Học máy - Bách khoa toàn thư Wikipedia

Học máy (tiếng Anh: Machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI), hướng tới việc xây dựng các thuật toán và mô hình có khả năng "học" từ dữ liệu huấn luyện. Từ đó, các mô hình này có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình chi tiết cho từng tình huống cụ thể.[1][2] Gần đây, một nhánh nhỏ của học máy là học sâu đã sử dụng mạng thần kinh nhân tạo giúp đạt kết quả vượt trội so với các phương pháp học máy khác.

Học máy có liên hệ mật thiết với thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều xây dựng mô hình từ dữ liệu để đưa ra suy luận. Điểm khác biệt chính là thống kê truyền thống thường tập trung vào việc kiểm định giả thuyết và diễn giải kết quả, trong khi học máy ưu tiên khả năng dự đoán và tự động hóa trên dữ liệu lớn.[3]

Ngày nay, học máy được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ tìm kiếm thông tin, chẩn đoán y khoa, phát hiện thư rác và gian lận tài chính, đến nhận dạng tiếng nói, dịch tự động, và điều khiển robot.[4]

Thuật ngữ "học máy" được Arthur Samuel, nhân viên của IBM và người tiên phong trong lĩnh vực trò chơi máy tính và trí tuệ nhân tạo, đặt ra vào năm 1959. Trong bài báo nghiên cứu về chương trình chơi cờ đam, ông định nghĩa đây là "lĩnh vực nghiên cứu cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần lập trình cụ thể".[5]

Tuy nhiên, trong giới khoa học ngày nay, người ta thường sử dụng định nghĩa chuẩn mực hơn của giáo sư Tom Mitchell từ Đại học Carnegie Mellon: "Một chương trình máy tính được xem là học cách thực thi một lớp nhiệm vụ T thông qua kinh nghiệm E, đối với thước đo hiệu năng P, nếu hiệu năng thực thi của nó trên các nhiệm vụ T—được đo bởi P—có tiến bộ sau khi tích lũy kinh nghiệm E".[2]

Động lực ban đầu của học máy xuất phát từ nhu cầu tự động hóa việc thu nhận tri thức. Tuy nhiên, trong nhiều lĩnh vực, kiến thức chuyên gia vừa khan hiếm vừa khó mở rộng quy mô: không thể có đủ chuyên gia để phân loại thủ công hàng triệu giao dịch tài chính mỗi ngày, hay để đọc toàn bộ hồ sơ bệnh nhân trong một bệnh viện lớn. Bên cạnh đó, một số nhiệm vụ đòi hỏi tốc độ xử lý vượt xa khả năng con người, chẳng hạn như các quyết định mua bán chứng khoán phải được thực hiện trong tích tắc. Học máy giải quyết những hạn chế này bằng cách cho phép máy tính tự động học các quy luật từ dữ liệu thay vì phụ thuộc vào việc lập trình thủ công từng quy tắc một.[2]

Trước năm 1970: Các phát kiến ban đầu

Nền tảng lý thuyết của học máy bắt đầu hình thành trước cả khi các cỗ máy đã có thể "học". Năm 1943, nhà logic học Walter Pitts và nhà thần kinh học Warren McCulloch đã tạo ra mô hình toán học đầu tiên của mạng neuron giúp mô phỏng lại cách suy nghĩ của con người.[6] 4 năm sau, nhà tâm lý học người Canada Donald Hebb xuất bản cuốn The Organization of Behavior, trong đó ông giới thiệu các nguyên lý tương tác giữa các tế bào thần kinh,[7] là nguồn cảm hứng cho các mạng thần kinh nhân tạo trong học máy sau này.

Năm 1957, nhà tâm lý học Frank Rosenblatt giới thiệu mô hình perceptron—mạng thần kinh nhân tạo đầu tiên. Perceptron có thể phân loại các mẫu đầu vào thông qua một quy tắc cập nhật trọng số đơn giản, đánh dấu lần đầu tiên một máy móc "tự học" để nhận dạng dữ liệu đầu vào.[8] Tuy nhiên, mô hình này gặp một vấn đề nghiêm trọng: một lớp perceptron đơn giản không thể giải quyết các bài toán phi tuyến tính như hàm XOR.

1970–1990: Hệ thống chuyên gia (Expert system) và Mùa đông AI (AI Winter)

Sau những thất vọng với mạng thần kinh nhân tạo, nghiên cứu AI chuyển hướng sang các hệ thống chuyên gia (expert system), bằng việc lập trình thủ công từ kiến thức của các chuyên gia. Tuy nhiên, chúng chỉ thành công trong các lĩnh vực hẹp và không thể thích nghi với dữ liệu mới, dẫn tới sự thất vọng còn nặng nề hơn và ngưng trệ trong nghiên cứu AI.[9] Giai đoạn này còn được gọi là "mùa đông của trí tuệ nhân tạo".

Tuy nhiên, giai đoạn này vẫn có các tiến bộ trong học máy như thuật toán lan truyền ngược được công bố bởi các nhà khoa học David Rumelhart, Geoffrey Hinton và Ronald Williams,[10] cho phép huấn luyện hiệu quả các mạng thần kinh với nhiều lớp Perceptron nối liền nhau và giải quyết bài toán XOR.

1990–2010: Phương pháp thống kê lên ngôi

Thập niên 1990 chứng kiến sự chuyển dịch từ hướng tiếp cận dựa trên quy tắc sang các phương pháp có nền tảng thống kê vững chắc hơn. Năm 1995, Corinna Cortes và Vladimir Vapnik giới thiệu thuật toán Support Vector Machine (SVM) giúp phân loại hình ảnh.[11] 2 năm sau, Sepp Hochreiter và Jürgen Schmidhuber giới thiệu kiến trúc Long Short-Term Memory (LSTM), giải quyết vấn đề gradient biến mất (vanishing gradient) trong mạng thần kinh hồi quy giúp cải thiện khả năng xử lý dữ liệu chuỗi dài như văn bản.[12] Đến năm 1998, Yann LeCunn và cộng sự cho ra mắt mô hình LeNet sử dụng mạng neuron tích chập để nhận diện văn bản viết tay.[13] Cột mốc văn hóa lớn nhất của thập kỷ là vào tháng 5 năm 1997, khi máy tính Deep Blue của IBM trở thành máy tính đầu tiên trong lịch sử đánh bại đương kim vô địch cờ vua thế giới Garry Kasparov.[14][15]

Bước sang thế kỷ 21, các nhà nghiên cứu tại Stanford công bố bộ tập dữ liệu ImageNet với hơn 14 triệu ảnh được dán nhãn thuộc hàng nghìn mục khác nhau.[16] Tệp dữ liệu này trở thành thước đo chuẩn mực đánh gia các mô hình thị giác máy tính xuyên suốt gần một thập kỷ sau với các cuộc thi ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) thường niên từ 2010 đến 2017.

2010–2020: Kỷ nguyên học sâu

Năm 2012 đánh dấu bước ngoặt của học sâu hiện đại. Mô hình AlexNet của Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever và Geoffrey Hinton giành chiến thắng tại ILSVRC với tỉ lệ chính xác hơn 10 phần trăm so với đối thủ hạng 2,[17][18] cũng dùng mạng neuron tích chập giống LeNet. Điều này khiến cộng đồng nghiên cứu chuyển hướng gần như hoàn toàn theo lối kiến trúc này, và khi cuộc thi ILSVRC kết thúc thì các mô hình như ResNet đã vượt mặt con người trong khả năng nhận diện hình ảnh từ tập dữ liệu này.

Tháng 3 năm 2016, chương trình AlphaGo của Google DeepMind đánh bại kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp Lee Sedol với tỷ số 4–1 trong một trận đấu 5 ván tại Seoul.[19] Khác với Deep Blue chỉ sử dụng tính toán thuần túy, AlphaGo kết hợp học tăng cường với mạng thần kinh sâu, giúp nó có khả năng tính toán vượt trội hơn khi cờ vây có nhiều thế cờ hơn cờ vua gấp nhiều lần.

