Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 8 - TS. Nguyễn Văn Hiệu

Tài liệu này giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, tập trung vào mạng nơ-ron (Neural Networks). Chương 8 này cung cấp cái nhìn tổng quan về cấu trúc và hoạt động của mạng nơ-ron, một lĩnh vực quan trọng trong học máy và trí tuệ nhân tạo.

Sinh viên và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học máy tính, đặc biệt là những người quan tâm đến học máy và trí tuệ nhân tạo.

Tài liệu này trình bày chi tiết về mạng nơ-ron, bắt đầu từ các thành phần cơ bản như Perceptron và Sigmoid Neurons. Nó đi sâu vào cấu trúc của mạng nơ-ron với các kiểu tầng khác nhau, bao gồm input layer, hidden layer và output layer, đồng thời giải thích cách các node trong mỗi layer liên kết và tương tác với nhau. Tài liệu cũng trình bày các công thức toán học liên quan đến lan truyền tiến và lan truyền ngược, cũng như cách tính loss function và sử dụng Stochastic Gradient Descent (SGD) để tối ưu hóa mạng nơ-ron. Phần demo cung cấp một cái nhìn thực tế về cách xây dựng và huấn luyện một mạng nơ-ron đơn giản.