Liên hệ
Tiếng Việt
Tiếng Anh
Thứ tư, 20/05/2026
Artificial Intelligence: Theory and Applications. Proceedings of AITA 2023, Volume 2
Cập nhật vào: Thứ sáu - 12/09/2025 04:30
Nhan đề chính: Artificial Intelligence: Theory and Applications. Proceedings of AITA 2023, Volume 2
Nhan đề dịch: Trí tuệ nhân tạo: Lý thuyết và ứng dụng. Kỷ yếu Hội nghị AITA 2023, Tập 2
Tác giả: Harish Sharma
Nhà xuất bản: Springer Nature
Năm xuất bản: 2024
Số trang: 532 tr.
Ngôn ngữ: Tiếng Anh
ISBN: 978-981-99-8479-4
SpringerLink
Lời giới thiệu: Cuốn sách là tuyển tập các công trình nghiên cứu được trình bày tại Hội thảo quốc tế Trí tuệ nhân tạo: Lý thuyết và ứng dụng (AITA 2023). Tác phẩm tập trung làm rõ cả hai khía cạnh quan trọng của trí tuệ nhân tạo: nền tảng lý thuyết và ứng dụng thực tiễn, qua đó mang lại bức tranh toàn diện về những bước tiến mới nhất trong lĩnh vực AI. Nội dung cuốn sách bao gồm nhiều chủ đề đa dạng: các mô hình học máy và học sâu, kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo trong robot, phân tích dữ liệu lớn, cũng như những ứng dụng tiên tiến của AI trong y tế, công nghiệp, nông nghiệp thông minh, tài chính và giáo dục. Bên cạnh các kết quả nghiên cứu, nhiều bài viết còn đề cập đến những thách thức hiện nay của AI như độ tin cậy, khả năng giải thích, tính minh bạch và các vấn đề đạo đức. Với sự kết hợp giữa lý thuyết và ứng dụng, cuốn sách là nguồn tư liệu quý giá cho các nhà nghiên cứu, giảng viên, sinh viên, kỹ sư và chuyên gia trong nhiều lĩnh vực công nghệ. Đây không chỉ là tài liệu khoa học mang tính học thuật cao, mà còn là kim chỉ nam định hướng cho việc phát triển và triển khai trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh thế giới ngày càng phụ thuộc vào công nghệ thông minh.
Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo. Lý thuyết. Ứng dụng. Học máy. Học sâu. Tài liệu hội nghị.
Nội dung cuốn sách gồm những phần sau:
Phát hiện hình ảnh email rác bằng mạng nơ-ron tích chập và mô-đun chú ý khối tích chập
Xác định xu hướng giả mạo trên Twitter bằng học sâu
Khung tác nhân thông minh cho việc triển khai linh hoạt trong môi trường Internet vạn vật
Tác động của tỷ lệ tài chính và đại dịch đến hiệu suất doanh nghiệp: Một nghiên cứu kinh tế Ấn Độ
Mô hình BERT nâng cao để phát hiện trầm cảm trên các bài đăng trên mạng xã hội
Dự đoán chất lượng câu hỏi Stack Overflow bằng học máy
Khung ra quyết định lựa chọn nhà cung cấp sử dụng phương pháp tiếp cận tích hợp của Lý thuyết Dempster-Shafer và Nguyên lý Entropy cực đại
Cải thiện độ chính xác của cánh tay robot sử dụng môi trường ảo
Nhận dạng hoạt động của con người: So sánh giữa mạng nơ-ron thặng dư và mạng nơ-ron hồi quy
Sử dụng lập kế hoạch AI để tự động hóa cơ sở hạ tầng đám mây
Sử dụng thông tin lịch sử chuyến đi để xác định thời gian chờ đợi cần thiết cho dịch vụ taxi
Tác động của xu hướng mổ lấy thai và các biến chứng liên quan trong thế giới hiện nay: Phân tích toàn diện sử dụng các kỹ thuật học máy
Các phương pháp lai mới để tóm tắt bài báo kết hợp phương pháp đồ thị và phương pháp TFIDF tập thô với mô hình Pegasus
Phương pháp lựa chọn đặc trưng dựa trên Wrapper tiến hóa vi phân để dự đoán đột quỵ
Xác định bệnh Parkinson từ tín hiệu giọng nói sử dụng mô hình học máy
Phân tích hiệu suất của Deep CNN, YOLO và LeNet cho phân loại chữ số viết tay
Hệ thống hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu trong quản trị điện tử: Tận dụng AI để hoạch định chính sách
Phát triển cơ sở hạ tầng cho thiết bị y tế Hiện đại dựa trên công nghệ Internet vạn vật
Dự án áp dụng hệ thống trí tuệ doanh nghiệp trong lĩnh vực đầu tư tài sản tài chính
Kỹ thuật lựa chọn đặc điểm để nâng cao khả năng dự đoán bệnh nhân không đến khám bằng mạng nơ-ron nhân tạo
Mô hình khuyến nghị đơn giản sử dụng mức độ phổ biến toàn cầu và sở thích người dùng dựa trên tần suất của mặt hàng
Phát hiện sớm rối loạn phổ tự kỷ bằng cách sử dụng PDNN và bộ dữ liệu ABIDE I&II
So sánh các hệ thống phát hiện xâm nhập dựa trên học máy sử dụng bộ dữ liệu UNSW-NB15
Phân tích so sánh các mô hình nhận dạng khuôn mặt để phát hiện tội phạm
Phiên âm các bản thảo Ấn Độ cổ đại thông qua trí tuệ nhân tạo-Tình trạng công nghệ hiện tại và hướng đi tiếp theo
Thị giác máy tính và mạng nơ-ron tích chập để phát hiện số lượng đám đông dày đặc
Phương pháp đánh giá dự án CDIO tại đại học Duy Tân
Giải mã tính đa năng của tế bào gốc bằng phương pháp phân cụm học máy
Cây cực trị của chỉ số Zagreb được cải cách và toàn bộ
Trình thông dịch ngôn ngữ ký hiệu sử dụng LSTM-GRU xếp chồng
Trò chơi học tập có thể thúc đẩy năng lực đổi mới mở trong ngành CNTT không? Trường hợp khả năng phục hồi
Nghiên cứu vai trò của SVM, cây quyết định, KNN, ANN trong phân loại tập dữ liệu bệnh nhân tiểu đường
Phân bổ tài nguyên tối ưu trong điện toán đám mây sử dụng thuật toán ACO-DE mới
Dự đoán bệnh tim mạch bằng kỹ thuật lựa chọn đặc trưng và học máy
Đánh giá hiệu suất và phân tích so sánh các kỹ thuật học máy để dự đoán bệnh thận mạn tính
Phát hiện mặt nạ thiết kế sử dụng biến đổi lưu vực dựa trên điểm đánh dấu và mô hình CNN YOLOv2
Dự báo hạn hán sử dụng mô hình dự báo học máy trong bối cảnh Bangladesh giai đoạn 1981–2018
Khảo sát các khía cạnh khác nhau của hệ thống khuyến nghị dựa trên phân tích tình cảm