Năm 2017, nhóm nghiên cứu tại Google công bố kiến trúc Transformer trong bài báo "Attention Is All You Need", thay thế các mô hình hồi quy tuần tự bằng cơ chế chú ý (attention) cho phép xử lý song song toàn bộ chuỗi đầu vào thay vì tuần tự như mạng thần kinh hồi quy.[20] Transformer nhanh chóng trở thành kiến trúc nền tảng cho hầu hết các đột phá về xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong những năm tiếp theo. Cùng giai đoạn này, Ian Goodfellow và cộng sự cho ra mắt mạng đối nghịch tạo sinh, sử dụng hai mạng thần kinh "đối đầu" với nhau: một tìm cách phân biệt đâu là dữ liệu thật và đâu là dữ liệu được tạo ra tạo ra, còn mạng thần kinh kia ra sức tạo giữ liệu mới với chất lượng cao để "qua mặt" đối phương.[21]

2020–nay: Mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh

Kiến trúc Transformer mở đường cho sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn nhờ khả năng "học tập" nhanh chóng. Tháng 11 năm 2022, OpenAI ra mắt ChatGPT dựa trên mô hình GPT3.5 và ghi nhận hơn 1 triệu người dùng chỉ trong 5 ngày.[22][23] Sự kiện này đánh dấu sự bùng nổ của AI tạo sinh, đưa học máy ra khỏi phạm vi học thuật và công nghệ, trở thành chủ đề tranh luận công khai toàn cầu về tương lai của lao động, giáo dục và sáng tạo.

Song song với đó, học máy tiếp tục tạo ra các đột phá khoa học. Năm 2024, AlphaFold 3 của Google DeepMind mở rộng khả năng dự đoán cấu trúc 3D không chỉ của protein mà còn của DNA, RNA và các phân tử nhỏ, mở ra tiềm năng lớn cho thiết kế thuốc và nghiên cứu sinh học phân tử.[24]

Các loại thuật toán

Các loại thuật toán trong học máy thường được phân loại dựa trên cách tiếp nhận và xử lý dữ liệu trong quá trình huấn luyện. Theo truyền thống, học máy gồm có ba nhóm chính: học có giám sát, học không giám sát, và học tăng cường.[25] Ngoài ra còn có một số hướng tiếp cận khác mới hơn.

Học có giám sát (Supervised learning): là hướng tiếp cận phổ biến nhất. Trong đó, mô hình đựoc huấn luyện trên một tập dữ liệu đã gắn nhãn, tức là mỗi giá trị đầu vào đều tương ứng với một kết quả mong muốn. Thuật toán học cách ánh xạ từ đầu vào sang đầu ra qua việc tìm cách giảm thiểu sai số của dự đoán so với nhãn thực tế. Các ứng dụng điển hình bao gồm phân loại thư rác, nhận diện hình ảnh, dự đoán giá cả, nhận diện giọng nói, vân vân.

Học không giám sát (Unsupervised learning): trên thực tế, phần lớn dữ liệu trên thế giới không có nhãn, và việc dán nhãn cho chúng rất mất thời gian và công sức. Thay vì học cách dự đoán một kết quả cụ thể, mô hình tự tìm kiếm cấu trúc ẩn bên trong dữ liệu như phân tích cụm (clustering) những đầu vào với thông tin tương tự, hay nén dữ liệu về không gian biểu diễn nhỏ gọn hơn. Vì không cần nhãn, hướng tiếp cận này đặc biệt hữu ích khi việc gán nhãn thủ công tốn kém hoặc không khả thi.

Học tăng cường (Reinforcement learning): lấy cảm hứng từ cách con người và động vật học qua thử và sai. Thay vì học từ tập dữ liệu cố định, một tác nhân (agent) liên tục tương tác với môi trường, thực hiện các hành động và nhận phần thưởng hoặc hình phạt tương ứng. Qua thời gian, tác nhân học được chính sách hành động tối ưu để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Đây là phương pháp nền tảng trong các hệ thống chơi game như AlphaGo, cũng như trong điều khiển robot và xe tự lái.

Ngoài ba nhóm trên, một số hướng tiếp cận khác ngày càng được sử dụng rộng rãi. Học nửa giám sát (semi-supervised learning) kết hợp một lượng nhỏ dữ liệu có nhãn với lượng lớn dữ liệu không nhãn, tận dụng cấu trúc của dữ liệu không nhãn để cải thiện độ chính xác khi nhãn khan hiếm.[26] Học tự giám sát (self-supervised learning) tạo ra tín hiệu giám sát trực tiếp từ dữ liệu thô, chẳng hạn bằng cách che một phần văn bản và yêu cầu mô hình đoán phần bị che.[27] Nó vốn được xếp vào học không giám sát do không cần dán nhãn, nhưng thực tế vẫn cần "nhãn" là bản thân dữ liệu ban đầu chưa qua xử lý. Học chuyển giao (transfer learning) tái sử dụng một mô hình đã được huấn luyện trên bài toán lớn cho một bài toán nhỏ hơn có liên quan, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và dữ liệu huấn luyện.[28]

Các vấn đề trong học máy

Trước khi một mô hình học máy có thể học được bất cứ điều gì, dữ liệu từ thế giới thực phải được chuyển đổi thành dạng mà máy tính có thể xử lý. Quá trình này gọi là biểu diễn (representation). Cách biểu diễn dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả học: cùng một bức ảnh, nếu biểu diễn dưới dạng ma trận dựa theo giá trị pixel thuần túy thì mô hình phải tự tìm ra các đặc trưng như hình dạng hay màu sắc, trong khi nếu được trích xuất đặc trưng trước thì bài toán trở nên dễ hơn đáng kể. Trong học sâu, thay vì thiết kế đặc trưng thủ công, mô hình tự học cách biểu diễn dữ liệu qua nhiều lớp trừu tượng trong các lớp ẩn. Đây chính là lý do các mạng thần kinh sâu đạt hiệu quả vượt trội trên dữ liệu phi cấu trúc như ảnh hay văn bản.[29]

Hầu hết các thuật toán học máy đều được đúc kết thành một bài toán tối ưu hóa: tìm bộ tham số w {\displaystyle w} của mô hình sao cho hàm mất mát (thể hiện sai số giữa dự đoán của mô hình và kết quả thực tế) đạt giá trị nhỏ nhất có thể trên tập dữ liệu huấn luyện. Phương pháp phổ biến nhất để giải bài toán này là suy giảm độ dốc. Ở mỗi bước, thuật toán tính đạo hàm của hàm mất mát theo từng tham số, rồi dịch chuyển các tham số theo chiều làm giảm hàm mất mát nhanh nhất.[29] Trên thực tế, thay vì tính gradient trên toàn bộ tập dữ liệu mỗi bước (vì quá tốn kém), người ta thường dùng biến thể suy giảm độ dốc ngẫu nhiên theo lô nhỏ (mini-batch stochastic gradient descent) hoặc thậm chí chỉ dùng một mẫu dữ liệu duy nhất, trong đó gradient được ước tính từ một tập con nhỏ của dữ liệu.[30][31] Tuy nhiên, tối ưu hóa trong học máy không đơn giản là tìm điểm cực tiểu cho hàm mất mát vì các mạng thần kinh sâu có hàng triệu tham số, bề mặt hàm mất mát cực kỳ phức tạp và chứa vô số điểm cực tiểu địa phương cũng như điểm yên ngựa (saddle point) cũng có đạo hàm bằng 0, khiến việc tối ưu hóa trở thành một thách thức nghiên cứu riêng.[32]

Tính tổng quát hóa

Tính tổng quát hóa (generalization) là khả năng của mô hình hoạt động tốt trên dữ liệu chưa từng thấy trong quá trình huấn luyện. Đây là mục tiêu trung tâm của mọi hệ thống học máy, bởi một mô hình chỉ hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng thất bại với dữ liệu mới thực tế thì không có giá trị ứng dụng. Hiện tượng khi mô hình "học vẹt" dữ liệu huấn luyện thay vì học quy luật tổng quát được gọi là quá khớp (overfitting). Các kỹ thuật phổ biến để kiểm soát quá khớp bao gồm chính quy hóa (regularization), "bỏ học" một vài neuron (dropout), tăng cường dữ liệu (data augmentation), hoặc tham chiếu với một tập dữ liệu không được sử dụng trực tiếp trong quá trình học.[33] Ngoài ra, việc sử dụng một số hàm tối ưu hóa đặc biệt như SAM cũng có thể cải thiện tính tổng quát hóa của mô hình.[34] Ở chiều ngược lại, thiếu khớp (underfitting) xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt được quy luật trong dữ liệu.

Chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện có ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả của mô hình học máy, thường còn quan trọng hơn cả lựa chọn thuật toán. Một mô hình phức tạp được huấn luyện trên dữ liệu ít hoặc kém chất lượng (độ phân giải kém, nhiều nhiễu, vân vân) sẽ cho kết quả tệ hơn một mô hình đơn giản hơn được huấn luyện trên dữ liệu dồi dào chất lượng cao.[35] Ngoài số lượng, một vấn đề phổ biến là thiên lệch dữ liệu (data bias): khi tập dữ liệu huấn luyện không phản ánh đầy đủ sự đa dạng của thực tế, mô hình sẽ học theo những thiên lệch đó và tái tạo chúng trong dự đoán. Một ví dụ nổi tiếng là các hệ thống nhận diện khuôn mặt có tỉ lệ lỗi cao hơn đáng kể với người da màu do tập huấn luyện chủ yếu chứa ảnh người da trắng.[36]

Bên cạnh đó, trong nhiều lĩnh vực như y tế hay pháp lý, việc thu thập dữ liệu có nhãn đòi hỏi chuyên gia và rất tốn kém, khiến dữ liệu có nhãn trở thành một tài nguyên khan hiếm ngay cả khi dữ liệu thô dồi dào.[26] Một cách hạn chế vấn đề này là sử dụng các phương pháp tăng cường dữ liệu để tạo ra thêm dữ liệu huấn luyện mới dựa trên nhưng mẫu dữ liệu sẵn có,[37] song lạm dụng kỹ thuật này có thể dẫn tới sụp đổ mô hình khi chất lượng của mô hình học máy bị suy giảm đáng kể.[38]

Ngoài ra, việc bảo mật thông tin cho dữ liệu của người dùng cũng là một hướng nghiên cứu quan trọng, dẫn tới sự ra đời của kỹ thuật Machine unlearning với mục tiêu quên đi dữ liệu của người dùng thay vì ghi nhớ.[39]

Khả năng diễn giải

Khi các mô hình học máy ngày càng đạt hiệu quả cao hơn, chúng cũng trở nên phức tạp đến mức con người khó hiểu được tại sao mô hình đưa ra một dự đoán cụ thể. Một mạng thần kinh với hàng triệu tham số về bản chất là một hộp đen (black box): ta biết đầu vào và đầu ra, nhưng không thể dễ dàng truy vết logic bên trong.[40] Kể cả khi biết rõ giá trị của từng tham số, ta cũng khó lòng diễn giải được từng giá trị thực sự mang ý nghĩa gì, hay đâu là tham số trực tiếp khiến mô hình đưa ra dự đoán sai. Điều này trở thành vấn đề nghiêm trọng trong các lĩnh vực đòi hỏi trách nhiệm giải trình: một bác sĩ cần hiểu tại sao mô hình chẩn đoán bệnh nhân mắc ung thư, một thẩm phán cần biết lý do hệ thống đánh giá nguy cơ tái phạm của một bị cáo, hay một ngân hàng phải giải thích được quyết định từ chối cho vay. Họ không thể nào chỉ nói "vì mô hình của tôi cho kết quả như vậy" được.[41] Để giải quyết vấn đề này, một nhánh nghiên cứu riêng về khả năng diễn giải đã hình thành, với các phương pháp như LIME và SHAP cho phép giải thích dự đoán của mô hình theo từng trường hợp cụ thể dựa vào mà không cần thay đổi kiến trúc của mô hình gốc.[42]

Các lĩnh vực ứng dụng

Thị giác máy tính

Thị giác máy tính (computer vision) là lĩnh vực ứng dụng học máy vào việc xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh và video. Các bài toán cốt lõi bao gồm phân loại ảnh (image classification), phát hiện vật thể (object detection), và phân đoạn ảnh (image segmentation); trong đó mô hình phải xác định không chỉ vật thể nào có trong ảnh mà còn vị trí và ranh giới chính xác của chúng.[43] Sự bùng nổ của học sâu từ năm 2012 với AlexNet đã đưa thị giác máy tính lên một tầm cao mới, và đến giữa thập niên 2010, các mô hình như ResNet đã vượt qua con người trong bài toán phân loại ảnh trên tập dữ liệu ImageNet.[44] Ngày nay, thị giác máy tính được ứng dụng rộng rãi trong xe tự lái, hệ thống giám sát, kiểm tra chất lượng sản xuất, và chẩn đoán hình ảnh y tế, nơi các mô hình có thể phát hiện khối u trong ảnh chụp X-quang hay MRI với độ chính xác tương đương bác sĩ chuyên khoa.[45]

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing, viết tắt là NLP) là lĩnh vực nghiên cứu cách máy tính hiểu, phân tích và sinh ra ngôn ngữ của con người. Các bài toán truyền thống bao gồm dịch máy, phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi, và tóm tắt văn bản.[46] Nhận dạng giọng nói (speech recognition) cũng thuộc phạm vi NLP vì nó liên quan đến việc hiểu ngôn ngữ nói của con người thông qua việc chuyển tín hiệu âm thanh thành văn bản. Phần lớn các mô hình ngôn ngữ ban đầu sử dụng các mạng thần kinh hồi quy và các biến thể như LSTM hay GRU (Gated Recurrent Unit - đơn vị hồi quy có cổng), vốn khá mất thời gian để đào tạo dữ liệu do chỉ có thể xử lý từng từ một cũng như không thể học được các chuỗi từ dài.[47] Bước ngoặt lớn nhất của lĩnh vực này là sự ra đời của kiến trúc Transformer năm 2017, cho phép mô hình xử lý toàn bộ chuỗi văn bản song song thay vì tuần tự, mở đường cho các mô hình ngôn ngữ lớn (large language model, viết tắt là LLM) như GPT[48] và BERT.[49] Các LLM được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ từ internet và sách báo, cho phép chúng thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ khác nhau chỉ với một mô hình duy nhất, thay vì phải xây dựng hệ thống riêng cho từng bài toán như trước.[50]

AI tạo sinh (generative AI) là nhánh học máy tập trung vào việc xây dựng các mô hình có khả năng tạo ra nội dung mới—hình ảnh, âm thanh, video, hay văn bản—có chất lượng gần với dữ liệu thực.[51] Hai kiến trúc nền tảng của lĩnh vực này là mạng đối nghịch tạo sinh (Generative Adversarial Network) và mô hình khuếch tán (diffusion model). GAN, được Ian Goodfellow và cộng sự giới thiệu năm 2014, sử dụng hai mạng thần kinh cạnh tranh nhau: một mạng sinh (generator) cố gắng tạo ra dữ liệu giả trông thật, trong khi mạng phân biệt (discriminator) cố gắng phân biệt dữ liệu thật và giả. Quá trình cạnh tranh này dần dần nâng cao chất lượng của cả hai.[21] Mô hình khuếch tán hoạt động theo nguyên lý khác: mô hình học cách khôi phục lại dữ liệu gốc từ dữ liệu đã bị thêm nhiễu dần dần, và khi đã thành thạo quá trình khử nhiễu này, nó có thể tạo ra dữ liệu mới bằng cách bắt đầu từ nhiễu ngẫu nhiên thuần túy.[52] Mô hình khuếch tán là nền tảng của các hệ thống sinh ảnh từ văn bản phổ biến hiện nay như Stable Diffusion và DALL-E. Các mô hình ngôn ngữ như LLM hay các mạng thần kinh hồi quy đơn giản cũng thuộc phạm trù AI tạo sinh khi được dùng để sinh văn bản.

Học tăng cường ứng dụng

Không giống các lĩnh vực ứng dụng khác vốn tập trung vào một loại dữ liệu đầu vào cụ thể, học tăng cường nổi bật ở chỗ nó học thông qua tương tác với môi trường thay vì từ tập dữ liệu cố định, giúp nó trở thành lựa chọn tự nhiên cho các bài toán đòi hỏi ra quyết định tuần tự.[53] Trong lĩnh vực robot, học tăng cường cho phép robot học các kỹ năng vận động phức tạp như đi lại, cầm nắm đồ vật hay lắp ráp linh kiện chỉ thông qua thử và sai trong môi trường mô phỏng, thay vì phải lập trình từng chuyển động thủ công.[54] Ngoài robot, học tăng cường cũng là nền tảng của các hệ thống chơi game như AlphaGo và AlphaZero của Google DeepMind. Gần đây, học tăng cường còn được ứng dụng trong việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua kỹ thuật học tăng cường từ phản hồi của con người, trong đó mô hình được điều chỉnh để tạo ra các phản hồi phù hợp hơn với mong muốn của người dùng.[55]

↑ Koza, John R.; Bennett, Forrest H.; Andre, David; Keane, Martin A. (1996), Gero, John S.; Sudweeks, Fay (biên tập), "Automated Design of Both the Topology and Sizing of Analog Electrical Circuits Using Genetic Programming", Artificial Intelligence in Design '96 (bằng tiếng Anh), Dordrecht: Springer Netherlands, tr. 151–170, doi:10.1007/978-94-009-0279-4_9, ISBN 978-94-009-0279-4, truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2026

1 2 3 Mitchell, Tom M. (1997). Machine Learning. McGraw-Hill series in computer science. New York: McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-042807-2.

↑ Breiman, Leo (2001). "Statistical Modeling: The Two Cultures". Statistical Science. Quyển 16 số 3. tr. 199–215. doi:10.1214/ss/1009213726.

