Ebook AI Không Cần Toán Học - Hướng Dẫn Trực Quan Dành Cho Người Mới Bắt Đầu Về Machine Learning, Deep Learning, LLM, RAG & AI Agent [Ấn Bản Lần 1, 7/2026] [PDF] [8928E]
Trí tuệ nhân tạo không nhất thiết phải bắt đầu bằng các phương trình.
"AI Không Cần Toán Học" là một cuốn cẩm nang trực quan dễ hiểu dành cho người mới bắt đầu, giúp bạn nắm bắt cách thức hoạt động của các hệ thống AI hiện đại mà không cần đến phép tính vi phân, công thức phức tạp hay thuật ngữ kỹ thuật không cần thiết.
Với những giải thích đơn giản, ví dụ thực tế, diagram, mind map và các phép so sánh thực tế, cuốn sách này giúp bạn xây dựng nền tảng khái niệm vững chắc về trí tuệ nhân tạo trước khi chuyển sang lập trình hoặc toán học cao cấp.
Bên trong cuốn sách này, bạn sẽ học được:
- ✓ AI, machine learning và deep learning thực sự có nghĩa là gì.
- ✓ Cách Neural network học từ dữ liệu.
- ✓ Cách các mô hình ngôn ngữ generate text từng token một.
- ✓ Cách các transformer, embedding và attention hoạt động về mặt khái niệm.
- ✓ Generative AI và các large language model có thể làm được gì và không thể làm được gì.
- ✓ Cách các hệ thống RAG kết nối các mô hình AI với kiến thức bên ngoài.
- ✓ Cách các AI agent sử dụng tools, memory, planning và decision-making.
- ✓ Cách các ứng dụng AI được thiết kế, đánh giá, cải tiến và triển khai.
- ✓ Cách tiếp cận AI một cách có trách nhiệm và nhận biết các hạn chế thường gặp.
Cuốn sách này được thiết kế dành cho sinh viên, người mới bắt đầu, nhà sáng tạo, doanh nhân và các chuyên gia muốn hiểu về AI nhưng cảm thấy nản lòng trước những cuốn sách giáo khoa nặng về toán học.
Bạn không cần có kiến thức nền về lập trình, khoa học dữ liệu hay toán học cao cấp. Bạn chỉ cần sự tò mò và sẵn sàng học hỏi.
Đến cuối cuốn sách, AI sẽ không còn cảm thấy như một tập hợp các thuật ngữ khó hiểu nữa. Bạn sẽ hiểu cách các ý tưởng chính liên kết với nhau và có một nền tảng vững chắc để tiếp tục tìm hiểu về machine learning, generative AI, RAG, AI agent hoặc phát triển AI thực tế.
Hãy bắt đầu bằng việc hiểu vấn đề. Sau đó, hãy bổ sung kiến thức toán học khi bạn đã sẵn sàng.
Mục lục:
- ✓ Phần I. Foundation:
- ✓ Chương 01. AI là gì?
- ✓ Chương 02. Cách hoạt động chính xác của Machine Learning.
- ✓ Chương 03. Cách Deep Learning khác với Machine Learning.
- ✓ Chương 04. Neural Network không cần phương trình.
- ✓ Chương 05. Training, Data, Loss & Learning.
- ✓ Phần II. Large Language Model:
- ✓ Chương 06. LLM là gì?
- ✓ Chương 07. Cách các LLM dự đoán văn bản.
- ✓ Chương 08. Tokenization, Context Windows & Attention.
- ✓ Chương 09. Cách Transformers hoạt động: Từ Tokens đến dự đoán tiếp theo.
- ✓ Phần III . Retrieval, RAG & GraphRAG:
- ✓ Chương 10. Embeddings bằng ngôn ngữ dễ hiểu.
- ✓ Chương 11. Vector Database & Search.
- ✓ Chương 12. RAG là gì và tại sao nó quan trọng.
- ✓ Chương 13. Các hệ thống RAG hoạt động như thế nào từ đầu đến cuối.
- ✓ Chương 14. GraphRAG là gì và khi nào nên sử dụng.
- ✓ Phần IV. Các hệ thống AI vượt ra ngoài Model:
- ✓ Chương 15. Agent, Tool & Workflow.
- ✓ Chương 16. Memory trong các hệ thống AI.
- ✓ Chương 17. Cách Evaluate các hệ thống AI.
- ✓ Chương 18. Guardrails & Reliability.
- ✓ Chương 19. Khi nào Fine-Tuning có ích và khi nào thì không.
- ✓ Chương 20. Cách xây dựng các Project AI.
- ✓ Chương 21. Tại sao LLM Generation lại chậm và cách tăng tốc.
- ✓ Phần V. Hướng dẫn kỹ thuật:
- ✓ Chương 22. Case Study: Xây dựng một SEO Agent.
- ✓ Chương 23. Case Study: Benchmarking GraphRAG Against Vector RAG & Hybrid RAG.
- ✓ Chương 24. Research Walkthrough: Khám phá Multi-Token Decoding và sự đánh đổi giữa tốc độ và chất lượng.
- ✓ Phần VI. Tài liệu tham khảo và các bước tiếp theo:
- ✓ Chương 25. Những điều cần học tiếp theo.
- ✓ Chương 26. Thuật ngữ.
- ✓ Chương 27. Các thuật ngữ và từ viết tắt thông dụng trong AI.
- ✓ Chương 28. Các Tool, Library & Platform.
- ✓ Chương 29. Tài liệu đọc thêm.
- ✓ Chương 30. Tài liệu tham khảo.
- ✓ Chương 31. Giới thiệu về tác giả.
- ✓ Chương 32. Thank You và các bước tiếp theo.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU