0:00 Chào mừng bạn đến với khóa học Nhập Môn ai hoàn toàn miễn phí Tôi là Thái Văn Linh giám đốc điều hành của Skills bridge một công ty cung cấp các chương trình đào tạo giúp cả khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nâng cao kỹ năng chuyên môn kỹ năng lãnh đạo và xây dựng doanh nghiệp thành công trong khóa học này Linh sẽ cùng các bạn Khám phá những yếu tố cơ bản về trí tuệ nhân tạo một trong những lĩnh vực công nghệ đang thay đổi cách bạn làm việc và định hình sự nghiệp của bạn để đạt được điều này chúng ta sẽ đi qua các phần chính sau đây bạn cũng có thể chọn học phần mà mình yêu thích bằng cách nhấn vào các móc thời gian tương ứng ở phần đầu chúng ta sẽ cùng khám phá top 10 kỹ năng cần thiết trong thời đại ai mà bạn cần phát triển ngay từ bây giờ từ đó thiết lập cho bạn Bộ Tư duy đúng khi làm việc với ai tiếp theo lin sẽ hướng dẫn bạn cách tự động hóa công việc qua bốn bước đơn giản để bạn có thể biến ai thành người trợ lý đắc
0:46 lực cho mình ở phần ba chúng ta sẽ học về sáu thuật ngữ ai cơ bản để hiểu rõ hơn về ai và các lĩnh vực liên quan lin cũng sẽ hướng dẫn bạn cách phát âm 26 thuật ngữ ai như người vản xứ giúp bạn tự tin hơn khi do tiếp về chủ đề này và cuối cùng chúng ta sẽ khép lại khóa học bằng cách nghe quan điểm về ai của hai chương gia công nghệ hàng đầu thế giới là Andrew in và elon musk sau khi hoàn tắt khóa học này bạn không chỉ được cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về ai mà còn được trang bị những tư duy nền tảng quy trình cụ thể để ứng dụng ai vào công việc của mình giúp bạn làm việc ít hơn với hiệu suất cao hơn bạn không cần lo lắng Nếu chỉ mới bắt đầu cũng không cần ghi chép nhiều vì tất cả nội dung trong khóa học này đều được thể hiện dưới dạng chuỗi bài viết và lên để ở phần Mô tả và bình luận bên dưới hãy cùng lin bắt đầu khóa học Nhập Môn ai và
1:33 biến trí tuệ nhân tạo thành Người Bạn Đồng Hành Thân Thiết trong sự nghiệp của bạn đừng quên Đăng ký và theo dõi kênh Thái bă lin Skills bridge để không bỏ lỡ các khóa học thú vị tiếp theo [âm nhạc] nha một báo cáo của mckinsey cho biết khoảng 50 ph nhiệm vụ có thể được tự động hóa báo cáo cũng chỉ ra rằng đến năm 2030 có tới 800 triệu việc làm trên toàn cầu có thể bị thay thế do tự động hóa nhưng cùng lúc 890 triệu việc làm mới sẽ được tạo ra 890 triệu so với 800 triệu thấy là nhiều công việc hơn đúng không Ai có thay thế công việc của bạn không thay vì nói ai thay thế hoàn toàn nên sẽ nói là ai sẽ chuyển đổi công việc của bạn và đòi hỏi bạn cần phát triển các kỹ năng bổ sung để làm việc tốt hơn
2:19 với ai Bạn có sợ xe ô tô không Bạn có sở máy vi tín không không vì bạn biết rõ cách thức các bộ máy này vận hành ai cũng vậy thôi chúng ta cứ xem nó như một công cụ một người bạn và mình tập làm quen với chúng học hỏi về chúng sử dụng chúng trong tập đầu tiên của chuỗi video làm bạn với ai các bạn sẽ nắm được top 10 kỹ năng có nhu cầu tăng cao trong thời đại ai và thứ nhì thay đổi tư duy để biến ai thành trợ lý thay vì đối tụ cành tranh cho công việc của mình trước hết nếu bạn thấy làm việc với ai còn là một viễn cảnh xa vời thì linh sẽ nói cho bạn biết vì sao bạn nên tìm hiểu về ai và và ứng dụng của nó ngay bây giờ không phải tháng sau năm sau mà phải ngay lúc
3:05 [âm nhạc] này một nghiên cứu của pe research cho thấy công việc của những người có trình độ đại học trở lên có thể bị ảnh hưởng bởi ai nhiều nhất nghiên cứu này cũng có một điểm tích cực là nếu công việc của bạn tiếp xúc với ai nhiều hơn bạn có khả năng có thu nhập cao hơn nếu không học hỏi về ai từ bây giờ khả năng lớn là bạn buộc phải học những kỹ năng này trong tương lai và lúc đó thì đã muộn rồi điều này giống như Nếu bây giờ bạn mới bắt đầu học cách sử dụng máy vi Tín và internet thì bạn có làm tốt công việc của mình không Bạn không nên sợ hãi Ai sẽ thay thế tất cả công việc của chúng ta ai giỏi về các nhiệm vụ cụ thể về phân tích dữ liệu và xác định các hình
3:51 mẫu nhược điểm của ai là bị giới hạn trong những khung mẫu nhất định phụ thuộc dữ liệu bạn Nhập vào nếu dữ liệu bạn đưa vào Sai Ai sẽ trả về cho bạn kết quả sai Nói tóm lại ai có những điểm mạnh và cũng có những hạn chế Nhưng điều quan trọng nhất không phải là lo sợ công việc của mình có bị ai thay thế hay không mà quan trọng là bạn biết mình cần phát triển những kỹ năng nào để có thể phát triển sự nghiệp trong thời đại ai Bây giờ chúng ta sẽ xem top 10 kỹ năng có nhu cầu tăng cao trong tương lai theo báo cáo của diễn đàn kinh tế thế giới nha các kỹ năng này bao gồm một t Duy Sáng t tư duy phân tích analytical thinking ba khả năng cập nhật kiến thức công nghệ
4:37 technological literacy 4 khả năng tò mò và học tập suốt đời curiosity and lifelong learning 5 kỹ năng tự phục hồi linh hoạt và nhanh nhẹn resilience flexibility and agility 6 tư duy hệ thống system thinking 7 ai và dữ liệu lớn ai and big data 8 khả năng tự tạo độ và nhận thức về bản thân motivation s awareness ch quản lý nhân sự Talent management 10 kỹ năng dịch vụ khách hàng service orientation and customer service để các bạn dễ theo dõi thì linh sẽ chia các kỹ năng này thành ba nhóm đầu tiên là nhóm kỹ năng tư duy và sáng tạo nhóm kỹ năng này tập trung vào khả năng suy nghĩ logic giải quyết vấn đề và đưa ra
5:24 giải pháp sáng tạo thứ hai là nhóm kỹ năng công nghệ và thích ứng Linh hoặc nhóm này tập trung vào khả năng tiếp cận sử dụng và làm chủ công nghệ cũng như thích ứng với môi trường làm việc thay đổi thứ ba là nhóm kỹ năng giao tiếp và quản lý các kỹ năng này tập trung vào khả năng giao tiếp hiệu quả làm việc nhóm quản lý bản thân và người khác trước khi chúng ta đi tiếp nếu bạn thấy những thông tin mà lin chia sẻ hữu ích Hãy đăng ký Kênh Để ủng hộ và nhận thông báo khi có video mới đơ tải nha khi nhìn nhìn vào 10 kỹ năng trên lin nhận thấy để sống trong thời đại Ai có ba điều mà tất cả chúng ta cần làm đầu tiên là giữ lòng tò mò và tinh thần học hỏi liên tục công nghệ thay đổi rất
6:10 nhanh Nếu không cập nhật kiến thức và kỹ năng của mình bạn sẽ bị bỏ lại phía sau các bạn đừng nghĩ học nghĩa là mình phải học cái gì đó lớn lao như lập trình dữ liệu lớn học ở đây chỉ cần bạn dành thời gian đọc những thông tin hay xem YouTube nghe Podcast về ai về công nghệ hiểu được những khái niệm cơ bản của ngành này lúc đầu phần lớn là mình sẽ không hiểu người ta đang nói gì thì bạn cứ nghe để nắm các khái niệm trước rồi từ từ mình sẽ nghe quen vì có những vấn đề lặp đi lặp lại rồi bạn sẽ thấy những thông tin này quen thuộc như mình đọc tin tức về giá vàng về tình hình kinh tế mỗi sáng thôi những điều này nghe đơn giản đúng không Thật sự thì bước đầu tiên chỉ đơn giản như vậy thôi Thứ hai
6:57 là bạn cần phát triển những kỹ năng về con người kết nối con người bởi vì những nhiệm vụ lặp đi lặp lại đã có máy móc làm hết rồi công nghệ sẽ trả lại cho bạn sự tự do sáng tạo tư duy phản biện trí tuệ cảm xúc ai cho bạn thời gian để nuôi giữ mối quan hệ với bản thân mình và với những người xung quanh cuối cùng cái này cũng không hẳn là kỹ năng mà là tư duy nhiều hơn đó là bạn hãy mở lòng với sự thay đổi Chúng ta chấp nhận ai như một phần của cách làm việc mới của thời đại mới như chúng ta từng chấp nhận nhận sự ra đời của xe hơi của mạng Internet của điện thoại thông minh nhìn lại thì những tiến bộ kỹ thuật này đều giúp con người mở rộng Tầm nhìn của mình phải không Bạn có nhớ lần đầu mình tập lái xe không Bạn
7:42 ngồi lên và khởi động xe ngay lúc đó bạn không biết là mình sẽ lái xe vào cao tóc nào ở đất nước nào bạn không biết bạn chỉ đơn giản là ngồi lên và đi những bước đầu tiên tương tự chúng ta cũng không biết ai sẽ đưa mình tới đâu Bạn chỉ cần tải các công cụ ai về dùng thử các tính năng của nó xem thử nó giúp được gì cho công việc của mình một điều thứ vị là trong thời đại Ai này cả bạn và Linh và tất cả mọi người trên toàn cầu đều có xuất phát điểm giống nhau Chúng ta đều thấy mới lạ với công nghệ này chúng ta đều bắt đầu học sử dụng ai để áp dụng vào cuộc sống của mình rất hiếm để có cơ hội bắt đầu cùng với mọi người và đây cũng là câu hỏi để bạn vượt qua được phần lớn mọi người bạn chỉ cần
8:28 tập trung và tiếp cận s với ai trước khi đi tiếp Linh muốn hỏi các bạn một câu hỏi trước các buổi họp Đã bao giờ bạn nhìn vào bảng báo cáo và tự hỏi làm sao để tìm ra được điểm máu chốt để định hướng cho các bước đi tiếp theo Linh tin rằng bất kỳ ai từng làm việc với báo cáo đều đã ít nhất một lần trải qua tình huống này đó là cảm giác mất kẹt giữa hàng loạt số liệu không tìm thấy lối thoát để định hình hướng đi tiếp theo kết quả là những câu hỏi tiềm năng có thể bị bỏ lỡ hoặc các quyết định quan trọng trở nên mơ hồ nhưng nếu có cách để hiểu nhanh các báo cáo phức tạp mà không mất hàng giờ Phân tích nhận diện cơ hội tìm ẩn Chỉ với vài bước đơn giản thuyết phục gấp trên bằng dữ liệu sắc bén và những đề xuất chiến lược rõ ràng thì mọi chuyện sẽ khác đúng không và đây chính
9:14 là lúc khóa học ai for decision making có thể giúp bạn khóa học sẽ hướng dẫn bạn từng bước hệ thông hóa số liệu xây dựng bức tranh toàn cảnh rõ ràng dễ hiểu và ngay lập tức hữu dụng cho công việc của bạn dự đoán và dẫn đầu ứng dụ ai để nhận diện sớm các cơ hội tiềm năng và cửi ro tiềm tạng giúp bạn đưa ra những quyết định xác suốt và phù hợp chứ với doanh nghiệp nhấn link dưới bình luận và đăng ký tham gia khóa học ngay [âm nhạc] nha chỉ bốn bước thôi lên đảm bảo khi bạn làm bốn bước này trong xuyên suốt 1 năm bạn sẽ được xếp nhìn nhận là người chủ động và xuất sắc trước khi chia sẻ chi tiết về tư duy tự động hóa linh sẽ nói một chút về công việc đầu tiên của Linh nha cách đây hơn 20 năm
9:59 những nhiệm vụ đầu tiên mà Linh được giao là các công việc Lật vật suốt 6 tháng Linh chỉ đứng ở máy photocopy và sao chép từng trang trong các cuốn sách mà họ đưa mình rồi sau đó là đi mua cà phê ngồi nhập dữ liệu đó là những công việc rất nhầm chán nó cứ lặp đi lặp lại với các bạn ngày hôm nay nghe thì các bạn sẽ muốn nghĩ làm liền đúng không trong tình huống đó thì linh đã làm gì Linh tập xây dựng cho mình tư duy phát triển hay còn gọi là growth mindset ở nơi làm việc nên xem mỗi công việc được được giao là cơ hội để mình học hỏi khi được giao làm copy Linh sẽ tìm cách để copy nhanh nhất đúng và đẹp nhất khi được giao nhập dữ liệu lin xem đó là cơ hội Mình tập gõ máy nhanh và chính xác Nói chung với tất cả những việc được giao lin cố gắng đổi Chúng thành một cái
10:45 gì đó mà mình có thể cải thiện làm hay hơn giỏi hơn tất cả mọi người trong văn phòng thì sau này Linh mới biết những cái gì đó mà lin cố cải thiện Đó là những quy trình những bước tự động hóa để có thể hoàn thành công việc của mình Đó là bài học của Linh năm 19 20 tuổi Linh chấp nhận khi mới bước vào môi trường làm việc người ta sẽ không giao cho mình những công việc vui nhìn to lớn đơn giản là vì bạn chưa có kinh nghiệm chưa nghĩ đủ sâu để thực hiện bây giờ là 20 năm sau các bạn genen Z đã bắt đầu đi làm rồi thì Linh thấy với sự hỗ trợ của công nghệ của mạng internet và tiếp theo đây là ai những việc nhầm chán mà linh vừa kể ở trên phần lớn là các bạn không cần làm nữa các bạn được tự do hơn và bắt đầu làm những công việc sáng tạo hơn vui hơn tuy nhiên luôn có chữu tuy nhiên
11:32 phải không các bạn có nhớ nghiên cứu của Viện nghiên cứu toàn cầu mckinsey mà chúng ta đã chia sẻ trong tập 1 của chuỗi video làm bản với ai này không 50 ph các nhiệm vụ Hiện tại có thể được tự đồng hóa và hơn 30 ph hoạt động của 6/10 nghề có thể tự động hóa nghĩa là bạn cần tự động hóa 30 đến 50 ph Công việc hiện tại của mình để có thể đứng vững trong thị trường lao động nhìn số liệu trên thì sự phát triển của công nghệ cũng là một thách thức bởi vì công nghệ phát triển rất nhanh để nắm bắt chúng các bạn phải học hỏi nhiều hơn tư duy nhanh hơn trước đây lên có 6 tháng để học photocopy nhưng bây giờ các bạn chỉ có vài tuần thậm chí là vài ngày để học cách dùng một ứng dụng mới thôi đó cũng là một động lực thúc đẩy Linh và đội ngủ làm ra chương trình làm bạn với ai này
12:17 để chúng ta học cùng nhau và Linh có thể dùng kinh nghiệm của mình để giúp các bạn tiếp cận với ai một cách có hệ thống hơn khi nghĩ đến tự động hóa bạn nghĩ đến điều gì phần lớn mọi người sẽ nghĩ tự động hóa là yêu cầu máy móc thực hiện một nhiệm vụ mà Đáng ra con người phải thực hiện thủ Công Định nghĩa này đúng nhưng chưa đủ về bản chất tự động hóa nghĩa là thiết lập các hệ thống hay quy trình có thể tự vận hành để bạn có thời gian tập trung vào các nhiệm vụ khác quan trọng hơn như vậy Tư duy tự động hóa hay automation mindset nghĩa là bạn sẽ nhìn các nhiệm vụ mình làm dưới góc nhìn của một quy trình hệ thống mà bạn có thể cải thiện chúng bằng cách ứng dụng công nghệ vào mục tiêu của việc tự động hóa rất rõ ràng trong cuốn sách the new automation
13:03 mindset tác giả chỉ ra việc tự động hóa phải giúp bạn rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện một nhiệm vụ hoặc quy trình giảm thiểu hoạt động của con người cải thiện độ chính xác bằng cách loại bỏ việc Nhập lại dữ liệu thủ công theo dõi và báo cáo về hoạt động chung của quy trình theo zapier một nhiệm vụ hoặc quy trình làm việc mà bạn có thể tự động hóa thường có ít nhất một trong ba đặc điểm sau đầu tiên là để làm việc này bạn cần lập đi lặp lại một vài hành động Ví dụ như nhập dữ liệu sao chép rồi Dán dữ liệu hoặc bạn phải chuyển từ tháp này qua Tháp khác những lúc này thường là bạn chỉ lặp lại các bước thôi mình không có suy nghĩ sáng tạo gì thêm đặc điểm thứ hai là các công việc dãy sai sót Ví dụ như loại đánh máy dãy nhấp chuột nhầm những việc có một danh sách hay có nhiều
13:49 bước mà mình dễ bị xót cuối cùng là các việc mà đòi hỏi bạn phải phản hồi ngay lập tức 24/7 hoặc phản hồi theo định kỳ như vậy bất cứ khi nào làm việc mà các bạn đánh giá việc mình làm đang LP đi LP lại hoặc dễ mấtt lỗi hoặc cần phản hội ngay lập tức thì đó là lúc bạn cần nghĩ cách tự động hóa nhiệm vụ đó nhưng bạn cũng cần lưu ý là không phải nhiệm vụ nào bạn cũng nên tự động hóa lin rất thích câu nói của giáo sư Peter trucker Ông là cha đẻ của ngành quản trị kinh doanh hiện đại Ông cho rằng There is nothing so useless nghĩa là không có gì ích Bằng việc cố làm cho hiệu quả những việc mà đáng ra bạn không cần làm trong cuốn the
14:35 new automation mindset tác giả cũng đưa ra một nghiên cứu thú vị là bạn càng dùng nhiều ứng dụng thì thời gian bạn dành cho những nhiệm vụ thủ công càng tăng lên bởi vì lúc này bạn sẽ cần thêm thời gian để chuyển đổi giữa các ứng dụng Nói tóm lại tự động hóa công việc là tốt dù vậy Bạn cần xây dựng tư duy tự động hóa dưới hai góc nhìn chi tiết và toàn cảnh theo kinh nghiệm của Linh để phát triển và thực hành tư duy tự động hóa bạn cần thực hiện bốn bước bước một là theo dõi nhiệm vụ của bạn Sau đó nhóm trúng lại theo các quy trình ở bước này bạn cần liệt kê ra tất cả các nhiệm vụ Mình đang làm đồng thời tìm cách tin gọn quy trình thực hiện điều này Đảm bảo bạn sẽ không bận rộn làm những nhiệm vụ vô ích bước hai là ở mỗi quy trình Bạn cần xác định các nhiệm
15:22 vụ lập đi lặp lại dễ mắt lỗi hoặc cần phản hồi ngay lập tức để tự động hóa chúng bước ba cũng là bước lin thí nhất vì nó đem đến cho Linh rất nhiều ý tưởng đó là bạn sẽ Hỏi Google hỏi YouTube hỏi gpt để tìm hiểu xem những người khác đang tự động hóa các nhiệm vụ được xác định ở bước hai như thế nào sự thật là không có một nhiệm vụ nào hoàn toàn mới cả nếu bạn đang làm một nhiệm vụ như ví dụ ban đầu của chúng ta là ghi chép trong một buổi hợp đi hàng triệu người ở trên thế giới cũng sẽ có vấn đề tương tự như của bạn Bạn chỉ cần xác định đúng vấn đề thôi Rồi bạn cứ lên mạng nghiên cứu câu trả lời sẽ có rất nhiều video bài blog chia sẻ chi tiết từng bước cho bạn thông thường Linh sẽ xem từ hai đến ba cách giải quyết của từng tác giả rồi Linh mới chọn ra cách làm nào tốt nhất
