “Hello World” về tạo mô hình học máy, giới thiệu các ý tưởng mà chúng ta sau đó sẽ áp dụng cho một vấn đề thú vị hơn: thị giác máy tính.

Trong video 2, bạn sẽ tìm hiểu về thị giác máy tính dựa trên học máy. Chúng ta sẽ huấn luyện cho máy tính nhìn thấy và nhận diện các đồ vật khác nhau.

Trong video 3, chúng ta sẽ học về các mạng nơ ron tích chập và lý do chúng đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng thị giác máy tính. Tích chập là bộ lọc xử lý hình ảnh và trích xuất các đặc điểm đặc trưng của ảnh. Bạn sẽ tìm hiểu về cách hoạt động của các mạng nơ ron tích chập qua việc xử lý và trích xuất đặc điểm của một tập các hình ảnh thực tế.

Trong video 4, bạn sẽ học về cách xây dựng mô hình phân loại hình ảnh để chơi trò oẳn tù tì. Trong phần 1, chúng ta đã đề cập đến trò chơi oẳn tù tì và việc lập trình để máy tính nhận biết hình ảnh bàn tay ra đấm, lá, kéo khó như thế nào. Tuy nhiên, sau đó chúng ta cũng đã tìm hiểu nhiều về công nghệ học máy, cách xây dựng mạng nơ ron để phát hiện các quy luật từ dữ liệu điểm ảnh, và phương pháp sử dụng mạng tích chập để phát hiện các đặc trưng trong bức ảnh. Trong phần này, chúng ta đã áp dụng những kiến thức đã học từ 3 phần trước để xây dựng mạng nơ ron để máy tính chơi oẳn tù tì.

Hy vọng loạt video này sẽ giúp bạn làm quen với học máy. Nếu có góp ý gì, các bạn hãy viết vào phần comment trong video trên YouTube. Và đừng quên subscribe kênh YouTube của TensorFlow thể xem các video khác về học máy nữa nhé!