↑ Bishop, Christopher M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. New York: Springer. ISBN 978-0-387-31073-2.

↑ Samuel, A. L. (tháng 7 năm 1959). "Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers". IBM Journal of Research and Development. Quyển 3 số 3. tr. 210–229. doi:10.1147/rd.33.0210. ISSN 0018-8646.

↑ McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (ngày 1 tháng 12 năm 1943). "A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity". The bulletin of mathematical biophysics (bằng tiếng Anh). Quyển 5 số 4. tr. 115–133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 1522-9602.

↑ Hebb, D. O. (2002). The organization of behavior: a neuropsychological theory. Mahwah, N.J: L. Erlbaum Associates. ISBN 978-0-8058-4300-2.

↑ Rosenblatt, F. (1958). "The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain". Psychological Review (bằng tiếng Anh). Quyển 65 số 6. tr. 386–408. doi:10.1037/h0042519. ISSN 1939-1471.

↑ Crevier, Daniel (1993). AI: the tumultuous history of the search for artificial intelligence. New York, NY: Basic Books. ISBN 978-0-465-02997-6.

↑ Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (tháng 10 năm 1986). "Learning representations by back-propagating errors". Nature (bằng tiếng Anh). Quyển 323 số 6088. tr. 533–536. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687.

↑ Cortes, Corinna; Vapnik, Vladimir (tháng 9 năm 1995). "Support-vector networks". Machine Learning. Quyển 20 số 3. tr. 273–297. doi:10.1007/bf00994018. ISSN 0885-6125.

↑ Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen (ngày 1 tháng 11 năm 1997). "Long Short-Term Memory". Neural Computation (bằng tiếng Anh). Quyển 9 số 8. tr. 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735. ISSN 0899-7667.

↑ Lecun, Y.; Bottou, L.; Bengio, Y.; Haffner, P. (tháng 11 năm 1998). "Gradient-based learning applied to document recognition". Proceedings of the IEEE. Quyển 86 số 11. tr. 2278–2324. doi:10.1109/5.726791. ISSN 1558-2256.

↑ "Deep Blue | IBM". www.ibm.com (bằng tiếng Anh). Truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2026.

↑ Bảo, Lâm (ngày 23 tháng 5 năm 2023). "Ván cờ lịch sử giữa con người và 'AI đời đầu'".

↑ Deng, Jia; Dong, Wei; Socher, Richard; Li, Li-Jia; Kai Li; Li Fei-Fei (tháng 6 năm 2009). "ImageNet: A large-scale hierarchical image database". IEEE. tr. 248–255. doi:10.1109/CVPR.2009.5206848. ISBN 978-1-4244-3992-8. {{Chú thích tạp chí}}: Chú thích magazine cần |magazine= (trợ giúp)

↑ Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E (2012). "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 25. Curran Associates, Inc.

↑ Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey E. (ngày 24 tháng 5 năm 2017). "ImageNet classification with deep convolutional neural networks". Commun. ACM. Quyển 60 số 6. tr. 84–90. doi:10.1145/3065386. ISSN 0001-0782.

↑ "Artificial intelligence: Go master Lee Se-dol wins against AlphaGo program". BBC News (bằng tiếng Anh). ngày 13 tháng 3 năm 2016. Truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2026.

↑ Vaswani, Ashish; Shazeer, Noam; Parmar, Niki; Uszkoreit, Jakob; Jones, Llion; Gomez, Aidan N; Kaiser, Ł ukasz; Polosukhin, Illia (2017). "Attention is All you Need". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 30. Curran Associates, Inc.

1 2 Goodfellow, Ian; Pouget-Abadie, Jean; Mirza, Mehdi; Xu, Bing; Warde-Farley, David; Ozair, Sherjil; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua (ngày 22 tháng 10 năm 2020). "Generative adversarial networks". ACM Digital Library (bằng tiếng Anh). doi:10.1145/3422622. Truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2026.

↑ Roumeliotis, Konstantinos I.; Tselikas, Nikolaos D. (ngày 26 tháng 5 năm 2023). "ChatGPT and Open-AI Models: A Preliminary Review". Future Internet (bằng tiếng Anh). Quyển 15 số 6. tr. 192. doi:10.3390/fi15060192. ISSN 1999-5903.{{Chú thích tạp chí}}: Quản lý CS1: DOI truy cập mở nhưng không được đánh ký hiệu (liên kết)

↑ Khương, Nha (ngày 23 tháng 1 năm 2023). "Hai tháng siêu AI ChatGPT khuấy đảo thế giới".

↑ Abramson, Josh; Adler, Jonas; Dunger, Jack; Evans, Richard; Green, Tim; Pritzel, Alexander; Ronneberger, Olaf; Willmore, Lindsay; Ballard, Andrew J. (tháng 6 năm 2024). "Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3". Nature (bằng tiếng Anh). Quyển 630 số 8016. tr. 493–500. doi:10.1038/s41586-024-07487-w. ISSN 1476-4687. PMC 11168924. PMID 38718835.

↑ "Types of Machine Learning". GeeksforGeeks (bằng tiếng Anh). ngày 21 tháng 8 năm 2023. Truy cập ngày 2 tháng 4 năm 2026.

1 2 Zhu, Xiaojin (Jerry) (2005). "Semi-Supervised Learning Literature Survey" (bằng tiếng Anh). {{Chú thích tạp chí}}: Chú thích magazine cần |magazine= (trợ giúp)

↑ Gui, Jie; Chen, Tuo; Zhang, Jing; Cao, Qiong; Sun, Zhenan; Luo, Hao; Tao, Dacheng (tháng 12 năm 2024). "A Survey on Self-Supervised Learning: Algorithms, Applications, and Future Trends". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Quyển 46 số 12. tr. 9052–9071. doi:10.1109/TPAMI.2024.3415112. ISSN 1939-3539.

↑ Zhuang, Fuzhen; Qi, Zhiyuan; Duan, Keyu; Xi, Dongbo; Zhu, Yongchun; Zhu, Hengshu; Xiong, Hui; He, Qing (tháng 1 năm 2021). "A Comprehensive Survey on Transfer Learning". Proceedings of the IEEE. Quyển 109 số 1. tr. 43–76. doi:10.1109/JPROC.2020.3004555. ISSN 1558-2256.

1 2 Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron (2016). Deep learning. Adaptive computation and machine learning. Cambridge, Mass: The MIT press. ISBN 978-0-262-03561-3.

↑ Robbins, Herbert; Monro, Sutton (1951). "A Stochastic Approximation Method". The Annals of Mathematical Statistics. Quyển 22 số 3. tr. 400–407. doi:10.1214/aoms/1177729586.

↑ Saad, David (1998). On-line learning in neural networks. Publications of the Newton institute (ấn bản thứ 1). Cambridge (GB): Cambridge university press. ISBN 978-0-521-65263-6.

↑ Dauphin, Yann N.; Pascanu, Razvan; Gulcehre, Caglar; Cho, Kyunghyun; Ganguli, Surya; Bengio, Yoshua (2014). "Identifying and attacking the saddle point problem in high-dimensional non-convex optimization". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 27.

↑ Lin, David Chuan-En (ngày 7 tháng 6 năm 2020). "8 Simple Techniques to Prevent Overfitting".

↑ Foret, Pierre; Kleiner, Ariel; Mobahi, Hossein; Neyshabur, Behnam (2021). "Sharpness-Aware Minimization for Efficiently Improving Generalization". International Conference on Learning Representations (ICLR) 2021. arXiv:2010.01412.

↑ Banko, Michele; Brill, Eric (tháng 7 năm 2001). "Scaling to Very Very Large Corpora for Natural Language Disambiguation". Proceedings of the 39th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. Toulouse, France: Association for Computational Linguistics. tr. 26–33. doi:10.3115/1073012.1073017.

↑ Buolamwini, Joy; Gebru, Timnit (ngày 21 tháng 1 năm 2018). "Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification". Proceedings of the 1st Conference on Fairness, Accountability and Transparency (bằng tiếng Anh). PMLR. tr. 77–91.

↑ Shorten, Connor; Khoshgoftaar, Taghi M. (2019). "A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning". Journal of Big Data. Quyển 6 số 1. tr. 60. doi:10.1186/s40537-019-0197-0.

↑ Shumailov, Ilia; Shumaylov, Zakhar; Zhao, Yiren; Papernot, Nicolas; Anderson, Ross; Gal, Yarin (tháng 7 năm 2024). "AI models collapse when trained on recursively generated data". Nature (bằng tiếng Anh). Quyển 631 số 8022. tr. 755–759. Bibcode:2024Natur.631..755S. doi:10.1038/s41586-024-07566-y. ISSN 1476-4687. PMC 11269175. PMID 39048682.

↑ Nguyen, Thanh Tam; Huynh, Thanh Trung; Ren, Zhao; Nguyen, Phi Le; Liew, Alan Wee-Chung; Yin, Hongzhi; Nguyen, Quoc Viet Hung (ngày 18 tháng 9 năm 2025). "A Survey of Machine Unlearning". ACM Trans. Intell. Syst. Technol. Quyển 16 số 5. tr. 108:1–108:46. doi:10.1145/3749987. ISSN 2157-6904.

↑ Lipton, Zachary C. (ngày 1 tháng 6 năm 2018). "The Mythos of Model Interpretability" (bằng tiếng Anh). doi:10.1145/3236386.3241340.

↑ Doshi-Velez, F., & Kim, B. (2017). Towards a rigorous science of interpretable machine learning. arXiv preprint arXiv:1702.08608.

↑ Ribeiro, Marco Tulio; Singh, Sameer; Guestrin, Carlos (2016). ""Why Should I Trust You?": Explaining the Predictions of Any Classifier". Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. tr. 1135–1144. doi:10.1145/2939672.2939778.

↑ Szeliski, Richard (2022). Computer Vision: Algorithms and Applications (ấn bản thứ 2). Cham: Springer. ISBN 978-3-030-34372-9.

↑ He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). "Deep Residual Learning for Image Recognition". 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. tr. 770–778. doi:10.1109/CVPR.2016.90.

↑ Esteva, Andre; Kuprel, Brett; Novoa, Roberto A.; Ko, Justin; Swetter, Susan M.; Blau, Helen M.; Thrun, Sebastian (tháng 2 năm 2017). "Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks". Nature. Quyển 542 số 7639. tr. 115–118. doi:10.1038/nature21056.

↑ Jurafsky, Daniel; Martin, James H. (2023). Speech and Language Processing (ấn bản thứ 3). Prentice Hall.

↑ Song, Xinyuan; Chen, Keyu; Bi, Ziqian; Niu, Qian; Liu, Junyu; Peng, Benji; Zhang, Sen; Yuan, Zichen; Liu, Ming (2025). "Transformer: A Survey and Application". papers.ssrn.com. doi:10.2139/ssrn.5211988. Truy cập ngày 7 tháng 4 năm 2026.

↑ Radford, A., Narasimhan, K., Salimans, T., & Sutskever, I. (2018). Improving language understanding by generative pre-training.

↑ Devlin, Jacob; Chang, Ming-Wei; Lee, Kenton; Toutanova, Kristina (2019). "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding". Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics. tr. 4171–4186.

↑ Brown, Tom; Mann, Benjamin; Ryder, Nick; Subbiah, Melanie; Kaplan, Jared N. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 33. tr. 1877–1901.

↑ Cao, Yihan; Li, Siyu; Liu, Yixin; Yan, Zhiling; Dai, Yutong; Yu, Philip S.; Sun, Lichao (2023). "A Comprehensive Survey of AI-Generated Content (AIGC): A History of Generative AI from GAN to ChatGPT". arXiv preprint. Quyển arXiv:2303.04226.

↑ Ho, Jonathan; Jain, Ajay; Abbeel, Pieter (2020). "Denoising Diffusion Probabilistic Models". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 33. tr. 6840–6851.

↑ Sutton, Richard S.; Barto, Andrew G. (2018). Reinforcement Learning: An Introduction (ấn bản thứ 2). Cambridge, MA: MIT Press. ISBN 978-0-262-03924-6.

↑ Kober, Jens; Bagnell, J. Andrew; Peters, Jan (2013). "Reinforcement Learning in Robotics: A Survey". The International Journal of Robotics Research. Quyển 32 số 11. tr. 1238–1274. doi:10.1177/0278364913495721.

↑ Christiano, Paul F.; Leike, Jan; Brown, Tom; Martic, Miljan; Legg, Shane; Amodei, Dario (2017). "Deep Reinforcement Learning from Human Preferences". Advances in Neural Information Processing Systems. Quyển 30.

xtsChuyên ngành chính của Tin học

Phần cứng • Phần mềm

Công nghệ thông tin

Cuộc sống nhân tạo Đa xử lý Điện toán lưới Đồ họa máy tính Hệ chuyên gia Hệ thống thông tin quản lý Hoạt họa máy tính Khoa học nhận thức Khoa học tính toán Khoa học thần kinh tính toán Khoa học thông tin Kiểm soát song hành Kiến trúc hệ thống Lập luận tự động Ngôn ngữ hình thức Ngôn ngữ học tính toán Người máy Robot học Thực tế ảo Tính toán song song Tối ưu hóa trình biên dịch Tổ chức máy tính Trí tuệ nhân tạo Từ điển học Tương tranh Vật lý học tính toán

Cuộc sống nhân tạo

Hệ thống thông tin quản lý

Hoạt họa máy tính

Khoa học nhận thức

Khoa học tính toán

Khoa học thần kinh tính toán

Khoa học thông tin

Kiểm soát song hành

Kiến trúc hệ thống

Lập luận tự động

Ngôn ngữ hình thức

Ngôn ngữ học tính toán

Tính toán song song

Tối ưu hóa trình biên dịch

Tổ chức máy tính

Trí tuệ nhân tạo

Vật lý học tính toán

Hệ thống thông tin

An toàn thông tin Cơ sở dữ liệu đa phương tiện Cơ sở dữ liệu thông minh Dữ liệu lớn Hệ cơ sở tri thức Hệ dựa trên logic Hệ gợi ý Hệ thích nghi dựa trên ngữ cảnh Hệ thống hướng tác tử Hệ thống thông minh Hệ thống thông tin địa lý Hệ trợ giúp quyết định Kỹ nghệ dữ liệu Kỹ nghệ tri thức Logic mờ Phân tích dữ liệu Phân tích và thiết kế hệ thống Quản trị dự án Quản trị tri thức Thiết kế và quản trị dữ liệu Tích hợp dữ liệu Tính toán hiệu năng cao Web ngữ nghĩa Xử lý thông tin mờ

An toàn thông tin

Cơ sở dữ liệu đa phương tiện

Cơ sở dữ liệu thông minh

Hệ cơ sở tri thức

Hệ dựa trên logic

Hệ thích nghi dựa trên ngữ cảnh

Hệ thống hướng tác tử

Hệ thống thông minh

Hệ thống thông tin địa lý

Hệ trợ giúp quyết định

Kỹ nghệ tri thức

Phân tích dữ liệu

Phân tích và thiết kế hệ thống

Quản trị tri thức

Thiết kế và quản trị dữ liệu

Tích hợp dữ liệu

Tính toán hiệu năng cao

Xử lý thông tin mờ

Khoa học máy tính

Cơ sở dữ liệu phân tán Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Hệ thống đa lõi Hệ thống truyền thông Hình học tính toán Hóa học tính toán Học máy Khai phá dữ liệu Lập trình song song Lý thuyết mã hóa Lý thuyết tính toán Ngôn ngữ và phương pháp dịch Nguyên lý ngôn ngữ lập trình Quy hoạch ràng buộc Sinh học tính toán (Tin sinh học) Thiết kế và phân tích thuật toán Tìm kiếm thông tin Tính toán khoa học Tính toán kí hiệu Tính toán phân tán Tính toán tiến hóa Tính toán tự nhiên Tối ưu hoá tổ hợp Xử lý song song

Cơ sở dữ liệu phân tán

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu

Hệ thống truyền thông

Hình học tính toán

Hóa học tính toán

Khai phá dữ liệu

Lập trình song song

Lý thuyết mã hóa

Lý thuyết tính toán

Ngôn ngữ và phương pháp dịch

Nguyên lý ngôn ngữ lập trình

Quy hoạch ràng buộc

Sinh học tính toán (Tin sinh học)

Thiết kế và phân tích thuật toán

Tìm kiếm thông tin

Tính toán khoa học

Tính toán kí hiệu

Tính toán phân tán

Tính toán tiến hóa

Tính toán tự nhiên

Tối ưu hoá tổ hợp

Kỹ thuật máy tính

Đa phương tiện Định vị vệ tinh (GNSS) Giao diện người dùng Ghép nối máy tính Hệ nhúng Hệ thống thời gian thực Hiệu năng hệ thống Kiến trúc máy tính Lập trình đôi Lập trình đồ họa Lập trình hệ thống Lý thuyết nhận dạng Mạng nơ-ron Nhận dạng tiếng nói Phân tích tín hiệu Thị giác máy tính Thiết kế IC Thoại IP Tổng hợp giọng nói Tương tác người–máy tính Vi xử lý Xử lý ảnh Xử lý dữ liệu đa phương tiện Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Xử lý tiếng nói Xử lý tín hiệu số