16:07 cho mình Bạn đừng có tìm kiếm rồi Làm ngay theo hướng dẫn đầu tiên lý do lin đặt tên cho bước này là nghiên cứu cách tự động hóa chứ không phải đơn giản là tìm kiếm là bởi vì lin muốn học hỏi cách làm tốt nhất lin Muốn phân tích các phương án Ok sau khi lọc chọn một phương án Mình thấy khả thi nhất rồi chúng ta sẽ đến bước thứ tư là thực hiện bạn phải nhún tay vào làm bạn phải ép buộc mình phải thực hiện quy trình mới ít nhất trong vòng một tuần bởi vì bước đầu tiên sẽ Thượng rất khó khăn sẽ cảm giác hơi mất thời gian nên bạn có thể hơi nản bạn sẽ nghĩ mình cứ làm như cách cũ là được rồi vì sao mình phải ngồi đây vất vả xây dựng cả một quy trình mới làm gì lin nghĩ đây là câu hỏi phân loại người nào sẽ được thăng tiến trong một
16:53 năm nữa còn người nào thì không Bởi vì để đ được thăng chức tăng lương chỉ làm tốt việc của mình thôi là chưa đủ bạn cần phải lên quy trình được cho những việc mình đang làm tự động hóa và bạn giao cho những người khác Thời gian dư ra bạn sẽ tham gia vào những dự án mới đảm nhận các vai trò mới ở chức danh tiếp theo đó là cách chứng minh cho sếp thấy bạn đã làm tốt công việc ABC rồi bây giờ là lúc bạn sẽ bước lên làm tiếp các việc DEF nhắc lại nghiên cứu của ming ở trên Thì mục tiêu là mình cố gắng tự động hóa 30 đến 50 ph công việc hiện tại nha các bạn sau khi bạn đã tự động hóa các bước trong quy trình làm việc của mình bạn cũng cần theo dõi và điều chỉnh quy trình theo công việc theo xu hướng công nghệ bởi vì như chúng ta
17:38 đều thấy công nghệ đang thay đổi rất nhanh có thể hôm trước bạn cần kết nối rất nhiều ứng dụng lại để ghi chép thông tin cuộc hợp nhưng sau một đêm thì có khả năng là có một ứng dụng cài sẵn hỗ trợ mình làm việc đó rồi Như vậy Lúc này bạn không nên chỉ dùng một quy trình cũ để chạy mãi mãi bạn cần linh hoạt thay đổi quy trình của mình lin để suất là mỗi quý khoảng 3 tháng đi mình cho bản thân một ngày để ngồi đánh giá lại các quy trình của mình để điều chỉnh đó là chia sẻ cho từng cá nhân nếu bạn là người quản lý một nhóm hoặc là lãnh đạo của một công ty thì đây là hai lời nhấn của Linh đầu tiên là hãy chia sẻ và Đào tạo tư duy tự động hóa cho nhóm của bạn bởi vì muốn đi xa thì chúng ta phải đi cùng nhau trong một tổ chức Nếu mà chỉ có mình bạn tự động hóa Còn những người
18:24 khác vẫn đang làm thủ công công việc của họ thì tất cả mọi người không thể đi nhanh và đi đúng không Các bạn có thể chia sẻ video này cho các bạn trong nhóm bạn bạn bè của bạn nếu có một nhóm những người làm việc cùng đều sử dụng ai để tự động hóa công việc giống bạn bạn sẽ có thêm động lực để tiếp tục thực hiện và các bạn cũng có một nhóm có kinh nghiệm về ai để trao đổi với nhau đây cũng là bước thứ hai hãy biến tự động hóa công việc thành một chủ đề quen thuộc trong các buổi hợp hàng tuần của nhóm bạn Công ty bạn áp dụng tư duy tự động khóa công việc cho một phòng Bang hay một tổ chức không phải là điều dễ dàng công ty C lin đã Dành 1 giờ mỗi ngày liên tục trong 1 tháng để các bạn nhân viên có thời gian nghiên cứu về các công cụ ai để tự động hóa quy trình làm việc của mình bởi vì ltin hiểu đây là điều bắt buộc để nâng cao kỹ năng cho các bạn nhân viên chúng
19:10 ta chấp nhận là nó sẽ mất khá nhiều thời gian trong giai đoạn đầu Bởi vì tất cả mọi người đang học hỏi nhưng nhìn về dài hạn thì đầu tư vào con người luôn là một khoảng đầu tư xin lời các bạn hãy nhớ mục tiêu của tự động hóa không chỉ là tiết kiệm thời gian mục tiêu là bạn có thể tập trung vào những việc thật thc sự có ý nghĩa với bạn hãy nghĩ đến giấc mơ là bạn có thể giảm bớt các đầu việc lặp lại dễ sai sót đòi hỏi phản hồi ngay lập tức để tập trung toàn bộ thời gian cho những việc bạn yêu thích đó là sức mạnh của tự động hóa trả Lợi tự do cho bạn khỏi những công việc nhàm chán như Linh đã nói ở trên dùa ở cấp độ cá nhân hay doanh nghiệp thì tự động hóa là một hành trình dài bạn không cần phải tự động hóa mọi thứ sau một đêm điều này là hoàn toàn không khả thi công
19:56 thức mà lin muốn dành tặng các bạn trước khi khép lại video này là think big start small learn fast nghĩa là Nghĩ lớn bắt đầu nhỏ và học thật nhanh hãy bắt đầu bằng việc thay đổi tư duy tự động hóa trong công việc và ứng dụng từng chút một vào công việc của mình nên tin rằng sự nghiệp của bạn trong một năm tới sẽ rất đổi khác chpt ra mắt vào ngày 30 tháng 11 2022 và chỉ mất 5 ngày để có 1 triệu người dùng chỉ 5 ngày thôi so sánh với các công ty công nghệ khổng lầ khác các bạn sẽ thấy đây là một con số cực kỳ ấn tượng netflix mắ 3 năm ri Facebook 10 tháng và Instagram là 2 tháng rưỡi để đạt đến cục móc này tính đến tháng 5 năm
20:41 2024 chat PT hiện có hơn 180 triệu người dùng tăng 80 ph so với con số 100 triệu vào tháng 01 năm 2023 hơn 92 ph công ty Fortune 500 đang sử dụng nền tảng của Open ai Một cuộc khảo sát với các lãnh đạo cho thấy 66 ph công ty ở Mỹ đã tiết kiệm được từ 001 đ đô la đến 75.000 đô la Mỹ nhờ sử dụng chat gpt những con số này cho thấy điều gì đó là công nghệ ai nói chung và những ứng dụng của nó như chat gpt nói riêng đang thay đổi cách chúng ta sống và làm việc với một tốc độ rất nhanh lin sẽ bắt đầu bằng việc mô tả mối quan hệ giữa các thuật ngữ này để các bạn có thể hiểu và nhớ chúng một cách dễ dàng [âm nhạc] hơn ai là viết tắc của artificial intelligence hay còn gọi là trí tuệ nhân
21:27 tạo Đây là một lĩnh vực rộng lớn của khoa học máy tính giúp máy móc Có vẻ như có trí thông minh của con người machine learning hai máy học là một nhánh con của ai nghĩa là ngoài máy học ai còn bao gồm nhiều lĩnh vực khác ba trong số đó là computer Vision thị giác máy tính robotics robot học và Natural language processing gọi tắc là NLP xử lý ngôn ngữ tự nhiên đây là hộp Học hỏi khi bạn học một điều gì đó mới một trong những trở ngại lớn nhất là bạn không biết những gì mình không biết khi nghe một video đọc một bài báo bạn có thể nghe thấy những từ mà bạn không hiểu đây là cơ hội để bạn Khám phá những khái niệm mà bạn chưa từng nghe nói tới Vì vậy khi nghe các từ mới bạn nên ghi xuống và tìm kiếm những
22:13 video khác để được giải thích rõ hơn về những khái niệm đó Linh vừa đề cập đến computer Vision robotics và Natural language processing trong video hôm nay sẽ quá chi tiết để Linh có thể giải thích những khái niệm trên nhưng bạn có thể tìm kiếm những thuật ngữ này và đọc thêm về chúng để hiểu sâu hơn về machine learning nha đi xuống một cấp độ khác Deep learning hay học sâu là một nhánh con của machine learning bên dưới Deep learning là generative ai hay ai tạo sinh đây cũng là công nghệ hỗ trợ các ứng dụng rất nổi tiếng như chat gpt hay JV nhưng những ứng dụng của gen ai còn rộng lớn hơn nhiều nghe đến đây chắc nhiều bạn sẽ bắt đầu nghĩ hình như mình đã nghe về những khái niệm này ở đâu đó
22:58 Đúng rồi chúng rất phổ biến nhưng bạn có biết chính xác ý nghĩa của chúng là gì không Nếu không thể giải thích các khái niệm này bạn sẽ không gây ấn tượng với nhà tuyến dụng các bạn hãy xem đến cuối video này để khám phá thế giới rộng lớn của generative ai và ai nha Đó là góc nhìn tổng quát về mối quan hệ giữa các khái niệm bây giờ Linh sẽ nói rõ hơn về từng khái niệm nha đầu tiên là khái niệm Ai có trong tên chương trình Mà bạn đang xem là làm bạnn với ai Ai là một khái niệm không mới cộng từ artificial intelligence hay trí tuệ nhân tạo được đề xuất bởi nhà khoa học máy tính người Mỹ John mccarty tại hội nghị dmth Từ năm 1956 trí tệ nhân tạo về cơ bản là một hệ thống máy tính siêu thông
23:43 minh có thể bất trước con người theo một số cách như cảm nhận suy luận hành động hoặc thích ứng như con người chúng ta gọi nó là nhân tạo bởi vì nó được tạo ra bởi con người bằng cách sử dụng công nghệ đôi khi bạn sẽ tương tác với hệ thống ai như ra lệnh cho chat gpt trò chuyện với siri nhưng thường thì ai sẽ hoạt động ngầm bên dưới các công cụ mà bạn đang sử dụng Ví dụ như gợi ý các từ khi bạn tìm kiếm trên Google để xốt bài hát khi bạn nghe nhạc trên spotify hay gợi ý cho bạn một món đồ Cần mua trên shopee dừa trên lịch sử các món đồ mà bạn đã xem hay mua trước đó đây là hộp học hỏi những gì lin vừa chia sẻ là các thuật ngữ Công nghệ chúng sẽ cung cấp cho bạn các từ vận chuyên ngành trong việc đọc các bài báo hay xem video về chủ đề A
