Ebook Grokking AI Algorithm - Cách AI Giải Quyết Các Bài Toán Phức Tạp [Ấn Bản Lần 2, Tháng 3/2026] [PDF + CODE] [9066E]
Các thuật toán AI là xương sống của tìm kiếm và tối ưu hóa, deep learning, reinforcement learning và tất nhiên là generative AI. Cuốn sách này giới thiệu các thuật toán AI quan trọng nhất bằng các hình minh họa dễ hiểu, các ví dụ thú vị và các bài tập kích thích tư duy. Được viết bằng ngôn ngữ đơn giản và với nhiều hình ảnh tham khảo và Code example thực hành, nó giúp bạn xây dựng trực giác tự nhiên về cách các hệ thống thông minh học hỏi, lập kế hoạch và thích nghi. Phiên bản thứ hai này đã được sửa đổi kỹ lưỡng, với các chương mới về large language models, image generation, v.v.
Bạn biết rằng bạn có thể giải quyết một vấn đề bằng AI - nhưng bằng cách nào? Bạn chọn thuật toán nào và làm thế nào để triển khai nó một cách chính xác? Cuốn sách này giúp bạn dễ dàng hiểu các phương pháp AI cốt lõi và phổ biến nhất. Bạn sẽ học cách hiểu các loại vấn đề, ánh xạ các nhiệm vụ trong thế giới thực vào các vấn đề đó và cách thiết kế và triển khai thuật toán phù hợp - tất cả đều theo các ví dụ trực quan rõ ràng, pseudocode và các ví dụ hướng đến việc học.
Trong cuốn sách "Grokking AI Algorithm, Ấn bản thứ 2", bạn sẽ khám phá:
- ✓ Cách chọn thuật toán phù hợp cho từng bài toán AI.
- ✓ Tìm hiểu về fundamentals của tìm kiếm (nền tảng của AI hiện đại).
- ✓ Xây dựng các agent thông minh để giải câu đố.
- ✓ Tìm các giải pháp bằng lý thuyết tiến hóa và thuật toán di truyền.
- ✓ Đưa ra các dự đoán với neural networks.
- ✓ Hiểu cách AI trở nên tốt hơn với reinforcement learning.
- ✓ Xây dựng một LLM pipeline và image diffusion model từ đầu.
Về công nghệ:
Các thuật toán AI là xương sống của các bài toán tìm kiếm và tối ưu hóa, deep learning, reinforcement learning và tất nhiên là generative AI. Nhưng việc biết nên sử dụng thuật toán nào, và tại sao, thường khó hơn việc viết code. "Grokking AI Algorithm, Ấn bản thứ 2" làm sáng tỏ các thuật toán đằng sau generative AI hiện đại với những giải thích rõ ràng, các ví dụ code từng bước và hình minh họa đơn giản đẹp mắt.
Về cuốn sách:
Mọi thứ bạn sẽ học trong cuốn sách đơn giản nhưng mạnh mẽ này đều được củng cố thông qua các dự án hấp dẫn, từ đầu đến cuối, từ việc giải mê cung với các thuật toán tìm kiếm đến việc điều khiển ô tô qua bãi đậu xe đông đúc với reinforcement learning. Thêm vào đó, ấn bản thứ hai này đã được sửa đổi kỹ lưỡng với các chương mới khám phá các thuật toán cốt lõi của LLM và các image generation model.
Nội dung bên trong:
- ✓ Các thuật toán tìm kiếm và swarm optimization.
- ✓ Deep learning & Neural networks.
- ✓ Training AI với reinforcement learning.
- ✓ Xây dựng một LLM pipeline cho text generation.
Về người đọc:
Yêu cầu kỹ năng lập trình từ cơ bản đến trung cấp và kiến thức toán học trình độ trung học. Không yêu cầu kinh nghiệm về AI.
Mục lục:
- ✓ Chương 01. Intuition of AI.
- ✓ Chương 02. Search fundamentals.
- ✓ Chương 03. Intelligent search.
- ✓ Chương 04. Các thuật toán tiến hóa (Evolutionary algorithm).
- ✓ Chương 05. Các phương pháp tiến hóa nâng cao.
- ✓ Chương 06. Swarm intelligence: Ants.
- ✓ Chương 07. Swarm intelligence: Particles.
- ✓ Chương 08. Machine learning.
- ✓ Chương 09. Artificial neural networks.
- ✓ Chương 10. Reinforcement learning.
- ✓ Chương 11. Large language models.
- ✓ Chương 12. Generative image models.