Vu's Blog

27/07/2019: First step for reaching to PMP Certificate

I. Dự án:  1. Khái niệm : là tập hợp các hoạt động phức tạp để tạo ra một sản phẩm, dịch vụ duy nhất theo yêu cầu của người bảo trợ. 2. Các yêu cầu bắt buộc của 1 dự án (9 tiêu chí bắt buộc) :  Tính duy nhất Tạo ra kết quả có độ mới mẻ nhất định Có một trưởng dự án và người bảo trợ Có mục tiêu, thời gian và ngân sách xác định (tương đương khái niệm phạm vi, chi phí và thời gian) Có kế hoạch triển khai. Được xây dựng dần dần và không xác định rõ ngay từ đầu. 3. Một hoạt đông KHÔNG phải là dự án nếu nó chứa 1 trong 03 yếu tố sau: Là công việc thường xuyên, có tính chất lặp lại. Không có thời gian xác định Có CP rất nhỏ (~10,000 USD) II. Quy trình dự án Đầu ra của các quy trình: Khởi động: bản công bố dự án và xác nhận phạm vi công việc Lập kế hoạch: KHDA là kết quả của các quy trình lập kế hoạch theo từng dự án cụ thể. Thực hiện (Cần có kế hoạch dự án đầu vào)  Theo dõi và giám sát (Cần có kế hoạch dự án đầu vào)  Kết thúc ...

Kết quả Đánh giá lần đầu khả năng QTDA của bản thân theo chuẩn PMI, ngày thực hiện: 02/07/19

1.  Brute-Force Search Strategies Đây là thuật toán đơn giản nhất, nó không yêu cầu nhiều kiến thức chuyên nghành. Phù hợp cho việc tìm kiếm trong phạm vi số lượng state nhỏ. Nó yêu cầu: State description A set of valid operators Initial state Goal state description Có 05 cách để thực hiện chiến lược search brute force, bảng so sánh các cách tìm kiếm theo chiến lược này: Criterion Breadth First Depth First Bidirectional Uniform Cost Interactive Deepening Time b d b m b d/2 b d b d Space b d b m b d/2 b d b d Optimality Yes No Yes Yes Yes Completeness Yes No Yes Yes Yes 2.  Informed (Heuristic) Search Strategies Ứng dụng trong việc tìm kiếm ở môi trường có số lượng state lớn. Nó yêu cầu kiến thức chuyên ngành để tăng hiệu quả của việc tìm kiếm. Có bốn phương pháp thực hiện chiến lược tìm kiếm này Heuristic Evaluation Functions Pure Heuristic Search A * Search Greedy Best First Search 3.  Local Search Algorithms Bắt đầu từ một giải pháp tiềm...

I.  MỘT LÀ CHIẾN, HAI LÀ BIẾN   --------------- Gia Cát Lượng chưa từng hỏi Lưu Bị: “Tại sao cung tên của chúng ta ít như vậy?” Quan Vũ chưa bao giờ hỏi Lưu Bị: “Tại sao binh lính của chúng ta thiếu thốn đến thế?” Trương Phi chưa bao giờ hỏi Lưu Bị: “Khi bị quân lính vây hãm dưới thành, chúng ta phải làm sao?” Thế nhưng… Đã từng có tích dùng thuyền cỏ mượn tên. Đã từng có chuyện qua năm ải chém sáu tướng. Đã từng có sự kiện chặt đứt cây cầu dọa lùi Tào binh. Triệu Tử Long nhận được quân lệnh tấn công khi chỉ có 200 binh sĩ. Kết quả đã công hạ được mười thành trì,  thu  được 2 vạn binh sĩ cùng ba ngàn con ngựa tốt. Trong quân lệnh chỉ viết vẻn vẹn 4 chữ: “Đánh hạ thành trì”. Nếu như mọi việc đã được chuẩn bị sẵn sàng thì giá trị của bạn ở đâu? Nên nhớ rằng anh hùng chỉ sinh ra trong thời chiến. Hôm nay, nếu bạn vẫn còn phàn nàn, vẫn còn không nỗ lực, thành công chắc chắn và nhất định sẽ  thu ộc về người khác. Thời gian phàn nàn hãy bớ...

1. Agent (tác nhân): l à tất cả những gì có thể nhận thức về môi trường của nó thông qua cảm nhận "Sensor" và đưa ra hành động tác động đến môi trường (effective). Có 03 loại agent: human, software, robotic. + Cấu trúc của Agent: Gồm 2 phần:  Architecture + Agent Program + Phân loại Agent: -  Simple Reflex Agents: Agent phản ứng đơn giản. - Model Based Reflex Agents: Agent phản xạ dựa trên model - Goal Based Agents: Agent dựa trên mục tiêu. - Utility Based Agents: Agent dựa trên tính tiện ích. 2. Turing test : Ứng dụng trong việc kiểm tra và đáng giá máy móc có thật sự thông minh?  https://vi.wikipedia.org/wiki/Ph%C3%A9p_th%E1%BB%AD_Turing   3. Các thuộc tính của môi trường Discrete / Continuous  − If there are a limited number of distinct, clearly defined, states of the environment, the environment is discrete (For example, chess); otherwise it is continuous (For example, driving). Observable / Partially Observable  ...

1. Các lĩnh vực ứng dụng của AI Sr.No. Research Areas Real Life Application 1 Expert Systems Examples − Flight-tracking systems, Clinical systems. 2 Natural Language Processing Examples: Google Now feature, speech recognition, Automatic voice output. 3 Neural Networks Examples − Pattern recognition systems such as face recognition, character recognition, handwriting recognition. 4 Robotics Examples − Industrial robots for moving, spraying, painting, precision checking, drilling, cleaning, coating, carving, etc. 5 Fuzzy Logic Systems Examples − Consumer electronics, automobiles, etc. 2. Phân loại công việc của AI Các công việc của AI được phân thành 03 loại công việc : - Mundane tasks:  Nhóm những công việc thuộc về bản năng thông thương: nói, nhìn, viết chữ... - Formal tasks: Những công việc có tính quy tắc như Toán học, địa lý, Logic... - Expert tasks: Nhóm công việc có tính chuyên gia: Sản xuất, giám sát... Đối với con người ...

1. Nhận thức - Con người nhận thức thông qua các mẫu - parttern. - Máy nhận thức dựa trên data và rule 2. Truy vấn thông tin - Con người: truy vấn thông qua partter. - Máy: truy vấn thông qua thuật toán. 3. Khả năng hiểu về đối tượng : - Con người: có thể hiểu hoàn toàn về một đối tượng cho dù một vài thông tin của đối tượng bị thiếu hoặc nhiễu.  - Máy: Không thể hiểu một cách chính xác.