24:28 Tuy nhiên chúng cũng hơi khó hiểu cho những người mới bắt đầu đúng không vì vậy ở phần học học hỏi linh sẽ một lần nữa giải thích các thuật ngữ trên bằng cách sử dụng ngôn ngữ và bối cảnh đời thường để bạn thấy dễ hiểu nhất sau khi đã hiểu một cách tổng ngoan rồi Các bạn có thể quay lại phần giải thích bằng thuật ngữ Công nghệ ban đầu để nghe thêm một lần nữa như vậy các bạn sẽ nhớ lâu hơn lin xin nói về khái niệm ai hãy tưởng tượng Bạn có một người bạn robot siêu thông minh người có thể làm nhiều việc như nói chuyện suy nghĩ Và thậm chí chơi trò chơi với bạn người bạn này sẽ có tên là trí như trí trong trí tuệ nhân tạo trí được gọi là nhân tạo vì được con người tạo ra bằng máy tính và công nghệ Trí là người bạn thân luôn sẵn sàng giúp đỡ bạn khi cần ví dụ khi bạn nói chuyện
25:16 với Siri trên điện thoại đó là trí đang lắn nghe và trả lời bạn hoặc khi bạn đi mua sắm trí sẽ biết bạn thích gì và đưa cho bạn món đồ mà bạn muốn nói chung là trí sẽ cố gắng làm cho mọi việc ch trở nên dễ dàng hơn với bạn bằng cách đoán xem bạn cần gì hoặc thích gì giống như một người bạn tốt biết rất rõ về bạn [âm nhạc] vậy khái niệm thứ hai là một ứng dụng của ai mang tên machine learning hay máy học nói một cách dễ hiểu machine learning là làm cho máy học giống con người các bạn có nhớ lúc nhỏ chúng ta học nói học đi như thế nào Không đúng rồi đó là học thông qua trải nghiệm với machine learning các chương trình sẽ phân tích hàng nghìn ví dụ để xây dựng thực toán sau đó thực toán sẽ được điều
26:03 chỉnh dựa trên việc chương trình có đạt được mộtc tiêu hay không Cứ như vậy theo thời gian chương trình sẽ trở nên thông minh hơn Nói tóm lại machine learning là một chương trình sử dụng nhiều dữ liệu đầu vào để huấn luyện mô hình sau đó Mô hình được đào tạo đó có thể đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đây các thực toán có thể được phân loại theo bốn cách học tùy thuộc vào loại dữ liệu đầu vào và kết quả kỳ vọng đó là supervised learning học có giám sát unsupervised learning học không giám sát Semi supervised learning học nửa giám sát và reinforcement learning học tăng cường đây cũng là những khái niệm mà bạn cần biết khi tìm hiểu về ai Tuy nhiên trong phạm vi video này chúng ta sẽ không nói
26:49 quá chi tiết về chúng nhưng các bạn hãy nhớ Đây là cơ hội để bạn viết những gì mình chưa biết bạn có thể ghi lại các khái niệm này và tra cứu sau khi xem video này Đây là hộp học hỏi trở lại với người bạn thân tên trí rất thông minh của chúng ta hãy tưởng tượng trí muốn học cách sắp xếp đồ chơi của bạn vào từng hộp một hộp cho ô tô một hộp cho búp bê và một hộp cho viên bi trí chưa biết đồ chơi nào sẽ cho vào hộp nào nhưng bạn có thể giúp trí học hỏi machine learning giống như dạy người bạn robot của bạn sắp xếp đồ chơi đầu tiên bạn cho trí xem nhiều đồ chơi và mỗi lần bạn nói với với nó đây là một chiếc ô tô hãy cho vào trong hộp ô tô hoặc Đây là một viên bi hãy xếp vào hộp đựng bi trí
27:35 sẽ nhớ những hướng dẫn đó của bạn sau khi bạn cho trí xem nhiều đồ chơi người bạn robot này sẽ bắt đầu tự sắp xếp chúng khi trí xếp sai chẳng hạn như đặt viên bi vào hộp ô tô bạn sẽ nói trí sửa lại trí sẽ ghi nhớ và rút kinh nghiệm cho lần sau đây là cách người bạn robot ngày càng giỏi hơn trong việc phân loại đồ chơi Nhìn chung machine learning cũng giống như giúp người bạn robot của bạn học hỏi từ việc chơi với đồ chơi theo thời gian trí sẽ thành thạo hơn và có thể tự mình phân loại đồ chơi mà không cần bạn giúp nữa giống như bạn có nhiều cách khác nhau để học ví dụ học với giáo viên tự học qua sách qua video người bạn robot cũng có nhiều cách học khác nhau ý tưởng chính là theo thời gian trí sẽ thông minh hơn và có thể giúp bạn nhiều
28:21 hơn vì trí đã học được rất nhiều điều từ tất cả thông tin mà nó nhìn thấy Ok Bây giờ chúng ta sẽ đi vào lớp tiếp theo theo Amazon web services Deep learning là một loại hình kỹ thuật mái học được xây dựng mô phỏng theo não người thuật toán Deep learning phân tích dữ liệu bằng cấu trúc logic tương tự như logic của con người nghĩa là Deep learning sẽ sử dụng các hệ thống thông minh được gọi là artificial neural networks viết tắc là Ann hay mạng neuron nhân tạo để xử lý thông tin theo lớp dữ liệu đi từ lớp đầu vào này qua nhiều lớp mạng neuron Ẩn sâu trước khi tới được lớp Kết quả đây là hộp học hỏi hãy tưởng tượng trí người bạn Robot thông minh của
29:07 bạn có một bộ não Siêu Đặc biệt do con người tạo ra bộ não này được gọi là mạng thần kinh nhận tạo hay viết tắt là Ann bộ não này là một phần của thứ Thậm chí còn thú vị hơn được gọi là Deep learning một cách đặc biệt để dạy ai suy nghĩ giống con người hãy nghĩ về Deep learning giống như một cuốn sách tô màu khổng lồ và kỳ diệu khi bạn bắt đầu tô màu trang đầu tiên có thể đơn giản với một vài hình khối lớn nhưng khi bạn lật nhiều trang hơn hình ảnh sẽ trở nên chi tiết và phức tạp hơn trong Deep learning thông tin bắt đầu ở một lớp đơn giản giống như trang đầu tiên trong cuốn sách tô màu của bạn Sau đó nó di chuyển qua nhiều lớp ẩn bên trong mỗi lớp bổ sung
29:53 thêm chi tiết và màu sắc cho đến trang cuối cùng nơi bạn nhìn thấy một bức tranh đẹp hoàn chỉnh cuốn sách thần kỳ này giúp người bạn robot của bạn hiểu và học rất tốt tốt hơn rất nhiều so với việc chỉ nhìn vào bức tranh một lần nó đi sâu và chi tiết giống như bạn nhìn kỹ vào một bức tranh để thấy tất cả những chi tiết nhỏ khiến nó trở nên đặc biệt vì vậy nhờ có Deep learning người bạn robot của bạn thực sự giỏi trong việc tìm ra mọi thứ chẳng hạn như giúp bạn chọn một bài hát hoặc gợi ý món đồ Cần mua tiếp theo [âm nhạc] tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu về một thuật ngữ rất phổ biến là generative ai hay ai tạo sinh generative Ai là một dạng ai có thể tạo ra nội dung và ý
30:40 tưởng mới thay vì chỉ tìm kiếm hay phân lại các nội dung sẵn có các nội dung mới được tạo ra có thể là các cuộc trò chuyện câu chuyện hình ảnh video và âm nhạc có rất nhiều loại mô hình generative ai khác nhau Ví dụ như các mô hình chuyển Vân bản thành văn bản phổ biến như chat gpt hay n Vân Bản có thể là ngôn ngữ tự nhiên và cũng có thể là các đoạn mã các mô hình chuyển Vân bản thành hình ảnh như image creator trong Microsoft designer midjourney và Dolly Hãy mô tả những gì bạn muốn và một hình ảnh sẽ được tạo ra cho bạn ví dụ Linh đang sử dụng tính năng image creator của Microsoft designer Nếu bạn chưa có ý tưởng nào bạn có thể nhấp chọn Surprise me hệ thống sẽ đề xuất câu lệnh mẫu cho bạn điền vào Hoặc bạn có thể chọn một hình mình thích và nhấn select To Try để
31:28 được đề xuất câu lệnh tạo ra hình ảnh tương tự phong cách với hình ảnh bạn chọn ngược lại bạn cũng có thể dùng công cụ như chat gpt 4 để yêu cầu hệ thống mô tả hay phân tích một hình ảnh nhất định các nội dung trong hình ảnh này có thể là các bản biểu đồ hay bất kỳ nội dung có định dạng hình ảnh nào mà bạn có chúng ta cũng có các mô hình chuyển lời nói thành văn bản như turbos scribe mà bạn và linh đã thực hành trong tập tự động hóa việc ghi chép trong cuộc hợp của chuỗi video làm bạn với ai Nếu bạn nào chưa xem Hãy nhấp vào link bên góc phải màn hình để xem nha Chúng ta cũng có các mô hình tạo ra các âm thanh hay bài hát từ các câu lệnh bằng vân bản Ví dụ như bài hát Bạn đang nghe bạn cũng có thể chuyển Vân bản thành video bằng các
