I. Giới thiệu khóa học:

Khóa học cung cấp kiến thức tổng quan và ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực của đời sống kinh tế - xã hội. Khóa học đi sâu trang bị hiểu biết về vai trò vả khung năng lực của trí tuệ nhân tạo trong ngữ cảnh hoạt động và lộ trình chuyển đổi số của cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp. Thông qua một số nền tảng và giải pháp trí tuệ nhân tạo tiêu biểu, cũng như mức độ sẵn sàng của cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp khi triển khai sẽ giúp người học nhận thức sâu sắc hơn về cơ hội và thách thức mà trí tuệ nhân tạo mang trong chuyển đổi số.

 II. Thời lượng khóa học:

3 ngày (24 giờ).

 III. Đối tượng của khóa học:

Lãnh đạo, quản lý và chuyên viên chuyên trách hoặc tham gia triển khai chuyển đổi số trong cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp.

 IV. Nội dung khóa học:

1. Định nghĩ và phân loại về AI:

• Nguồn gốc và lịch sử của AI: AI không phải là một khái niệm mới mà có từ giữa thế kỷ trước khi mà máy tính còn chưa phát triển. Khởi nguồn từ việc Alan Turing sử dụng Enigma để giải mã những tin nhắn của quân Đức trong Thế chiến thứ 2. Từ đó đến nay, AI đã có những phát triển vượt bậc nhờ vào sự phát triển của công nghệ cũng như nền tảng lý thuyết về toán;
• Định nghĩa và đặc điểm của AI: Có nhiều định nghĩa về AI nhưng tựu trung lại thì AI là việc “mô phỏng lại trí thông minh của con người bằng máy móc”. Suy cho cùng thì AI cũng là một chương trình máy tính nên AI cũng phải mang những đặc điểm của một chương trình máy tính. Bên cạnh đó, AI cũng có một số đặc điểm riêng của mình như khả năng tự học, tự phán đoán, phân tích trước các dữ liệu mới mà không cần sự hỗ trợ của con người, đồng thời có khả năng xử lý dữ liệu lớn với tốc độ cao;
• Tương lai của AI: Hiện tại, trong một số lĩnh vực cần sự tự động, AI đã có thể vượt qua khả năng của con người như: nhận diện vật thể, chơi cờ. Tuy nhiên, những lĩnh vực cần sự sáng tạo thì AI vẫn chưa thể vượt qua được con người. Nhiều ý kiến khác nhau của các chuyên gia về khả năng trong tương lai cũng như vấn đề đạo đức của AI khi mà lĩnh vực này đang được đầu tư và phát triển với tốc độ chóng mặt;
• Phân loại AI: Điện toán nhận thức, học máy (Machine learning), học sâu (Deep learning) và mạng nơron (Neural network). Đây không phải là các khái niệm rời rạc mà chúng có mối liên hệ với nhau. Cần hiểu rõ các khái niệm này để sử dụng chúng một cách chính xác.

2. AI và chuyển đổi số:

• Vai trò của AI trong chuyển đổi số: Chuyển đổi số căn bản sẽ tạo ra dữ liệu. Để khai thác dữ liệu này nhằm tạo ra giá trị chúng ta cần những phương pháp hiệu quả. AI là một trong những phương pháp tiên tiến để khai thác được giá trị của dữ liệu. Phương pháp này đòi hỏi ít nhân lực tham gia vào quá trình ra quyết định và có thể giải quyết những bài toán phức tạp như việc dự đoán tương lai;
• AI dựa trên dữ liệu và dữ liệu lớn: Về bản chất, AI là việc một chương trình máy tính học được những “hành vi” của dữ liệu. Do đó, thông thường điều kiện tiên quyết cho việc tạo ra AI là phải có dữ liệu. Về mặt lý thuyết, dữ liệu càng nhiều và càng chính xác thì AI được tạo ra sẽ càng làm việc hiệu quả;
• Mức độ trưởng thành của ứng dụng AI: Ứng dụng AI cần được đánh giá theo các tiêu chí trước khi đưa vào khai thác. Bên cạnh đó, trong quá trình khai thác cũng cần tiếp tục đánh giá sự phù hợp của ứng dụng AI với dữ liệu đầu vào do bản thân dữ liệu cũng có sự phát triển theo sự vận động của xã hội và môi trường xung quanh.

