Cách học cấu trúc dữ liệu và giải thuật giúp bạn trở thành một lập trình viên tốt hơn

“Tôi là một người ủng hộ mạnh mẽ việc thiết kế mã nguồn xoay quanh dữ liệu, hơn là cách ngược lại, và tôi nghĩ đó cũng là một trong những lý do Git đã khá thành công. Thực tế, tôi có thể tuyên bố rằng sự khác nhau giữa một lập trình viên tồi và một lập trình viên giỏi là ở việc liệu anh ta sẽ xem mã nguồn hay cấu trúc dữ liệu quan trọng hơn.” – Linus Torvalds (Một nhà khoa học máy tính, Người phát triển chính của lõi Linux)

“Cấu trúc dữ liệu thông minh và “dumb code” hoạt động tốt hơn rất nhiều so với điều ngược lại.” – Eric S. Raymond, The Cathedral and The Bazaar

Tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu và thuật toán làm cho bạn trở thành một lập trình viên “cừ khôi”

Cấu trúc dữ liệu và giải thuật là những khuôn mẫu để giải quyết vấn đề. Càng có nhiều kiến thức về hai lĩnh vực này thì bạn càng có thể giải quyết được nhiều vấn đề khác nhau. Bạn cũng sẽ có thể đưa ra nhiều giải pháp tối ưu cho những vấn đề mới.

Bạn sẽ hiểu sâu sắc hơn về cách máy tính hoàn thành công việc. Điều này ảnh hưởng lên bất kỳ quyết định mang tính kỹ thuật nào bạn đưa ra, bất kể bạn có đang trực tiếp sử dụng thuật toán cụ thể nào hay không. Mọi thứ từ cấp phát bộ nhớ bên trong hệ điều hành, cho đến hoạt động bên trong RDMBS (Relational Database Management System) và các ngăn xếp mạng của bạn quản lý việc gửi dữ liệu từ nơi này đi nơi khác.Tất cả máy tính đều dựa trên những cấu trúc dữ liệu và giải thuật cơ bản, vì vậy hiểu chúng tốt hơn sẽ giúp bạn hiểu máy tính tốt hơn.

Trau dồi kiến thức sâu rộng về giải thuật và bạn sẽ có kho giải pháp cho tập hợp lớn nhiều vấn đề. Các lỗ hổng vấn đề trước kia mà bạn gặp khó khăn khi lập mô hình thường được sắp xếp gọn gàng vào các cấu trúc dữ liệu quen thuộc và xử lý  các Use-case đã biết một cách tinh tế. Đi sâu hơn vào việc triển khai dù là các cấu trúc dữ liệu cơ bản nhất và bạn sẽ bắt đầu thấy các ứng dụng của chúng trong các công việc lập trình hàng ngày của bạn.

Bạn cũng có thể đưa ra các giải pháp mới lạ cho các vấn đề bạn đang gặp phải hiệu quả hơn. Cấu trúc dữ liệu và giải thuật có thói quen tự chứng minh chúng hữu ích trong các tình huống mà chúng không có ý định ban đầu và cách duy nhất để bạn tự khám phá ra chúng là bằng việc có kiến thức sâu sắc và trực quan về ít nhất là những điều cơ bản.

Lý thuyết như vậy có lẽ là đủ rồi nhỉ. Hãy tham khảo một số ví dụ sau.

Tìm cách nhanh nhất để tới địa điểm nào đó.

Cho rằng chúng ta đang xây dựng phần mềm để tìm đường đi ngắn nhất từ một sân bay quốc tế tới một nơi khác. Giả sử chúng ta bị ràng buộc với các tuyến đường như sau:

Dựa vào sơ đồ về các điểm đến và khoảng cách giữa chúng, hãy tìm đường đi ngắn nhất từ Helsinki tới London. Thuật toán Dijkstra là thuật toán sẽ chắc chắn đưa cho chúng ta câu trả lời trong thời gian ngắn nhất.

Rất có thể, nếu bạn đã từng gặp phải vấn đề này và biết rằng thuật toán Dijkstra là giải pháp, bạn có lẽ sẽ không bao giờ phải triển khai  nó từ con số 0. Chỉ cần biết về nó sẽ chỉ  bạn tới một thư viện thực thi và giải quyết vấn đề cho bạn.

Nếu bạn đã đi sâu vào triển khai, bạn sẽ làm việc với một trong những thuật toán đồ thị quan trọng nhất mà chúng ta biết. Bạn sẽ biết rằng trong thực tế, nó hơi tốn tài nguyên nên một phần mở rộng được gọi là A* thường được sử dụng ở vị trí của nó. Nó được sử dụng ở mọi nơi từ robot hướng dẫn đến định tuyến gói tin TCP đến tìm đường định vị GPS.

Tìm thứ tự để làm việc

Hãy nói rằng bạn đang cố gắng để dựng mô hình các khóa học trên nền tảng MOOC ( Massive Open Online Courses). Một vài khóa học phụ thuộc lẫn nhau. Ví dụ, một người dùng phải hoàn thành khóa Calculus trước khi cô ấy đủ điều kiện cho khóa Newtonian Mechanics. Các khóa học có thể có nhiều ràng buộc. Đây là một vài ví dụ về những gì trông có thể giống như được viết trong YAML:

Với những ràng buộc đã cho, đặt vị trí của một người dùng, tôi muốn mình có thể đặt bất kỳ một khóa học nào và có hệ thống cho tôi biết thứ tự danh sách các khóa học mà tôi phải hoàn thành để đủ điều kiện. Do đó, nếu tôi đặt khóa “calculus”, Tôi sẽ muốn hệ thống gửi cho tôi danh sách sau:

Hai hạn chế quan trọng về điều này có thể không rõ ràng:

Ở mọi giai đoạn trong danh sách khóa học, tính phụ thuộc của khóa học tiếp theo phải được đáp ứng

Chúng ta không muốn bất kỳ khóa học nào bị trùng lặp trong danh sách.