32:14 công cụ như Imagine video của Google Makeup video của meda Ngoài ra còn có các mô hình khác như chuyển vă bản thành mô hình 3D được ứng dụng trong các trò chơi mô hình chuyển Vân bản thành nhiệm vụ cụ thể thậm chí có những sản phẩm Ai kết hợp các mô hình khác nhau để bạn cùng lúc có thể làm việc với Vân bản hình ảnh giọng nói như chat gpt 4 đây là hộp học hỏi các bạn còn nhớ trí người bạn robot có khả năng học hỏi như bạn và có Bộ Não Siêu thông minh không Hãy tưởng tượng trí có một cây đổ thần cây đỗ thần này có thể tạo ra nhiều thứ và cũng có thể học hỏi trong thực tế nó thích học hỏi nó đã đọc tất cả trang trên internet và nó cũng ghi nhớ nhiều dữ liệu riêng tư không có trên Internet
33:00 ngoài ra mỗi khi ai đó yêu cầu đũa thận làm gì nó sẽ học hỏi từ những nhiệm vụ đó và từ những vn hồi mà người dùng đưa ra với những điều đã học được cây đũ thần này có thể tạo ra những thứ mới mẻ như hình ảnh câu chuyện âm thanh hoặc thậm chí video chỉ bằng một vài ý tưởng của bạn tên của cây đũa này là generative ai Nếu bạn nói với cây đũa là tôi muốn có hình ảnh một con rồng bay qua cầu vòng nó có thể tạo ra bức ảnh đó cho bạn đổ thần có thể làm được điều này vì nó đã học về hàng triệu con rồng và hàng triệu cầu vồng khác nhau và bây giờ nó có thể kết hợp tất cả những hình ảnh khác nhau đó thành một hình ảnh mới dựa trên yêu cầu của bạn hoặc Nếu bạn nói tôi muốn nghe một bài hát về một chú mèo
33:47 nhảy múa vui vẻ nó có thể sáng tác một bài hát dành riêng cho bạn rất thú vị đúng không Trước khi chúng ta đi tiếp nếu bạn thấy những thông tin mà Linh chia sẻ là hữu ích hãy đng đă ký Kênh Để ủng hộ Link và nhận thông báo khi có video mới đăng tải [âm nhạc] nha Một thuật ngữ phổ biến khác là large language models llm hay mô hình ngôn ngữ lớn llm cũng là một nhánh của Deep learning Thông thường các llm sẽ được đào tạo trước với một bộ dữ liệu rất lớn sau đó mới được điều chỉnh cho các mục đích cụ thể nghĩa là một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước để giải quyết các vấn đề ngôn ngữ phổ biến như trả lời những câu hỏi cụ thể dựa trên Thông tin
34:32 được lưu trữ tạo vân bản phân loại Vân Bản viết quảng cáo hay thậm chí là lập trình sau đó các LMS này sẽ sử dụng các bộ dữ liệu nhỏ hơn chuyên biệt hơn để giải quyết vấn đề cụ thể của từng ngành như bán lẻ tài chính chăm sóc sức khỏe hay Giải trí vậy Mô hình này hoạt động như thế nào ở đây Linh sẽ không nói quá sâu về phần công nghệ Linh sẽ giải thích một cách khái quát và đơn giản nhất cách mái học cũng giống như cách bạn học nói lúc nhỏ nghĩa là bạn sẽ lắng nghe mọi người xung quan nói chuyện khi nghe đủ nhiều bạn sẽ phát hiện ra các khuôn mẫu ban đầu bạn sẽ chỉ bập bẹ một vài từ đơn giản như ba ba m ma sau đó bạn nói được nhiều từ rời rạc hơn rồi ghép thành một câu đầy đủ tương tự các mô hình ngôn ngữ
35:20 cũng được cung cấp một lượng văn bản Khổng Lồ phần lớn từ sách báo mạng internet để học khi bạn Nhập một vài từ làm đầu vào mô hình này sẽ thực hiện quá trình đoán từ tiếp theo cho đến khi nó có thể tạo thành một câu hay đoạn Vân có nghĩa hoàn chỉnh Ví dụ nếu hệ thống đọc trên internet một câu như Hà Nội là thú đô của nước Việt Nam thì câu đó sẽ được chuyển thành nhiều điểm dữ liệu để mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo cụ thể với câu trên Nếu dữ liệu đầu vào là Hà Nội là từ tiếp theo cần điền là gì Đúng rồi là thủ đô từ tiếp theo sao Hà Nội là thú đô là gì là từ của Hà Nội là thú đô của Cứ tiếp tục như vậy cho đến khi hệ thống đoán hết các từ trong câu
36:07 từ câu này qua câu khác các bạn có thể thấy điều thú vị ở đây là nếu chúng ta lấy đoạn Vân bản đầu ra nhận được bỏ trở lại làm đầu vào mô hình sẽ tiếp tục bổ sung các từ mới đó cũng là cách mà các công cụ như chpt hoạt động khi bạn Nhập một đoạn Vân bản hay chúng ta thường gọi là câu lệnh prompt và ch gpt một mô hình ngôn ngữ lớn có thể có hàng nghìn tỷ đến hàng trăm tỷ tham số ví dụ mô hình gpt 3 của Open Ai có 175 tỷ Tam số hay mô hình Jurassic 1 của ai21 Labs có 178 tỷ tham số và có một kho Từ vận Token gồm 250.000 thành phần từ như các bạn có thể thấy mặc dù các mô hình gpt của Open Ai
36:53 là phổ biến nhưng cũng có rất nhiều mô hình llm khác đang được phát triển và ngày càng lớn hơn chứa nhiều tham số hơn Đây là hộp học hỏi Bạn có nhớ trí có một chiếc đũ thần có thể tạo ra những câu chuyện bài hát và hình ảnh không và nó cũng đã học rất nhiều thứ từ mạng internet và những nguồn khác Giả sử tất cả kiến thức mà đỗ thần học được sẽ lưu trữ trong một cuốn sách cuốn sách này được gọi là large language Model hay llm khi bạn nói với Trí Mình muốn nghe một câu chuyện về xứ xở Thành Tiên cuốn sách ma thuật của trí sẽ ghi nhớ các từ các tình tiết trong tất cả các câu chuyện nó đã đọc và trộn chúng lại để thành một câu chuyện mới về xứ sở thần tiên dành riêng cho bạn những cuốn sách lớn thông
37:40 minh này như chat gpt hay gemini chứa rất nhiều từ ngữ và ý tưởng bạn có thể tưởng tượng chúng chứa cả một thư viện rộng lớn lớn hơn bất kỳ thư viện nào bạn từng thấy cuối cùng để sử dụng các công cụ như chpt hiệu quả một kỹ năng cực kỳ quan trọng mà các bạn cần học đó là viết câu lệnh prompt prompt được hiểu đơn giản là một hướng dẫn được nhập vào hệ thống bằng ngôn ngữ hình ảnh hoặc đoạn Mã để yêu cầu ai thực hiện một nhiệm vụ mà bạn muốn khi bạn viết promt cũng tương tự như khi bạn nói chuyện với nhân viên khi giao việc bạn không thể nói với một nhân viên mới là hãy gửi chị một báo cáo bạn cần nói rõ ra báo cáo đó là về chủ đề gì nội dung ra sao cấu trúc như
38:26 thế nào ví dụ hãy gửi cho chị báo cáo kết quả kinh doanh quý 1 của sản phẩm a trong n s lưu ý là hãy so sánh với kết quả của quý mụ năm ngoái và với sản phẩm B Khi bạn giải thích rõ như vậy điều này sẽ giúp bạn nhân viên làm đúng yêu cầu của bạn hơn trở lại với các prop khi bạn yêu cầu trợ lý chat gpt hay German làm việc cho bạn cũng vậy thôi hãy cung cấp một prop với các tình huống yêu cầu định dạng càng cụ thể càng tốt như các bạn bạn có thể thấy ai và các công cụ của nó làm được rất nhiều việc hạn chế lớn nhất của việc sử dụng các công cụ này có lẽ là trí tưởng tượng và khả năng giao tiếp hiệu quả của bạn với chúng trong các video tiếp theo chúng ta sẽ nói nhiều hơn về tư duy để tạo một prom tốt Đừng
39:14 chỉ lên mạng và tải về bộ công cụ 100 hay 1000 prom để giúp bạn làm việc này làm việc kia hiệu quả Bởi vì nếu không hiểu logic đằng sau chúng bạn không thể sáng tạo và linh hoạt tạo ra những prom tương tự khi có yêu cầu mới phát sinh ai không phải là cuộc cách mạng đầu tiên của loài người chúng ta đã chế ngự được lửa học cách làm nông nghiệp phát minh ra nâng lượng hơi nước điện hay internet những thay đổi mang tính cách mạng này đều cần một thời gian rất dài để trở nên phổ biến nhưng trong cuộc cách mạng ai công nghệ mới Lan rộn khắp thế giới gần như ngay lập tức các bạn còn nhớ chá gbt mất bao nhiêu ngày để đạt được 1 triệu người dùng không chỉ 5 ngày thôi và tương lai sẽ còn các ứng
40:01 dụng khác đạt đến cục móc này nhanh hơn nữa để không bị bỏ lại phía sau trong dòng chảy mạnh mẽ của ai Linh đề suố bạn tự nhất mình mỗi ngày với câu khẳng định ai là bạn của tôi Ai sẽ giúp tôi nhóm của tôi công ty của tôi mở rộng tiềm năng của mình Ai sẽ giúp bạn học tốt hơn biến ý tưởng thành hiện thực nhanh hơn Điều bạn cần là bắt đầu học về nó từ những khái niệm cơ bản nhất [âm nhạc] các bạn đọc từ này như thế nào nghe thử nha large language models large language models lar language models nghe cũng khá tốt nên tin chắc sau video này bạn có thể phát âm các thuộc ngữ ai tốt và chính xác hơn nữa hãy để lin hướng dẫn chi tiết cho bạn vì sao bạn phải đọc đúng cách thuật ngữ ai bằng tiếng Anh
40:48 điều này sẽ giúp gì cho sự nghiệp của bạn với lin luyện phát âm cũng là một phần của quá trình phát triển kỹ năng giao tiếp phát âm rõ ràng giúp thông điệp của bạn được hiểu chính xác Hạng chế việc hiểu sai phát câm Đúng cũng giúp bạn thêm tự tin trong các buổi nói chuyện hay trình bày vì bạn không cần lo là mình nói có đúng không người nghe có hiểu không và quan trọng nhất điều này sẽ cho người khác thấy là bạn đã tìm hiểu rất chi tiết về chủ đề đang nói trong các buổi thiết trình hay networking khi gặp một bạn phát âm chuẩn các từ chuyên ngành dù bạn đó có nói giỏi tiếng Anh hay không Linh cũng sẽ đánh giá là bạn này khá chuyên nghiệp Bạn là người có kiến thức và chuẩn bị tốt Nói chung là bạn đã tạo được ấn tượng ban đầu rất tốt với Linh những tạo ấn tượng tốt như vậy sẽ mở ra nhiều cơu hội mới trong công việc cuộc sống mà nhiều khi bạn cũng không ngờ tới trong
