Mọi bài học

Khóa học

AI lớp 12: Hệ thống AI, nghiên cứu và đổi mới

Thiết kế, kiểm thử và triển khai một hệ thống AI do em nghĩ ra, rồi trình bày nó như đồ án cuối.

Học các bài theo thứ tự. Cuối khóa, em lập được bản đồ các thành phần và dịch vụ trong một hệ thống AI, chọn mô hình theo chất lượng, tốc độ và chi phí, và vẽ rồi bảo vệ được một thiết kế kiến trúc của hệ thống. Em viết được một câu hỏi nghiên cứu em kiểm được và một đề xuất dự án một trang kèm đường cơ sở. Em dựng được một nguyên mẫu chạy được, viết được kế hoạch thí nghiệm, kiểm thử độ vững với đầu vào nhiễu, và trong một nghiên cứu loại bỏ thì bỏ từng phần rồi đo mỗi phần thêm gì. Em chạy được một nghiên cứu người dùng nhỏ, đưa một bản demo lên mạng và theo dõi lỗi cùng chi phí, cân nhắc được ai được lợi và ai có thể thiệt, và trình bày được một hệ thống AI do em nghĩ ra và phần đánh giá của nó.

Cách dùng các bài học này

  • Bắt đầu ở bài học có chữ Làm việc này. Tự làm được dòng dưới tên bài thì đi tiếp.
  • Chơi Trò chơi trước. Rồi làm Bài kiểm tra. Đúng 8/10 câu thì đạt. Phiếu bài tập ở trên giấy. Đáp án ở phía dưới.
  • Mỗi bài đẩy đồ án cuối tiến lên. Giữ nhật ký dự án: mọi quyết định, mọi thí nghiệm và mọi kết quả, kể cả những cái thất bại.
  • Chọn đồ án cuối về khoa học, dạy kèm, robot và thị giác, hoặc một ý tưởng khởi nghiệp. Chỉ dùng dữ liệu em được phép dùng. Xin đồng ý trước mọi nghiên cứu người dùng. Giữ khóa API riêng tư, và đặt hạn mức chi tiêu.

Mỗi bài có trò chơi, bài kiểm tra và phiếu bài tập.

0/36

Kiến trúc hệ thống AI

  1. 1Thành phần hệ thốngLập bản đồ các thành phần và dịch vụ trong một hệ thống AI.
    • Gọi tên các lớp dữ liệu, mô hình, phục vụ và giao diện.
    • Ánh xạ một sản phẩm AI thật lên chúng.
    • Tìm các điểm lỗi đơn.
  2. 2Chọn mô hìnhChọn mô hình theo chất lượng, tốc độ và chi phí.
    • So sánh ba mô hình trên tập kiểm thử của em.
    • Đo tốc độ và chi phí mỗi yêu cầu.
    • Chọn một và giải thích sự đánh đổi.
  3. 3Tự làm hay muaQuyết định khi nào tự làm (huấn luyện hoặc tinh chỉnh) hay mua API.
    • Liệt kê chi phí của mỗi lựa chọn.
    • Xem xét dữ liệu, quyền riêng tư và quyền kiểm soát.
    • Quyết định cho đồ án cuối của em.
  4. 4Thiết kế kiến trúcVẽ và bảo vệ một thiết kế kiến trúc của hệ thống.
    • Vẽ các thành phần và luồng dữ liệu.
    • Đánh dấu chỗ lỗi và tấn công có thể xảy ra.
    • Trình bày và trả lời câu hỏi.

Đặt bài toán

  1. 5Tìm một bài toánTìm một bài toán thật đáng giải.
    • Phỏng vấn những người có bài toán đó.
    • Kiểm tra những gì đã có.
    • Nói vì sao AI là công cụ đúng, hoặc không.
  2. 6Câu hỏi nghiên cứuViết một câu hỏi nghiên cứu em kiểm được.
    • Biến ý rộng thành câu hỏi hẹp.
    • Nêu em sẽ đo gì.
    • Nói kết quả nào sẽ trả lời câu hỏi đó.
  3. 7Yêu cầuLiệt kê yêu cầu: hệ thống phải làm gì và không được làm gì.
    • Viết yêu cầu chức năng.
    • Viết giới hạn cho độ chính xác, tốc độ, chi phí và an toàn.
    • Xếp chúng theo mức ưu tiên.
  4. 8Đề xuất dự ánViết đề xuất dự án một trang kèm đường cơ sở.
    • Nêu bài toán, cách làm và dữ liệu.
    • Định một đường cơ sở đơn giản cần vượt.
    • Đặt dòng thời gian.