Định vị vệ tinh (GNSS)

Giao diện người dùng

Ghép nối máy tính

Hệ thống thời gian thực

Hiệu năng hệ thống

Kiến trúc máy tính

Lập trình đồ họa

Lập trình hệ thống

Lý thuyết nhận dạng

Nhận dạng tiếng nói

Phân tích tín hiệu

Tổng hợp giọng nói

Tương tác người–máy tính

Xử lý dữ liệu đa phương tiện

Xử lý tín hiệu số

Kỹ nghệ phần mềm

Bảo trì phần mềm Các phương pháp hình thức Chất lượng phần mềm Đảm bảo chất lượng phần mềm Đánh giá phần mềm Đo lường và quản trị phần mềm Độ tin cậy và chịu lỗi phần mềm Kiểm thử phần mềm Kiến trúc doanh nghiệp Kiến trúc phần mềm Kinh tế công nghệ phần mềm Kỹ nghệ hướng dịch vụ Lập trình linh hoạt Mẫu thiết kế Mô hình hóa phần mềm Phân tích hệ thống Phân tích thiết kế hướng đối tượng (UML) Phân tích yêu cầu phần mềm Phát triển phần mềm Quản lý cấu hình phần mềm Quản lý dự án phần mềm Quản lý kỹ thuật phần mềm Quy trình phát triển phần mềm (Vòng đời phát hành phần mềm) Thiết kế phần mềm Triển khai phần mềm Tối ưu hóa phần mềm

Bảo trì phần mềm

Các phương pháp hình thức

Chất lượng phần mềm

Đảm bảo chất lượng phần mềm

Đánh giá phần mềm

Đo lường và quản trị phần mềm

Độ tin cậy và chịu lỗi phần mềm

Kiểm thử phần mềm

Kiến trúc doanh nghiệp

Kiến trúc phần mềm

Kinh tế công nghệ phần mềm

Kỹ nghệ hướng dịch vụ

Lập trình linh hoạt

Mô hình hóa phần mềm

Phân tích hệ thống

Phân tích thiết kế hướng đối tượng (UML)

Phân tích yêu cầu phần mềm

Phát triển phần mềm

Quản lý cấu hình phần mềm

Quản lý dự án phần mềm

Quản lý kỹ thuật phần mềm

Quy trình phát triển phần mềm (Vòng đời phát hành phần mềm)

Thiết kế phần mềm

Triển khai phần mềm

Tối ưu hóa phần mềm

An ninh mạng An ninh trong giao dịch điện tử Đánh giá hiệu năng mạng (QoS) Điện toán đám mây Định tuyến Hệ phân tán Kỹ thuật truyền thông Lý thuyết thông tin Mạng không dây Mạng thế hệ mới Mạng thiết bị di động Mạng thông tin quang Mật mã học Mô phỏng mạng Nhận dạng Quản trị mạng Thiết bị truyền thông và mạng Thiết kế mạng Tính toán khắp nơi và di động Trung tâm dữ liệu Truyền thông di động Truyền thông đa phương tiện Truyền thông số Vệ tinh thông tin Viễn thông (Mạng viễn thông) Ước lượng tín hiệu và hệ thống Web thế hệ mới

An ninh trong giao dịch điện tử

Đánh giá hiệu năng mạng (QoS)

Điện toán đám mây

Kỹ thuật truyền thông

Lý thuyết thông tin

Mạng thiết bị di động

Mạng thông tin quang

Thiết bị truyền thông và mạng

Tính toán khắp nơi và di động

Trung tâm dữ liệu

Truyền thông di động

Truyền thông đa phương tiện

Vệ tinh thông tin

Viễn thông (Mạng viễn thông)

Ước lượng tín hiệu và hệ thống

xtsGiám đốc công nghệ thông tin · Tin học kinh tế · Quản lý công nghệ thông tinQuản lý ITIL & ITSM Định hướng phát triển Phát triển nhân lực Quản lý bảo mật Quản lý chất lượng Quản lý công nghệ Quản lý dự án Quản lý mua sắm Quản lý ngân sách Quản lý nguồn lực Quản lý phát hành Quản lý rủi ro Quản lý tài sản Quản lý thay đổi Quản lý tích hợp Quản lý tổ chức Quản lý truyền thông Quản lý tuân thủ Quản lý vấn đề Thiết kế giải pháp Xây dựng chiến lược Xây dựng chính sách Quản lý mạng Ảo hóa Mạng campus Mạng diện rộng Mạng nội bộ Mạng riêng ảo STP VLAN IVR VTP Quản trị hệ thốngHoạt động vận hành Bảo trì thiết bị Bảo vệ hệ thống Đối phó sự cố Kế hoạch dự phòng Hoạt động kỹ thuật Hỗ trợ kỹ thuật Kiểm soát truy cập Kiểm tra hệ thống Xác thực người dùng Hoạt động an toàn An ninh nhân sự An ninh hệ thống Nhận thức an toàn Rủi ro hệ thống Quản lý hệ thống Bàn dịch vụ Quản lý cấu hình Quản lý công suất Quản lý dịch vụ Quản lý hạ tầng Quản lý khôi phục Quản lý người dùng Quản lý sự cố Quản lý tính liên tục Quản lý tính sẵn sàng Tổ chức công việc Tổ chức hỗ trợ Kỹ năng lãnh đạo Kỹ năng cộng tác nhóm Kỹ năng đàm phán Kỹ năng giải quyết vấn đề Kỹ năng giao tiếp Kỹ năng gọi thoại Kỹ năng huấn luyện Kỹ năng lắng nghe Kỹ năng phân công ủy thác Kỹ năng phỏng vấn tuyển dụng Kỹ năng quản lý thời gian Kỹ năng tạo động lực Kỹ năng tư duy Kỹ năng thiết kế quy trình Kỹ năng thuyết trình Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật Ứng dụng Chính phủ điện tử Giáo dục trực tuyến Hoạch định tài nguyên doanh nghiệp Kinh doanh điện tử (Mua sắm trực tuyến · Thương mại điện tử · Tiếp thị trực tuyến) Kinh doanh thông minh Quản lý quan hệ khách hàng Quản lý tri thức Các lĩnh vực liên quan Kinh tế Luật pháp Tài chính Kế toán Kinh doanh Tổ chức Xã hội Quản lý Quản trị kinh doanh

xtsGiám đốc công nghệ thông tin · Tin học kinh tế · Quản lý công nghệ thông tin

ITIL & ITSM Định hướng phát triển Phát triển nhân lực Quản lý bảo mật Quản lý chất lượng Quản lý công nghệ Quản lý dự án Quản lý mua sắm Quản lý ngân sách Quản lý nguồn lực Quản lý phát hành Quản lý rủi ro Quản lý tài sản Quản lý thay đổi Quản lý tích hợp Quản lý tổ chức Quản lý truyền thông Quản lý tuân thủ Quản lý vấn đề Thiết kế giải pháp Xây dựng chiến lược Xây dựng chính sách

Định hướng phát triển

Phát triển nhân lực

Quản lý chất lượng

Quản lý công nghệ

Quản lý ngân sách

Quản lý nguồn lực

Quản lý phát hành

Quản lý thay đổi

Quản lý tích hợp

Quản lý truyền thông

Quản lý tuân thủ

Thiết kế giải pháp

Xây dựng chiến lược

Xây dựng chính sách

Ảo hóa Mạng campus Mạng diện rộng Mạng nội bộ Mạng riêng ảo STP VLAN IVR VTP

Quản trị hệ thống

Hoạt động vận hành Bảo trì thiết bị Bảo vệ hệ thống Đối phó sự cố Kế hoạch dự phòng Hoạt động kỹ thuật Hỗ trợ kỹ thuật Kiểm soát truy cập Kiểm tra hệ thống Xác thực người dùng Hoạt động an toàn An ninh nhân sự An ninh hệ thống Nhận thức an toàn Rủi ro hệ thống

Hoạt động vận hành

Bảo trì thiết bị Bảo vệ hệ thống Đối phó sự cố Kế hoạch dự phòng

Bảo trì thiết bị

Kế hoạch dự phòng

Hoạt động kỹ thuật

Hỗ trợ kỹ thuật Kiểm soát truy cập Kiểm tra hệ thống Xác thực người dùng

Kiểm soát truy cập

Kiểm tra hệ thống

Xác thực người dùng

Hoạt động an toàn

An ninh nhân sự An ninh hệ thống Nhận thức an toàn Rủi ro hệ thống

An ninh hệ thống

Nhận thức an toàn

Quản lý hệ thống

Bàn dịch vụ Quản lý cấu hình Quản lý công suất Quản lý dịch vụ Quản lý hạ tầng Quản lý khôi phục Quản lý người dùng Quản lý sự cố Quản lý tính liên tục Quản lý tính sẵn sàng Tổ chức công việc Tổ chức hỗ trợ