41:33 video hôm nay lin sẽ hướng dẫn các bạn phát âm 16 từ tiếng Anh thường gặp về chủ đề ai các bạn cũng hãy xem đến cuối video để nghe lin đọc tên 10 ứng dụng ai phổ biến mà bạn nên phát âm đúng nha các bạn lưu ý trong video này chúng ta sẽ chỉ tập trung vào cách phát âm đúng nếu bạn muốn được giải thích chi tiết từng thuộc ngữ Hãy nhấp vào link bên góc phải màn hình để xem lại tập sá của series này nha [âm nhạc] bây giờ chúng ta sẽ học cách để phát âm từ artificial intelligence linh sẽ đập chậm nha artificial intelligence Bây giờ chúng ta sẽ nghe một vài bạn phát câm thử nha artificial intelligence artificial intelligence thì các bạn có thể đã nghe là khi người Việt
42:19 phát âm từ artificial là có lúc mình bỏ lơ cái âm r nghĩa là mình sẽ nói artificial thay bằng là artificial thì các bạn hãy lưu ý trong tất cả trường hợp mà mình có cái từ r ngay giữa thì mình nhớ phải lưu ý vào nó thì giờ các bạn hãy phát âm cùng lên thử nha artificial intelligence artificial intelligence Bây giờ chúng ta sẽ học phát cm từ machine learning Linh sẽ nói chậm lại nha machine learning giờ chúng ta sẽ nghe thử một bạn phá không machine learning như các bạn có thể để ý khi mình gặp cái đuôi in là đuôi in thì mình sẽ phải kéo dài nó
43:06 ra có lúc mình nói là machine learning nhưng thật ra nó phải kéo dài ra là learning thì khi mình nói machine learning mình phải kéo dài nó ra vậ các bạn hãy nói cùng lên nha machine learning machine learning machine learning bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ computer Vision lin sẽ nói chậm lại nha computer Vision các bạn hãy nghe thử một B Phát âm nha computer Vision với từ computer Mình phải tập trung vào cái từ u ngay giữa là phải computer là mình phát âm nó mạnh và rõ ràng hơn computer
43:52 computer Và một điều khác bạn cần phải lưu ý với từ computer là có hai cách để phát âm mà cả hai đều đúng Tại vì cái này tùy theo bạn đang phát âm theo giọng của người Mỹ hay là giọng của người Anh người Mỹ sẽ nói là computer người anh sẽ nói là computer cái sự khác biệt là cái tên mình sẽ nói nặng lên hay là mình sẽ nói nhẹ lại Bây giờ chúng ta sẽ nói cùng nhau nha computer Vision computer Vision bây giờ chúng ta sẽ học phát âm từ robotics lin sẽ nói chậm lại nha robotic giờ các bạn hãy nghe một bạn phát âm thử nha robotics các bạn lưu ý với từ này cái O đầu tiên và cái O kế
44:38 tiếp nó sẽ phát câm khác o Đầu tiên là r o thứ nhì làs robotics giờ các bạn hãy phát câm cùng lin nha robotics robotics Bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ sẽ đọc chậm lại nhé Natural language processing giờ các bạn hãy nghe thử một vài bản phát âm nha Natural language processing Natural language processing Natural language processing với cụm tự này lên có hai điều bạn lưu ý trước tiên là với từ language bạn lưu ý là ngay cái gu thì mình sẽ phát âm như
45:25 là âm của World với tiếng Việt của mình là language Hoặc là nếu bạn muốn suy nghĩ theo phát âm của tiếng Anh á là bạn sẽ phát âm theo g v là language nhớ là cái v đó nó phải mạnh lên language rồi cái điều thứ nhì bạn phải lưu ý là processing nghĩa là cái âm đầu là cái âm chính processing không phải là processing nha processing Rồi chúng ta hãy cùng phát âm nha Natural language processing Natural language processing bây giờ chúng ta sẽ học phát
46:11 âm từ Deep learning lên sẽ nói chậm lại nha Deep learning giờ chúng ta sẽ nghe thử một bản phát âm nha Deep learning với cụng từ này các bạn hãy lưu ý hai Điều thứ nhất là cái từ Deep thì khi các bạn thấy với tiếng Anh Mình có hai chữ e ké nhau thì bạn phải kéo dài nó ra khi mình phát âm nó có nghĩa là de không phải là dip nó là Deep rồi kế tiếp Bạn hãy lưu ý từ learning cái đuôi in nó phải kéo dày ra là in không phải là in learning nha Rồi các bạn hãy cùng nói với lin nha Deep learning Deep learning Deep learning bây giờ chúng ta
46:57 sẽ học phát âm từ generative ai l sẽ nói chậm hơn nha generative Ai Các bạn hãy nghe thử một bạn khác phát âm nha generative Ai Các bạn có để ý khi mình chuyển sang cái từ generate qua generative là cái A cuối đã chuyên sang từ a qua ơ generate generative Ok giờ chúng ta hãy cùng nói nha generative ai generative ai Bây giờ chúng ta sẽ học khó câm từ generative pretrained Transformer gpt lin sẽ nói chậm lại nha
47:42 generative pretrained Transformer [âm nhạc] gpt giờ chúng ta sẽ nghe thử một vài bả phát âm nha generative pretrain Transformer generative retra Transformer với cụng từ này lin sẽ tách ra theo từng từ nha Trước tiên với generative thì chúng ta vừa mới nói Ở trên các bạn có thể quay video lại để nghe phần đó sau đó chúng ta nói về từ pretrain với từ này có hai điều các bạn hãy lưu ý trước tiên là cái từ pre các bạn lưu ý là nó là pre không phải là pre thì lên biết với tiếng Anh không có thanh sắc thì khi bạn nói pre hoặc pre thì cái ý nghĩa nó cũng như nhau nhưng với cái tai nghe của
48:28 người Tây á thì họ sẽ quen nghe pre hơn Vì vậy bạn nên nói pretrained rồi cái điều thứ nhì bạn nên lưu ý là cái đuôi ID nghĩa là mình nên phải nuốt nó vô nghe thấy hơi kỳ nhưng mà khi mình phát câm á là cái cổ của mình nó phải một tí vữ là pretrained hoặc là các bạn có thể hình dung á là mình có cái dấu nặng ở dưới cái đ đó là pre trained các bạn có thể phát âm cái cách mình phát âm cái dấu nặng của tiếng Việt là mình đưa cái cái đ đờ Đó vô pretrained rồi với từ cuối là Transformer thì với từ này các bạn hãy lưu ý cái âm R là bạn phải nhấn mạnh nó Transformer không nên là lơ nó ra là thành Transformer mình phải nhấn mạnh cái âm r
49:15 đó Transformer Ok giờ các bạn hãy nói cùng lên cả ba từ nha generative pretrained Transformer generative pretrained Transformer generative pretrained Transformer bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ large language models llm lin sẽ nói chậm lại nha large language models llm giờ các bạn hãy nghe thử một vài bảng phát âm nha lge language models l language models với cụm tự này có hai điều các bạn hãy lưu ý trước tiên là mình bắt đầu với tất cả những cái âm J
50:02 là large language thì với cái phát câm này lên nghe thấy là có nhiều người dùng nghĩa là cái SH là large language nhưng thật ra nó không giống như là cái SH nó hơi hơi giống như là cái tr hoặc là ch của người Việt mình nghĩa là giống như là trò chơi nhưng nó sẽ nặng hơn nó không phải là nó không phải là chơi nó là thì có nghĩa là bạn sẽ đẩy Cái lưỡi của mình ngay Hàm trên của mình hơn nó nặng hơn là large large language models và cái điều thứ nhì Bạn hãy lưu ý là cái âm S Phía Sau cái từ models Tại vì trong trường hợp này sẽ có nhiều hơn một cái model thì Vì vậy mình phải phát âm cái từ S là models là nhiều hơn một Ok vậy
50:50 các bạn hãy phát âm cùng lên nha large language models large language models large language models bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ algorithms lin sẽ nói chậm lại nha algorithms Rồi các bạn hãy nghe bài bạn phát âm thử nha algorithms algorithms algorithms với từ này các bạn hãy lưu ý hai điều trước tiên là cái l Bạn nên phải phát âm nó rõ một tí nhưng không quá nặng thì ở đây Các bạn hãy lưu ý là khi mình phát căm cái từ l thông thường á là mình sẽ đưa cái lưỡi của mình lên hàm trên nhưng thật ra với cái từ algorithms mình sẽ giữ cái lưỡi ở hầm
