Deep Learning - Cuộc Cách Mạng Học Sâu
"Deep Learning - Cuộc cách mạng học sâu"là một hành trình khám phá đầy hấp dẫn, đưa độc giả quay trở lại những khởi đầu của trí tuệ nhân tạo – thời điểm mà mạng nơ-ron nhân tạo còn bị coi là một ý tưởng xa vời, thậm chí không thực tế trong giới học thuật.
Với lối văn mạch lạc, gần gũi, Terrence J. Sejnowski – một trong những nhà khoa học tiên phong đặt nền móng cho khoa học thần kinh tính toán, không chỉ trình bày lịch sử phát triển của học sâu (deep learning), mà còn phác họa chân dung những nhà khoa học kiên trì, như Geoffrey Hinton hay Yann LeCun, những người đã bền bỉ theo đuổi niềm tin vào trí thông minh nhân tạo trong suốt nhiều thập kỷ bị đánh giá thấp.
Cuốn sách ghi lại quá trình học sâu dần phục hồi nhờ sự gia tăng vượt bậc của dữ liệu, sức mạnh tính toán của GPU và sự ra đời của các thuật toán tiên tiến, từ đó vươn lên trở thành công nghệ then chốt trong nhiều lĩnh vực – từ xe tự hành, y học, cho đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Không chỉ là một câu chuyện về công nghệ, đây còn là một bản hùng ca về sự kiên trì, tầm nhìn xa và khát vọng vượt qua những định kiến để thay đổi thế giới.
Bên cạnh đó, tác giả cũng đưa ra những câu hỏi quan trọng về mặt đạo đức và triết học liên quan đến AI, ví dụ như: "Liệu máy móc có thực sự hiểu được ý nghĩa của thông tin?", "Chúng ta nên tin tưởng vào AI ở mức độ nào?"
Với những câu hỏi mở về tương lai của AI, "Deep Learning - Cuộc cách mạng học sâu" không chỉ dành cho những người làm trong lĩnh vực công nghệ mà còn cho bất kỳ ai quan tâm đến cuộc cách mạng thầm lặng nhưng mạnh mẽ đang định hình tương lai của nhân loại.
Cuốn sách tập trung vào việc tường thuật lịch sử phát triển của deep learning, giúp người đọc nắm bắt được:
- Nguồn gốc của học sâu
- Những nhà khoa học có đóng góp quan trọng trong việc xây dựng nền tảng cho lĩnh vực này, như Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio,...
- Vai trò của cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trong việc khôi phục và phát triển các mạng nơ-ron nhân tạo
- Những trải nghiệm cá nhân của Sejnowski trong quá trình phát triển học sâu
Nội dung chính của từng phần:
- Phần I – Cung cấp những động lực hình thành nên học sâu và kiến thức nền tảng cần thiết để hiểu rõ nguồn gốc của nó.
- Phần II – Giải thích các thuật toán học tập trong một số kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau.
- Phần III – Khám phá tác động của học sâu đến cuộc sống của chúng ta và những tác động tiềm năng trong tương lai.
Cuốn sách này dành cho những đối tượng nào?
- Những người mới bắt đầu tìm hiểu về AI, muốn có một cái nhìn tổng quan và sâu sắc về bối cảnh lịch sử của lĩnh vực này.
- Những người đang làm việc trong ngành muốn tìm kiếm nguồn cảm hứng và hiểu rõ hơn về “nguồn gốc” của công nghệ mà họ đang sử dụng.
Thông tin về tác giả:
Terrence J. Sejnowski là Giáo sư tại Đại học California, San Diego (UCSD), Chủ tịch Viện Nghiên cứu Neural Information Processing Systems (NeurIPS) – một trong những hội thảo học máy uy tín nhất thế giới, và là một trong những nhà khoa học tiên phong trong lĩnh vực khoa học thần kinh tính toán (computational neuroscience) và trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là deep learning.
Sejnowski là một trong những người đầu tiên nghiên cứu và phát triển mô hình mạng nơ-ron nhân tạo từ những năm 1980 – thời điểm mà cộng đồng khoa học còn nghi ngờ về tiềm năng của mạng nơ-ron. Ông là đồng tác giả với Geoffrey Hinton trong việc phát triển Boltzmann Machine, một loại mạng nơ-ron học không có giám sát, đặt nền móng cho nhiều thuật toán học sâu hiện đại.
```
