Deep Learning - Cuoc Cach Mang Hoc Sau (Tai Ban 2025)

Deep Learning - Cuộc Cách Mạng Học Sâu

"Deep Learning - Cuộc cách mạng học sâu" là một chuyến hành trình kỳ thú đưa người đọc trở lại những ngày đầu của trí tuệ nhân tạo – khi mạng nơ-ron nhân tạo còn bị xem là một ý tưởng lạc lõng, thậm chí phi thực tế trong giới học thuật.

Qua lối kể sống động và gần gũi, Terrence J. Sejnowski – một trong những người đặt nền móng cho khoa học thần kinh tính toán, không chỉ chia sẻ lịch sử của học sâu (deep learning), mà còn khắc họa chân dung những bộ óc kiên định, như Geoffrey Hinton hay Yann LeCun, đã âm thầm theo đuổi niềm tin vào trí thông minh nhân tạo trong suốt hàng chục năm bị xem nhẹ.

Cuốn sách ghi lại cách học sâu dần hồi sinh nhờ sự bùng nổ của dữ liệu lớn, sức mạnh của GPU và các thuật toán tiên tiến, để rồi vươn lên trở thành công nghệ cốt lõi trong mọi lĩnh vực – từ xe tự hành, y học, đến xử lý ngôn ngữ. Không chỉ là một câu chuyện về công nghệ, cuốn sách còn là một bản hùng ca về lòng kiên trì, tầm nhìn và khát vọng vượt qua định kiến để thay đổi cả thế giới.

Bên cạnh đó, tác giả cũng đặt ra những câu hỏi đạo đức và triết học về AI như: "Liệu máy móc có thực sự hiểu?", "Chúng ta nên đặt niềm tin vào AI đến đâu?"

Với những câu hỏi mở về tương lai AI, Deep Learning - Cuộc cách mạng học sâu không chỉ dành cho dân công nghệ mà cho bất kỳ ai muốn hiểu về cuộc cách mạng thầm lặng nhưng mãnh liệt đang định hình tương lai nhân loại.

Cuốn sách không quá kỹ thuật mà thiên về tường thuật lịch sử phát triển của deep learning, giúp người đọc hiểu rõ:

- Học sâu bắt nguồn từ đâu

- Những người đã đặt nền móng cho lĩnh vực này như Geoffrey Hinton, Yann LeCun, Yoshua Bengio,...

- Vai trò của cộng đồng nghiên cứu trí tuệ nhân tạo trong việc phục hưng các mạng nơ-ron nhân tạo

- Sejnowski chia sẻ cả những trải nghiệm cá nhân trong quá trình phát triển học sâu

Nội dung chính từng phần:

- Phần I - Cung cấp động lực hình thành nên học sâu và kiến thức nền tảng cần thiết để hiểu nguồn gốc của học sâu

- 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 lên cuộc sống của chúng ta và những tác động trong tương lai.

Cuốn sách dành cho ai?

- Người mới tìm hiểu AI, muốn có cái nhìn tổng quan và sâu sắc về bối cảnh lịch sử

- Những người trong ngành muốn tìm nguồn cảm hứng và hiểu rõ hơn về “nguồn gốc” của công nghệ mà mình đang dùng

Đôi nét 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) và là một trong những hội thảo học máy uy tín nhất thế giớimột 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 hoài nghi 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.