51:37 dưới là algorithms nó không có algorithms nó quá nặng algorithms cho nó nhẹ một tí rồi phần kế tiếp bạn nên lưu ý là cái th ngay phần cuối là algorithms thì có lúc khi mình nghe người ta phát âm quá nhanh mình tưởng người ta nói là cái Z hoặc là cái đ nghĩ là algorithms hoặc là algorithms thật ra nó không phải là cả hai nó là cái th tương tự như là từ thể thao nhưng nó sẽ nặng hơn thì có nghĩa là khi mình phát câm thể thao là cái cái lưỡi nó vẫn Phía Sau cái răng của mình nhưng với algorithms nó sẽ nặng hơn thì bạn sẽ đưa nó ra phía trước một tí algorithms nó sẽ nặng nhưng nó vẫn giữ bản chất là cái
52:22 th Ok các bạn hãy nói thử ha algo algor algorithms bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ supervised learning l s nói chạm lại nha supervised learning các bạn hãy nghe thử một bạn phát âm nha supervise learning thì với cụm từ này có hai điều bạn hã lưu ý trước tiên là cái cái r ngay giữa là mình phải nhấn mạnh nó supervised nó không nên bỏ lơ là supervised phải là supervised các bạn hãy lưu ý cái đuôi của cả hai từ là cái ed của supervised và cái in của learning là mình phải nhấn
53:08 mạnh cái ed supervised và kéo dài cái learning là learning Nếu các bạn muốn xem chi tiết hơn về cách để phát âm hai cái đuôi này các bạn có thể quay video này lại để xem lại hai từ là generative pretrained Transformer và Deep learning giờ chúng ta hãy nói cùng nhau nha supervised learning supervised learning bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ unsupervised learning t sẽ nói chậm lại nha unsupervised learning rồi Các bạn hãy nghe bài bạn phát âm thử nha unsupervised learning unsupervised learning unsupervised learning phát âm
53:55 như là supervised learning với cái âm un Nghi phần trước giờ chúng ta hãy cùng nói nha unsupervised learning unsupervised learning bây giờ chúng ta sẽ học cách phát câm từ Semi supervised learning nói chậm lại nha Sem supervised learning rồi Các bạn hãy nghe vài bạn phát âm thử nha Semi supervis learning Semi supervised learning với cộng từ này nó cũng sẽ được phát âm tương tự như supervised learning chỉ thêm là cái phần Semi ngay phần đầu thì với phần Semi mình có thể phát câm là
54:42 Semi hoặc là Semi Cả hai đều ok giờ chúng ta hãy cùng phát câm nha Semi supervised learning Semi supervised learning Semi superf lear bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ reinforcement learning l sẽ nói chạm lại nha re enforcement learning giờ chúng ta hãy nghe một bạn phát âm thử nha reinforcement learning với cụng từ này các bạn hãy lưu ý ba điều cho ví dụ khi mình sử dụng từ pretrained nó nên là pretrained không phải là pretrained và cũng tương tự một cái từ lên nghe thường xuyên là Pro thì khi
55:28 mình nói cái từ professional professional pro không phải là cái tiền tố thì mình sẽ nói là professional Nhưng khi mình nói là pro một người nào mình mới tắt một người nào là chuyên nghiệp thì mình nói pro mình không nói là pro Ok đó là về tiền tố ha rồi kế tiếp chúng ta sẽ nói về cái âm RS ngay giữa reinforcement thì cái r cái cái S có thể có lúc nó hơi khó Nhưng hãy nhớ là mình phải phá âm cả hai r rồi cuối cùng là cái đuôi in trong từ learning là bạn phải kéo dải nó ra learning reinforcement learning chúng ta hãy nói cùng nhau nha
56:14 reinforcement learning reinforcement learning reinforcement learning bây giờ chúng ta sẽ học cách phát cm l sẽ đọc chậm lại nha aral neural networ An giờ các bạn hãy nghe một vài bạn phát câm thử nha artificial neural networks artificial neural networks với cụm từ này cái điều chính bạn nên lưu ý là cái l ngay phần cuối của artificial và neural thì ở đây Các bạn hãy nhớ là mình phải nhấn mạnh phần đó mình không nên chỉ bỏ lơ nó là artificial neuro
57:01 giống như là cái từ ô nó không phải là ô nó là l Vì vậy mình nên là artificial neural mình nên để cái lưỡi lên Hàm trên của mình nó giống như là cái hàng rào để mình chặn lại mình dừng lại cái từ á là artificial neural Ok chúng ta hãy nói cùng nhau nha artificial neural networks bây giờ chúng ta sẽ học phát câm từ prompt Engineering lin sẽ nói chậm lại nha promt Engineering giờ các bạn hãy nghe hai bạn phát âm thử nha from Engineering from
57:50 Engineering với c t này cái điều chính bạn nên lưu ý là cái cách mình kết thúc cái từ prompt thì ở đây khi mình viết nó ra đó bạn sẽ thấy là nó kết thúc với hai chữ là P và T thì nghĩa là cái cách mình phát câm nó khi mà nói mạnh lên á là nó sẽ nhưng khi mà nói cái prompt thì nó sẽ nhanh lại thì cái môi của mình nó vẫn nên phát âm để cho khi mình ra cái âm nó sẽ giống như là cái cách mình nên nói thì nên cho ví dụ ha khi mình có prompt cái cái p á là cái môi mình phải cụm lại rồi sau đó Cái t mình phải thả ra promt promt Ok các bạn hãy nói cùng lên nha prompt
58:35 Engineering prompt Engineering Nếu bạn đang xem video này thì chắc bạn đã hiểu tầm quan trọng của ai và cách ai có thể giúp bạn tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường tưởng dụng bạn là một người chủ động Vì vậy hãy nhấn theo dõi kênh lin Thái official và bật thông báo Hãy để lên chỉ cho bạn cách thă tiến trong sự [âm nhạc] nghiệp tiếp theo lin sẽ đọc tên 10 ứng dụng ai phổ biến lên sẽ đọc ba lần hai lần đầu với tốc độ bình thường và lần thứ ba sẽ đọc chậm lại để các bạn nghe rõ hơn chúng ta bắt đầu nhé 1 Adobe firefly Adobe
59:22 firefly ha claud ai claud ai claud ai ba Dolly Dolly Doll e b gemini gemini n Leonardo ai Leonardo ai Leonardo a a SA Microsoft copilot Microsoft copilot Microsoft
1:00:08 cil My mid journey mid journey mid journey perplexity perplexity per Sora ai Sora ai Sora ai 10 stable diffusion stable diffusion stable diffusion hãy nhớ Đây chỉ là bước đầu tiên lin khuyến khích các bạn Luyện tập phát âm các thuật ngữ trên mỗi ngày các bạn còn nhớ về đường công lãng quên mà chúng ta đã học trong các tập trước
1:00:54 không để nhớ lâu hơn các bạn chỉ cần duy trì xem video này mỗi ngày 5 phút thôi bạn cần tập phát âm trong một tuần sau đó học ôn lại sau 1 tháng ha [âm nhạc] tháng nhắc đến bậc thầy đầu tư bạn nghĩ đến ai Chắc chắn là waren bfit phải không còn tên một chuyên gia công nghệ có thể là elon musk vậy khi nhắc đến chuyên gia trong lĩnh vực ai Bạn có biết ai không với lin là Andrew in Nếu bạn chưa nghe đến cái tên yên thì bạn nên biết về anh ấy nha Hôm nay chúng ta sẽ tóm tác hai bài nói chuyện với hai góc nhìn đối LP của và về chủ đề tương lai của ai Vì sao bạn cần nghe tiếp bởi vì video
1:01:40 này sẽ mở rộng tạm nhì của bạn về những gì bạn không biết mình không biết trong các video trước đây khi Linh chia sẻ về cách làm Linh đang chỉ bạn cách thực hiện cách để hoàn thành một công việc nhưng để th tiến để đi xa hơn bạn không nên chỉ biết làm điều quan trọng là bạn có khả nă nhìn mọi thứ dưới góc nhìn chiến lược hơn cách đơn giản nhất để làm điều này là đứng trên vai những người khổng lồ các bạn hãy nhớ rằng ai không chỉ là một Thục ngữ Công nghệ ứng Dụ ai là cách giúp bạn đạt được lợi thế cạnh tranh trong một thế giới nơi dữ liệu là BN mới nói tóm lại việc nắm bắt những thông tin về ai có thể biến bạn từ một người giỏi thực hiện thành một nhà lãnh đạo có tầm nhìn bạn chưa biết đến Andrew in nhưng linh tin phần lớn các bạn đều quen thuộc với những tên sao corsa bydo Google Brain tiến sĩ Andrew in là nhà
1:02:26 lãnh đạo được công nhận trên toàn cầu về trí tuệ nhân tạo Ông là chủ tịch và đồng sáng lập corera giám đốc khoa học của bidu và là người sáng lập nhóm Google Brand ông là tác giả hoạt động tác giả của hơn 200 tài liệu nghiên cứu về máy hật robot và các lĩnh vực liên quan năm 2023 ông có tên trên danh sách 21 ai gồm những người có ảnh hưởng nhất về lĩnh vực ai trên thế giới bây giờ chúng ta sẽ đến với bài phát biểu của Andrew tại tt về cách ai có thể trao quyền cho bất kỳ doanh nghiệp nào I hope that the peace area owner and many other small business owners like him will also take advantage of this Technology because ai is creating tremendous wealth and will Continue to create tremendous wealth and it's only