Quản lý cấu hình

Quản lý công suất

Quản lý khôi phục

Quản lý người dùng

Quản lý tính liên tục

Quản lý tính sẵn sàng

Tổ chức công việc

Kỹ năng lãnh đạo

Kỹ năng cộng tác nhóm Kỹ năng đàm phán Kỹ năng giải quyết vấn đề Kỹ năng giao tiếp Kỹ năng gọi thoại Kỹ năng huấn luyện Kỹ năng lắng nghe Kỹ năng phân công ủy thác Kỹ năng phỏng vấn tuyển dụng Kỹ năng quản lý thời gian Kỹ năng tạo động lực Kỹ năng tư duy Kỹ năng thiết kế quy trình Kỹ năng thuyết trình Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật

Kỹ năng cộng tác nhóm

Kỹ năng đàm phán

Kỹ năng giải quyết vấn đề

Kỹ năng giao tiếp

Kỹ năng gọi thoại

Kỹ năng huấn luyện

Kỹ năng lắng nghe

Kỹ năng phân công ủy thác

Kỹ năng phỏng vấn tuyển dụng

Kỹ năng quản lý thời gian

Kỹ năng tạo động lực

Kỹ năng thiết kế quy trình

Kỹ năng thuyết trình

Kỹ năng viết tài liệu kỹ thuật

Chính phủ điện tử Giáo dục trực tuyến Hoạch định tài nguyên doanh nghiệp Kinh doanh điện tử (Mua sắm trực tuyến · Thương mại điện tử · Tiếp thị trực tuyến) Kinh doanh thông minh Quản lý quan hệ khách hàng Quản lý tri thức

Chính phủ điện tử

Giáo dục trực tuyến

Hoạch định tài nguyên doanh nghiệp

Kinh doanh điện tử (Mua sắm trực tuyến · Thương mại điện tử · Tiếp thị trực tuyến)

Kinh doanh thông minh

Quản lý quan hệ khách hàng

Quản lý tri thức

Các lĩnh vực liên quan

Kinh tế Luật pháp Tài chính Kế toán Kinh doanh Tổ chức Xã hội Quản lý

Quản trị kinh doanh

xtsKhoa học máy tính

Chú ý: Bản mẫu này cơ bản dựa trên Hệ thống xếp loại điện toán ACM năm 2012.

Mạch in Thiết bị ngoại vi Vi mạch Vi mạch tích hợp Hệ thống trên vi mạch (SoC) Tiêu thụ năng lượng (Điện toán xanh) Tự động hóa thiết kế điện tử Tăng tốc phần cứng Bộ xử lý Kích thước / Dạng thức

Thiết bị ngoại vi

Vi mạch tích hợp

Hệ thống trên vi mạch (SoC)

Tiêu thụ năng lượng (Điện toán xanh)

Tự động hóa thiết kế điện tử

Tăng tốc phần cứng

Kích thước / Dạng thức

Tổ chức hệ thống máy tính

Kiến trúc máy tính Độ phức tạp tính toán Độ tin cậy hệ thống Hệ thống nhúng Hệ thống thời gian thực

Độ phức tạp tính toán

Độ tin cậy hệ thống

Kiến trúc mạng Giao thức mạng Phần cứng mạng Bộ lập lịch trình mạng Hiệu suất mạng Dịch vụ mạng

Bộ lập lịch trình mạng

Tổ chức phần mềm

Trình thông dịch Middleware Máy ảo Hệ điều hành Chất lượng phần mềm

Trình thông dịch

Ký pháp và công cụ phần mềm

Mẫu hình lập trình Ngôn ngữ lập trình Trình biên dịch Ngôn ngữ miền chuyên biệt Ngôn ngữ mô hình hóa Khung phần mềm Môi trường phát triển tích hợp Quản lý cấu hình phần mềm Thư viện phần mềm Kho chứa phần mềm

Mẫu hình lập trình

Ngôn ngữ lập trình

Ngôn ngữ miền chuyên biệt

Ngôn ngữ mô hình hóa

Môi trường phát triển tích hợp

Thư viện phần mềm

Kho chứa phần mềm

Biến điều khiển Quy trình phát triển phần mềm Phân tích yêu cầu Thiết kế phần mềm Xây dựng phần mềm Triển khai phần mềm Công nghệ phần mềm Bảo trì phần mềm Nhóm lập trình Mô hình nguồn mở

Quy trình phát triển phần mềm

Phân tích yêu cầu

Xây dựng phần mềm

Công nghệ phần mềm

Mô hình nguồn mở

Mô hình tính toán Ngẫu nhiên Ngôn ngữ hình thức Lý thuyết Automat Lý thuyết khả tính Lý thuyết độ phức tạp tính toán Logic Ngữ nghĩa

Mô hình tính toán Ngẫu nhiên

Lý thuyết Automat

Lý thuyết khả tính

Lý thuyết độ phức tạp tính toán

Thiết kế thuật toán Phân tích thuật toán Hiệu quả thuật toán Thuật toán ngẫu nhiên Hình học tính toán

Thiết kế thuật toán

Phân tích thuật toán

Hiệu quả thuật toán

Thuật toán ngẫu nhiên

Toán học về điện toán

Toán học rời rạc Xác suất Thống kê Phần mềm toán học Lý thuyết thông tin Giải tích toán học Giải tích số Khoa học máy tính lý thuyết

Toán học rời rạc

Phần mềm toán học

Giải tích toán học

Khoa học máy tính lý thuyết

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu Hệ thống lưu trữ thông tin Hệ thống thông tin doanh nghiệp Hệ thống thông tin xã hội Hệ thống thông tin địa lý Hệ thống hỗ trợ ra quyết định Hệ thống điều khiển quá trình Hệ thống thông tin đa phương tiện Khai phá dữ liệu Thư viện số Nền tảng máy tính Tiếp thị kỹ thuật số World Wide Web Truy hồi thông tin

Hệ thống lưu trữ thông tin

Hệ thống thông tin doanh nghiệp

Hệ thống thông tin xã hội

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định

Hệ thống điều khiển quá trình

Hệ thống thông tin đa phương tiện

Nền tảng máy tính

Tiếp thị kỹ thuật số

Truy hồi thông tin

Mật mã học Các phương pháp hình thức Hacker bảo mật Dịch vụ bảo mật Hệ thống phát hiện xâm nhập Bảo mật phần cứng Bảo mật mạng An toàn thông tin Bảo mật ứng dụng

Hệ thống phát hiện xâm nhập

Bảo mật phần cứng

Bảo mật ứng dụng

Tương tác người–máy

Thiết kế tương tác Điện toán xã hội Điện toán khắp nơi Trực quan hóa Khả năng tiếp cận

Thiết kế tương tác

Điện toán xã hội

Điện toán khắp nơi

Khả năng tiếp cận

Tính toán tương tranh Tính toán song song Điện toán phân tán Đa luồng Đa xử lý

Tính toán tương tranh

Điện toán phân tán

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Biểu diễn tri thức và suy luận Thị giác máy tính Lập kế hoạch và lên lịch tự động Phương pháp tìm kiếm Phương pháp điều khiển Triết học về trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo phân tán

Biểu diễn tri thức và suy luận

Lập kế hoạch và lên lịch tự động

Phương pháp tìm kiếm

Phương pháp điều khiển

Triết học về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo phân tán

Học có giám sát Học không có giám sát Học tăng cường Học đa tác vụ Kiểm chứng chéo

Học không có giám sát

Hoạt hình Thực tế mở rộng Tăng cường Hỗn hợp Ảo Kết xuất Thao túng hình ảnh Bộ xử lý đồ họa Nén ảnh Mô hình hóa dạng khối

Thực tế mở rộng Tăng cường Hỗn hợp Ảo

Thao túng hình ảnh

Mô hình hóa dạng khối

Điện toán ứng dụng

Điện toán lượng tử Thương mại điện tử Phần mềm doanh nghiệp Toán học tính toán Vật lý tính toán Hóa học tính toán Sinh học tính toán Khoa học xã hội tính toán Kỹ thuật tính toán Điện toán khả vi Y tế tính toán Nghệ thuật số Xuất bản điện tử Chiến tranh mạng Bầu cử điện tử Trò chơi video Soạn thảo văn bản Vận trù học Công nghệ giáo dục Quản lý tài liệu

