Trong thế giới trí tuệ nhân tạo (AI), có rất nhiều thuật ngữ chuyên môn mà bạn sẽ thường xuyên bắt gặp khi tìm hiểu hoặc làm việc với công nghệ này. Dưới đây là danh sách những thuật ngữ phổ biến và giải thích ngắn gọn giúp bạn nắm bắt nhanh hơn.

1. AI (Artificial Intelligence) – Trí tuệ nhân tạo

Là lĩnh vực khoa học máy tính tập trung tạo ra các hệ thống, máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người, như học hỏi, phân tích, lập kế hoạch.

2. Machine Learning (Học máy)

Là một nhánh của AI, cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Máy sẽ tự điều chỉnh và cải thiện hiệu suất qua thời gian dựa trên dữ liệu đầu vào.

3. Deep Learning (Học sâu)

Là phương pháp học máy dựa trên mạng neural nhân tạo nhiều lớp (deep neural networks), mô phỏng cách bộ não con người hoạt động để xử lý thông tin phức tạp hơn.

4. Neural Network (Mạng neural)

Là một hệ thống tính toán gồm các “nơ-ron” nhân tạo kết nối với nhau, dùng để nhận dạng mẫu và học từ dữ liệu.

5. Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên – NLP)

Là công nghệ giúp máy tính hiểu, phân tích và tạo ra ngôn ngữ con người, dùng trong các ứng dụng như chatbot, dịch thuật tự động.

6. Computer Vision (Thị giác máy tính)

Là lĩnh vực cho phép máy tính nhận diện và xử lý hình ảnh hoặc video, giúp máy “nhìn” và hiểu thế giới giống con người.

7. Training Data (Dữ liệu huấn luyện)

Là tập dữ liệu được sử dụng để “dạy” cho mô hình AI cách hoạt động và đưa ra dự đoán chính xác.

8. Model (Mô hình)

Là kết quả của quá trình huấn luyện AI, có khả năng đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới.

9. Overfitting (Quá khớp)

Là hiện tượng mô hình học quá kỹ vào dữ liệu huấn luyện, dẫn đến hiệu suất kém khi áp dụng vào dữ liệu thực tế mới.

10. Reinforcement Learning (Học tăng cường)

Là phương pháp học mà AI tự cải thiện thông qua thử và sai, nhận thưởng hay phạt dựa trên hành động để đạt được mục tiêu tốt nhất.