Ứng dụng AI nâng cao

  1. 9Hệ thống đa phương thứcKết hợp thị giác, chữ và âm thanh trong một hệ thống đa phương thức.
    • Nghiên cứu một hệ thống đa phương thức thật.
    • Chọn cách kết hợp các đầu vào.
    • Tìm chỗ một đầu vào sửa lỗi của đầu vào kia.
  2. 10Hệ thống tác tửThiết kế hệ thống tác tử nhiều bước có các bước kiểm.
    • Chia việc cho vai người lập kế hoạch, người làm và người kiểm.
    • Thêm bước kiểm giữa các bước.
    • Giới hạn công cụ và chi tiêu.
  3. 11AI cho khoa họcGiải thích AI cho khoa học đẩy nhanh khám phá khoa học thế nào.
    • Nghiên cứu một trường hợp, như gấp protein hoặc dự báo thời tiết.
    • Nói AI đã làm gì và nhà khoa học đã làm gì.
    • Tìm một bộ dữ liệu khoa học em dùng được.
  4. 12Nguyên mẫuDựng một nguyên mẫu chạy được: phiên bản đầu.
    • Dựng phiên bản nhỏ nhất chạy được từ đầu đến cuối.
    • Chạy nó so với đường cơ sở.
    • Liệt kê việc cần cải thiện trước.

Thiết kế thí nghiệm

  1. 13Giả thuyếtNêu một giả thuyết và điều sẽ bác bỏ nó.
    • Viết một giả thuyết em kiểm được.
    • Viết kết quả sẽ chứng tỏ nó sai.
    • Dự đoán độ lớn của hiệu ứng.
  2. 14Biến và đối chứngĐổi một biến và giữ các đối chứng yên.
    • Gọi tên biến độc lập và biến phụ thuộc.
    • Cố định hạt ngẫu nhiên và các thiết lập.
    • Chạy mỗi thiết lập nhiều lần.
  3. 15Bộ dữ liệu và phần chiaDựng bộ dữ liệu và phần chia công bằng: huấn luyện, kiểm định và kiểm thử.
    • Ngăn rò rỉ giữa các phần chia.
    • Chia theo thời gian, nơi chốn hoặc người khi cần.
    • Khóa tập kiểm thử đến cuối.
  4. 16Kế hoạch thí nghiệmViết kế hoạch thí nghiệm trước khi chạy bất cứ gì.
    • Liệt kê mỗi lần chạy và thiết lập của nó.
    • Quyết định số đo trước.
    • Ước lượng tính toán và chi phí.

Đánh giá AI

  1. 17Bộ chuẩnChọn một bộ chuẩn và giải thích giới hạn của nó.
    • Tìm một bộ chuẩn công khai cho nhiệm vụ của em.
    • Kiểm tra mô hình có thể đã thấy nó lúc huấn luyện không.
    • Thêm ca kiểm thử của em.
  2. 18Độ vữngKiểm thử độ vững với đầu vào nhiễu và đầu vào lệch.
    • Thêm nhiễu, lỗi chính tả và mờ.
    • Kiểm thử trên dữ liệu từ nơi mới hoặc thời điểm mới.
    • Đo điểm tụt bao nhiêu.
  3. 19Nghiên cứu loại bỏTrong một nghiên cứu loại bỏ, bỏ từng phần và đo mỗi phần thêm gì.
    • Liệt kê các phần của hệ thống.
    • Bỏ từng phần một rồi chạy lại.
    • Lập bảng kết quả.
  4. 20Báo cáo kết quảBáo cáo kết quả với thanh sai số và giới hạn thật thà.
    • Hiện trung bình và độ trải qua các lần chạy.
    • So với đường cơ sở.
    • Viết giới hạn cho rõ.