Điện toán lượng tử

Thương mại điện tử

Phần mềm doanh nghiệp

Toán học tính toán

Vật lý tính toán

Sinh học tính toán

Khoa học xã hội tính toán

Kỹ thuật tính toán

Điện toán khả vi

Xuất bản điện tử

Chiến tranh mạng

Soạn thảo văn bản

Công nghệ giáo dục

Quản lý tài liệu

Thể loại Đề cương Thuật ngữ

xtsTrí tuệ nhân tạo (AI)

Lịch sử dòng thời gian Công ty Dự án

Lịch sử dòng thời gian

Tham số Siêu tham số Hàm mất mát Hồi quy Sự đánh đổi giữa độ chệch và phương sai Suy giảm kép Sự quá khớp Cụm Suy giảm độ dốc SGD Phương pháp Newton-Raphson Phương pháp gradient liên hợp Truyền ngược Chú ý Tích chập Chuẩn hóa Chuẩn hóa Batch Kích hoạt Softmax Sigmoid ReLU Cổng Khởi tạo trọng số Chính quy hóa Bộ dữ liệu Tăng cường Kỹ thuật tạo lệnh Học tăng cường Q-learning SARSA Bắt chước Gradient chính sách Khuếch tán Mô hình khuếch tán ngầm Tự hồi quy Đối kháng RAG Thung lũng kỳ lạ RLHF Học tự giám sát Tự phản tỉnh Tự cải thiện đệ quy Ảo giác Vectơ từ Vibe coding An toàn (Ý thức)

Tham số Siêu tham số

Hồi quy Sự đánh đổi giữa độ chệch và phương sai Suy giảm kép Sự quá khớp

Sự đánh đổi giữa độ chệch và phương sai

Suy giảm độ dốc SGD Phương pháp Newton-Raphson Phương pháp gradient liên hợp

Phương pháp Newton-Raphson

Phương pháp gradient liên hợp

Chuẩn hóa Chuẩn hóa Batch

Kích hoạt Softmax Sigmoid ReLU

Khởi tạo trọng số

Bộ dữ liệu Tăng cường

Kỹ thuật tạo lệnh

Học tăng cường Q-learning SARSA Bắt chước Gradient chính sách

Gradient chính sách

Mô hình khuếch tán ngầm

Thung lũng kỳ lạ

Tự cải thiện đệ quy

An toàn (Ý thức)

Học máy Học trong ngữ cảnh Mạng thần kinh nhân tạo Học sâu Mô hình ngôn ngữ Lớn NMT Suy luận MCP Tác nhân thông minh Bạn đồng hành nhân tạo Kỳ thi cuối cùng của nhân loại Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Học máy Học trong ngữ cảnh

Học trong ngữ cảnh

Mạng thần kinh nhân tạo Học sâu

Mô hình ngôn ngữ Lớn NMT Suy luận

Tác nhân thông minh

Bạn đồng hành nhân tạo

Kỳ thi cuối cùng của nhân loại

Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)

Âm thanh – Hình ảnh LeNet AlexNet WaveNet Tổng hợp hình ảnh con người HWR OCR Thị giác máy tính Tổng hợp giọng nói 15.ai ElevenLabs Nhận dạng tiếng nói Whisper Nhận dạng khuôn mặt AlphaFold Mô hình tạo ảnh từ văn bản Aurora DALL-E Firefly Flux Ideogram Imagen Midjourney Recraft Stable Diffusion Mô hình tạo video từ văn bản Dream Machine Runway Gen Hailuo AI Kling Sora Veo Âm nhạc tạo sinh Riffusion Suno AI Udio Văn bản Word2vec Seq2seq GloVe BERT T5 Llama Chinchilla AI PaLM GPT 1 2 3 J ChatGPT 4 4o o1 o3 4.5 4.1 o4-mini 5 Claude Gemini Mô hình Gemma Grok LaMDA BLOOM DBRX Project Debater IBM Watson IBM Watsonx Granite PanGu-Σ DeepSeek Qwen Quyết định AlphaGo AlphaZero OpenAI Five Xe tự lái MuZero Chọn hành động AutoGPT Điều khiển robot

Âm thanh – Hình ảnh

LeNet AlexNet WaveNet Tổng hợp hình ảnh con người HWR OCR Thị giác máy tính Tổng hợp giọng nói 15.ai ElevenLabs Nhận dạng tiếng nói Whisper Nhận dạng khuôn mặt AlphaFold Mô hình tạo ảnh từ văn bản Aurora DALL-E Firefly Flux Ideogram Imagen Midjourney Recraft Stable Diffusion Mô hình tạo video từ văn bản Dream Machine Runway Gen Hailuo AI Kling Sora Veo Âm nhạc tạo sinh Riffusion Suno AI Udio

Tổng hợp hình ảnh con người

Tổng hợp giọng nói 15.ai ElevenLabs

Nhận dạng tiếng nói Whisper

Nhận dạng khuôn mặt

Mô hình tạo ảnh từ văn bản Aurora DALL-E Firefly Flux Ideogram Imagen Midjourney Recraft Stable Diffusion

Stable Diffusion

Mô hình tạo video từ văn bản Dream Machine Runway Gen Hailuo AI Kling Sora Veo

Âm nhạc tạo sinh Riffusion Suno AI Udio

Word2vec Seq2seq GloVe BERT T5 Llama Chinchilla AI PaLM GPT 1 2 3 J ChatGPT 4 4o o1 o3 4.5 4.1 o4-mini 5 Claude Gemini Mô hình Gemma Grok LaMDA BLOOM DBRX Project Debater IBM Watson IBM Watsonx Granite PanGu-Σ DeepSeek Qwen

GPT 1 2 3 J ChatGPT 4 4o o1 o3 4.5 4.1 o4-mini 5

Gemini Mô hình Gemma

AlphaGo AlphaZero OpenAI Five Xe tự lái MuZero Chọn hành động AutoGPT Điều khiển robot

Chọn hành động AutoGPT

Điều khiển robot

Alan Turing Warren Sturgis McCulloch Walter Pitts John von Neumann Christopher D. Manning Claude Shannon Amari Shun'ichi Fukushima Kunihiko Kanade Takeo Marvin Minsky John McCarthy Nathaniel Rochester Allen Newell Cliff Shaw Herbert A. Simon Oliver Selfridge Frank Rosenblatt Bernard Widrow Joseph Weizenbaum Seymour Papert Seppo Linnainmaa Paul Werbos Geoffrey Hinton John Hopfield Jürgen Schmidhuber Yann LeCun Yoshua Bengio Lotfi A. Zadeh Stephen Grossberg Alex Graves James Goodnight Andrew Ng Lý Phi Phi Alex Krizhevsky Ilya Sutskever Oriol Vinyals Lê Viết Quốc Ian Goodfellow Demis Hassabis David Silver Andrej Karpathy Ashish Vaswani Noam Shazeer Aidan Gomez John Schulman Mustafa Suleyman Jan Leike Daniel Kokotajlo François Chollet

Warren Sturgis McCulloch

John von Neumann

Christopher D. Manning

Fukushima Kunihiko

Nathaniel Rochester

Herbert A. Simon

Oliver Selfridge

Frank Rosenblatt

Joseph Weizenbaum

Seppo Linnainmaa

Jürgen Schmidhuber

Stephen Grossberg

Mustafa Suleyman

Daniel Kokotajlo

François Chollet

Máy Turing thần kinh Máy tính thần kinh khả vi Transformer Bộ biến đổi thị giác (ViT) Mạng thần kinh hồi quy (RNN) Bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) Đơn vị hồi quy có cổng (GRU) Mạng trạng thái vang Mạng perceptron nhiều lớp (MLP) Mạng thần kinh tích chập (CNN) Mạng thần kinh dư (ResNet) Mạng cao tốc Mamba Bộ tự mã hóa Bộ mã hóa tự động biến phân (VAE) Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) Mạng thần kinh đồ thị (GNN)

Máy Turing thần kinh

Máy tính thần kinh khả vi

Transformer Bộ biến đổi thị giác (ViT)

Bộ biến đổi thị giác (ViT)

Mạng thần kinh hồi quy (RNN)

Bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM)

Đơn vị hồi quy có cổng (GRU)

Mạng trạng thái vang

Mạng perceptron nhiều lớp (MLP)

Mạng thần kinh tích chập (CNN)

Mạng thần kinh dư (ResNet)

Bộ mã hóa tự động biến phân (VAE)

Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN)

Mạng thần kinh đồ thị (GNN)

Nguồn CS1 tiếng Anh (en)

Lỗi CS1: thiếu tạp chí

Quản lý CS1: DOI truy cập mở nhưng không được đánh ký hiệu

CS1: giá trị quyển dài

Trang đưa đối số thừa vào bản mẫu