3. Khung năng lực của AI:

• Kiến trúc nền tảng triển khai AI trong doanh nghiệp: Dữ liệu là điều kiện cần cho các hệ thống AI. Do đó, AI không phải một hệ thống độc lập mà là một phần của hệ thống lớn hơn. Cụ thể, AI là bước phát triển cao về chức năng của hệ thống thông tin doanh nghiệp;
• Kiến trúc triển khai AI trên điện toán đám mây: Hiện nay, xu hướng dịch chuyển hệ thống thông tin lên điện toán đám mây của các doanh nghiệp đang phát triển mạnh mẽ. Vì là một phần của hệ thống này nên AI cũng được triển khai trên điện toán đám mây. Đây thực sự là một lợi thế của AI vì bản chất AI cần một hệ thống máy tính mạnh mẽ. Điều này hoàn toàn phù hợp với khả năng của điện toán đám mây;
• Sự kết hợp của AI dựa trên dữ liệu và hệ chuyên gia: Để phát triển được một ứng dụng AI bắt buộc phải có chuyên gia về AI và chuyên gia của lĩnh vực đang có bài toán AI cần giải quyết. Chuyên gia của lĩnh vực có kiến thức về bài toán, nhờ đó rút ngắn thời gian thu thập và tìm hiểu dữ liệu đầu vào của chuyên gia AI;
• Bộ giải pháp phục vụ phát triển ứng dụng AI: Để hiện thực hoá một ứng dụng AI cần các công cụ CNTT chuyên dụng. Một số nhà cung cấp lớn đã phát triển và cung cấp các công cụ này (miễn phí hoặc thu phí) ví dụ như: Microsoft Azure, Amazon Web Service…
• Ứng dụng và lộ trình triển khai AI trong doanh nghiệp:
• Làm quen với lập trình AI căn bản với các thư viện phổ biến (Seaborn, Scikit-learn, Tensorflow): Giới thiệu một số công cụ cơ bản phát triển ứng dụng AI thường được sử dụng;
• Các bước cơ bản triển khai các giải pháp AI như học máy, mạng nơron, học sâu;
• Một số ứng dụng của AI trong các mặt hoạt động của doanh nghiệp: Cung ứng, sản xuất, vận hành, nhân sự, bán hàng…
• Lộ trình triển khai AI trong doanh nghiệp từ vận hành - dữ liệu đến chiến lược - tri thức: AI là một hình thái phát triển bậc cao của hệ thống thông tin doanh nghiệp. Vì thế, AI được phát triển dựa trên dữ liệu thu thập từ trước đó của doanh nghiệp và sẽ hình thành tri thức mới cho doanh nghiệp dựa trên kết quả tính toán và xử lý dưới dạng các mô hình, công thức hay kết quả dự báo.
• Các thách thức và vấn đề thường gặp trong triển khai ứng dụng AI tại doanh nghiệp:
• Cách đặt bài toán và mức độ sẵn sàng: AI không toàn năng, không phải doanh nghiệp nào, vấn đề nào cũng có thể được giải quyết bằng AI. Do đó, việc đặt bài toán rất quan trọng đối với kết quả đạt được của một hệ thống AI. Bên cạnh đó, mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp, hệ thống, con người... cũng đóng vai trò quyết định đến việc phát triển và vận hành hệ thống AI;
• Từ tự động hóa đến siêu trí tuệ và sự thay thế con người trong môi trường doanh nghiệp: AI là một phương pháp để khai thác dữ liệu và có thể ứng dụng vào nhiều mục đích khác nhau. Phương pháp khai thác càng tiên tiến thì mức độ tham gia của con người vào quá trình khai thác càng ít đi. Từ đó, tạo tiền đề cho sự tự động hóa tăng dần và thay thế con người;
• Bài toán đầu tư và hiệu quả mang lại từ AI trong doanh nghiệp: Tuy mang lại giá trị nhưng khi đầu tư vào một hệ thống AI cần xem xét rất nhiều đến hiệu quả và chi phí do yêu cầu phức tạp về công nghệ, sản phẩm và năng lực khai thác. 

4.Trường hợp thực tế: Ứng dụng AI trong cơ quan, tổ chức, doanh nghiệp

• Phát hiện bất thường trong các hệ thống tự động;
• Bảo trì dựa theo tình trạng thiết bị (Condition based maintenance - CBM);
• Bảo trì dự báo (Predictive maintenance - PM).