Cộng tác người và AI

  1. 21Giám sát của ngườiVới giám sát của người, quyết định chỗ nào người phải duyệt.
    • Xếp quyết định theo rủi ro.
    • Thêm một người vào chỗ rủi ro cao.
    • Thiết kế cách dễ để ghi đè AI.
  2. 22Khả năng giải thíchDùng khả năng giải thích để nói vì sao mô hình chọn như vậy.
    • Dùng độ quan trọng của đặc trưng hoặc bản đồ nổi bật.
    • Hiện nguồn cho câu trả lời được tạo.
    • Kiểm tra người dùng có hiểu lời giải thích không.
  3. 23Vòng phản hồiThu phản hồi người dùng theo vòng để cải thiện hệ thống.
    • Thêm điểm và bình luận.
    • Biến phản hồi thành ca kiểm thử mới.
    • Để ý phản hồi làm thêm thiên lệch.
  4. 24Nghiên cứu người dùngChạy một nghiên cứu người dùng nhỏ và tóm tắt nó.
    • Xin đồng ý của mọi người tham gia.
    • Giao việc và đo thành công cùng thời gian.
    • Tóm tắt cái được và cái không được.

Triển khai và vận hành

  1. 25Dịch vụ suy luậnPhục vụ một mô hình sau API, như một dịch vụ suy luận.
    • Bọc mô hình trong một API web.
    • Thêm kiểm tra đầu vào và thời gian chờ.
    • Kiểm thử tải.
  2. 26Theo dõiLàm việc theo dõi: theo dõi lỗi, tốc độ và trôi.
    • Ghi yêu cầu mà không có dữ liệu cá nhân.
    • Vẽ biểu đồ lỗi và thời gian phản hồi.
    • Phát hiện khi đầu vào trôi khỏi dữ liệu huấn luyện.
  3. 27Chi phí và quy môƯớc lượng chi phí và quy mô: chi phí mỗi người dùng.
    • Đo chi phí mỗi yêu cầu.
    • Ước lượng chi phí ở 100 và 10,000 người dùng.
    • Cắt chi phí bằng bộ nhớ đệm hoặc mô hình nhỏ hơn.
  4. 28Đưa demo lên mạngĐưa một bản demo lên mạng để người khác thử.
    • Triển khai lên máy chủ miễn phí.
    • Thêm hạn mức chi tiêu và giới hạn tốc độ.
    • Viết hướng dẫn ngắn cho người dùng.

Đổi mới với AI

  1. 29Cơ hộiTìm cơ hội: một nhu cầu AI có thể đáp ứng.
    • Nghiên cứu ba sản phẩm AI và nhu cầu chúng đáp ứng.
    • Tìm một nhu cầu chưa được đáp ứng.
    • Ước lượng ai sẽ dùng nó.
  2. 30Đạo đức nghiên cứuKiểm tra đạo đức nghiên cứu: sự đồng ý, quyền riêng tư và tác hại.
    • Kiểm tra giấy phép và sự đồng ý cho dữ liệu của em.
    • Gỡ dữ liệu cá nhân.
    • Liệt kê tác hại có thể và cách em giảm chúng.
  3. 31Tác động xã hộiCân nhắc tác động xã hội: ai được lợi và ai có thể thiệt.
    • Lập bản đồ mọi người hệ thống ảnh hưởng.
    • Cân lợi ích với rủi ro cho mỗi nhóm.
    • Đổi một lựa chọn thiết kế vì điều đó.
  4. 32Đề xuất hoặc thuyết trìnhViết một đề xuất nghiên cứu hoặc bài thuyết trình kèm hồ sơ kinh doanh.
    • Chọn đề xuất nghiên cứu hoặc bài thuyết trình khởi nghiệp.
    • Dựa mỗi nhận định vào kết quả của em.
    • Tập với phản hồi.

Xưởng đồ án cuối AI

  1. 33Lặp lạiLặp lại: cải thiện hệ thống từ kết quả kiểm thử.
    • Chọn điểm yếu lớn nhất từ phần đánh giá.
    • Sửa nó và chạy lại các kiểm thử.
    • Ghi thay đổi vào nhật ký dự án.
  2. 34Viết kỹ thuậtViết kỹ thuật một báo cáo cho rõ.
    • Viết tóm tắt, phương pháp, kết quả và giới hạn.
    • Làm hình và bảng rõ.
    • Chia sẻ mã để người khác làm lại được.
  3. 35Áp phích và demoLàm một áp phích và một demo trực tiếp.
    • Làm áp phích nghiên cứu một trang.
    • Chuẩn bị demo trực tiếp ba phút.
    • Chuẩn bị phương án dự phòng nếu demo hỏng.
  4. 36Đồ án cuối AITrình bày đồ án cuối: một hệ thống AI do em nghĩ ra và phần đánh giá của nó.
    • Trình bày bài toán, hệ thống và kết quả.
    • Cho thấy nó so với đường cơ sở thế nào.
    • Trả lời câu hỏi về giới hạn của nó.