1:03:13 by democratizing access to ai that can Ensure that This wealth is spread far and Wide across society hundreds of years ago I think hardly anyone understood the impa that widespread literacy will have Today I think hardly Anyone understands the impa that democra access ai have anh Andrew có một góp nhìn rất tích cực có ba điểm chính trong bài chia sẻ này thứ nhất tất cả mọi người trên thế giới nên được tiếp cận ai dễ dàng hơn thứ hai ai có thể được điều chỉnh để mang lại lợi ích đáng kể cho các cửa hàng nhỏ và thứ ba các nền tảng mới như chpt gman hay các ứng dụng vận đ tập trung nhiều hơn vào dữ liệu đầu vào thay vì yêu cầu bạn phải
1:03:59 hiểu các dòng code phức tạp như trước kia để các bạn dễ theo dõi lin sẽ tóm tác bài phát biểu của tiến sĩ Andrew bằng một Câ chuyện ngắn Hãy tưởng tượng chúng ta quay trở về 1000 năm trước lúc này chỉ có một số người đặc biệt có thể đọc và biết hầu hết mọi người không nghĩ rằng họ cần biết đọc vì cuộc sống của họ chỉ xoay quanh việc trồng chọt hay chăn nuôi dần dần mọi người nhận ra rằng nếu ai cũng có thể đọc và viết thì thế giới có thể trở thành một nơi tốt đẹp đ hơn ở đó tràn ngập những ý tưởng mới và ai cũng có thể chia sẻ câu chuyện của mình bây giờ hãy nghĩ về thứ gọi là trí tuệ nhân tạo hay biết TC là ai ai giống như một người trợ lý siêu thông minh có thể suy nghĩ và học hỏi nhanh chóng ngay lúc này Chỉ một số người như các doanh nghiệp lớn có nhiều nguồn lực có thể tạo ra ai họ sử dụng thông tin này để thực
1:04:46 hiện những việc như giúp bạn tìm kiếm trên internet hoặc lị xuất những món đồ Bạn muốn mua điều này thật tuyệt vời vì nó giúp các doanh nghiệp khổng lồ có nhiều lợi nhuận nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu tất cả mọi người đều có thể sử dụng II trong công việc và cuộc sống của mình Giả sử bạn sở hữu một cửa hàng bánh ngọt nhỏ bạn làm bánh rất ngon nhưng đôi khi bạn làm thừa món này thiếu món kia Nếu có ai nó có thể giúp bạn xác định món bánh nào cần làm nhiều hơn để không bị hết hoặc còn thừa quá nhiều mặc dù bạn chỉ đang làm chủ một cửa hàng nhưng nếu ai thật sự có thể giúp bạn kinh doanh tốt hơn bạn hoàn toàn có khả năng mở rộng lên các cửa hàng số 2 số ba ai cũng có thể trợ giúp ở những lĩnh vực khác hãy tưởng tượng Bạn có một xưởng sản xuất áo phong làm sao bạn bán được nhiều áo nhất bằng cách sản xuất nhiều hơn hả
1:05:32 Không phải nha bạn phải nắm bắt nhu cầu của khách hàng Bạn có thể dùng ai để dự đoán xu hướng Xem những hình ảnh hay câu nói vui nhộn nào đang và sẽ được yêu thích trên mạng xã hội sau đó thiết kế mẫu áo tương tự để bán tiếp theo chuyên viên kiểm soát chất lượng ở xưởng của bạn cũng có thể sử dụng ai để tự động quét hình ảnh các cây vải sản xuất áo phong xem chúng có bị rách hoặc đổi màu hay không tóm lại ý tưởng lớn của Andrew ở đây là ai không nên chỉ dành cho các công ty lớn ai nên nhận cho tất cả mọi người như việc đọc và viết giống như búc vào giấy giúp mọi người viết và chia sẻ ý tưởng nghĩ nhận hơn các ứng dụng mới được tạo ra sẽ cho phép nhiều người sử dụng ai hơn mà không cần biết nhiều thứ về máy tính phức tạp Bằng cách này không chỉ các công ty lớn mà tất cả mọi người
1:06:19 như chủ cửa hàng bánh Ngọ người bán áo phong Và thậm chí cả người nông dân đều có thể sử dụng ai để giúp công việc của Họ trở nên dễ dàng và tốt hơn nếu bạn muốn nghe bài nói chuyện đầy đủ của and Andrew hãy nhấp vào link bên góp phải màn hình nha giống như việc học đọc và viết từ lâu đã quan trọng đối với mọi người việc học cách sử dụng ai là rất quan trọng với chúng ta ngày nay hiểu biết về ai giúp đảm bảo bạn được chia sẻ những lợi ích và cơ hội mới mà nó tạo ra và nếu bạn nắm bất ai sớm hơn bạn đang đi trước phần đông những người khác Nếu để đến khi ai trở nên phổ biến giống như việc đọc và viết đó không còn là lợi thế cạnh tranh của bạn Nếu bạn đang xem video này thì chắc bạn đã hiểu tầm quan trọng của ai và cách ai có thể giúp bạn tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường tưởng dụng bạn là một người chủ động Vì
1:07:04 vậy hãy nhấn theo dõi kênh lin thai official và bật thông báo Hãy Để Linh chỉ cho bạn cách thăng tiến trong sự nghiệp như các bạn có thể thấy những chia sẻ của tiến sĩ Andrew về tương lai của ai dành cho những cửa hàng nhỏ và cho tất cả mọi người là hoàn toàn khả thi giữa tháng năm vừa qua Open Ai vừa cho ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất mang tên gpt 4o với O viết tắc cho omni nghĩa là toàn năng Open ai cung cấp chat gpt 4 ô với hình thức Đảng miễn phí và sẽ được cập nhật cơ sở dữ liệu mới hơn thông minh hơn và làm được nhiều việc hơn các bạn có thể Xem các ứng dụng của CH gpt 4o trên trang up.com trong video này Linh sẽ cắt đoạn ngắn của ba khả năng mà Linh thấy thú vị nhất đầu tiên là trở thành đối mắt dẫn đường cho người
1:07:50 khiếm thị khách hàng great
1:08:40 Thanks và thứ ba là giúp bạn chuẩn bị cho buổi phỏng vấn tốt hơn Software Engineering know Do I present prof Roy Đó là những điều tuyệt vời mà ai làm được Tuy nhiên sẽ ra sao nếu ai trở nên thông minh hơn rất nhiều so với con người thông minh nhất Đó cũng là nỗi lo lắng của tỷ phú elon musk
1:09:47 trongi ph vấn với đái niệm bạn hã h nhh là một từ hơi khó để phát âm lin sẽ chỉ các bạn cách phát âm từ này chính xác Phần đầu tiên là x giống như X với Nghĩa k ở phần thứ hai bạn dùng cùng một chữ g để nói you điều này rất quan trọng vì một số người nói singularity như Sing you nhưng nó phải là Sing you như singularity và phần cuối là lity là singularity ok các bạn cũng hãy ghi xuống từ này the singularity để tiếp tục nghiên cứu thm singularity là thuộc ngữ được dùng trong Toán học vật lý và khoa học máy tính nó chỉ điểm cực cùng khi
1:10:32 một sự vật chuyển biến về chất làm thay đổi cơ bản nhận thức và sự trải nghiệm về sự vật đó trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo singularity được hiểu là điểm cực cùng khi Ai vượt qua toàn bộ trí tuệ của loại người và trở thành siêu ai elmus ví điểm cực cùng của ai như lỗ đen vì bạn không biết điều gì sẽ xảy ra sau đó nếu ai thông minh hơn tất cả con người cộng lại thì điều gì sẽ xảy ra khi ai không có chung mục tiêu với chúng ta và nếu ai thông minh hơn con người sẽ không dự đoán hoặc hiểu được quá trình ra quyết định của ai điều này có khả năng dẫn đến những kết quả tai hại vì những lý do trên elan đã lo ngại về việc triển khai ai công khai trên quy mô lớn ông tin rằng sẽ là không khôn ngoan Nếu tin tưởng một cách mù quán và giao ai vào tay công chúng trước khi có các biện
1:11:18 pháp bảo vệ thích hợp ông ủng hộ việc tiếp cận ai một cách thần trọng giống như trong các ngành ảnh hưởng đến con người như thực phẩm hay dược phẩm gan musk để xuất xây dựng các quy định an toàn và hợp tác quốc tế để đảm bảo sự phát triển có trách nhiệm trước khi ai được phổ biến rộng rãi elan cũng trích dẫn câu nói nổi tiếng the pen is myer than the Sword hay ngồi bút mạnh hơn Thanh Gương nghĩa là mối lo ngại lớn nhất của elon musk không chỉ là việc robot đi lại xung quanh mà còn là về cách ai có thể sử dụng khả năng ngôn ngữ của mình Vì Ai có khả năng nói và viết rất tốt Nó có thể sử dụng các bài viết trên internet hay video trên mạng xã hội để thuyết phục hoặc đánh lừa con người anh ấy lo ngại rằng nếu chúng ta không cẩn thận ai có thể sử dụng các kỹ năng siêu thông minh của mình để thay đổi suy
1:12:05 nghĩ của mọi người mà họ không hề nhận ra các bạn hãy nhấp vào t bên góp phải màn hình để nghe đầy đủ buổi phỏng vấn rất thú vị này nha các bạn nghĩ như thế nào về hai góc nhìn của Andrew in và elan musk nhìn chung trong suốt lịch sử loại người con người luôn là sinh vật thông minh nhất hành tinh Giờ đây con người đã tạo ra một cổ máy có khả năng còn thông minh hơn hơn chính mình rất nhiều trong tương lai gần ai có khả năng hỗ trợ chúng ta làm việc nâng suất hơn kinh doanh tốt hơn nhưng đồc thời Nếu nhìn theo dài hạn sức mạnh không kiểm soát của ai cũng đem đến nhiều tác hại không thể Lừng trước được theo dự đoán của nhà khoa học máy tính và tương lai
…