Đây là một ví dụ về việc giải quyết tính phụ thuộc và thuật toán mà chúng ta đang tìm kiếm  được gọi là sắp xếp tôpô (tsort). Tsort hoạt động trên biểu đồ phụ thuộc như chúng tôi đã phác thảo trong YAML ở trên. Dưới đây là những gì sẽ trông giống như trên một biểu đồ (trong đó mỗi mũi tên có nghĩa là yêu cầu):

Những gì sắp xếp tôpô thực hiện là lấy một biểu đồ như trên và tìm một thứ tự trong đó tất cả các phụ thuộc được đáp ứng ở mỗi giai đoạn. Vì vậy, nếu chúng ta lấy một biểu đồ con chỉ chứa radioactivity và những phụ thuộc của nó, sau đó chạy tsort trên nó, chúng ta có thể nhận được thứ tự sau:

arithmetic algebra trigonometry calculus mechanics atomic_physics radioactivity

Điều này đáp ứng các yêu cầu đặt ra trong trường hợp sử dụng mà chúng ta đã mô tả ở trên. Một người dùng chỉ cần chọn radioactivity và họ sẽ nhận được một danh sách theo thứ tự tất cả các khóa học họ phải thực hiện trước khi họ được phép. Chúng ta thậm chí không cần phải đi sâu vào chi tiết về cách thức phân loại tôpô hoạt động trước khi chúng ta sử dụng nó.. Rất có thể, Ngôn ngữ lập trình bạn đang sử dụng cũng đã tích hợp Tsort trong thư viện tiêu chuẩn. Trong trường hợp xấu nhất, Hệ điều hành Unix của bạn có lẽ đã tích hợp Tsort mặc định, gõ lệnh “man tsort” và trải nghiệm nó.

Một số trường hợp khác sử dụng tsort

Những công cụ như make cho phép bạn khai báo công việc mang tính phụ thuộc. Tsort được dùng để tìm ra thứ tự các công việc nên được thực thi.

Bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào có lệnh require, chỉ ra rằng tệp hiện tại yêu cầu mã trong các tệp khác được chạy trước. Ở đây, tsort có thể được sử dụng để tìm kiếm ra thứ tự các tệp nên được tải kèm, từ đó mỗi khi một tệp được tải, tất cả yêu cầu về tính phụ thuộc đều được đáp ứng. và tất cả các phụ thuộc của nó khi tải một tệp chưa các lệnh require.

Công cụ quản lý dự án với biểu đồ Gantt. Biểu đồ Gantt là một biểu đồ phác thảo tất cả sự phụ thuộc của một nhiệm vụ nhất định và đưa ra ước tính khi nào nó sẽ hoàn thành dựa trên các phụ thuộc đó. Tôi không phải là fan hâm mộ của biểu đồ Gantt, nhưng rất có khả năng tsort sẽ được sử dụng để vẽ chúng.

Nén dữ liệu với mã hóa Huffman

Mã hóa Huffman là một thuật toán được sử dụng cho việc nén dữ liệu chất lượng cao. Nó làm việc dựa trên sự phân tích dữ liệu bạn cần nén và tạo một mã nhị phân cho mỗi ký tự. Những ký tự thường xuyên xuất hiện sẽ có mã nhỏ hơn, do đó e có thể được mã hóa như 111 trong khi x có thể là 10010. Những mã được tạo ra sao cho chúng có thể được nối lại với nhau không cần phân cách và vẫn được giải mã chính xác.

Mã hóa Huffman được sử dụng cùng với LZ77 trong thuật toán DEFLATE, được sử dụng bởi gzip trong việc nén dữ liệu. Gzip được sử dụng ở mọi nơi, đặc biệt là nén các tệp (thường là bất cứ thứ gì có phần mở rộng là .gz) và cho các request/responses của http trong việc truyền dữ liệu.

Một số lợi ích khi biết cách triển khai và sử dụng mã hóa Huffman:

Bạn sẽ biết rằng tại sao một bối cảnh nén lớn hơn lại cho kết quả nén tổng thể tốt hơn (ví dụ: Bạn nén càng nhiều, tỉ lệ nén càng tốt). Đây là một trong những lợi ích được đề xuất bởi SPDY: rằng bạn có được chất lượng nén tốt hơn trên nhiều request/response của HTTP. Bạn sẽ biết rằng nếu bạn đang trong quá trình nén javascript/css, thì việc chạy một công cụ khai thác trên chúng là hoàn toàn vô nghĩa. Điều này cũng tương tự cho tệp PNG vốn đã được sử dụng thuật toán DEFLATE cho việc nén.

Nếu bạn từng cố gắng giải mã thông tin được mã hóa, bạn có thể nhận ra rằng một khi dữ liệu lặp lạicó độ nén tốt hơn, tỷ lệ nén của một bit bản mã nhất định sẽ giúp bạn xác định chế độ hoạt động của mật mã.

Chọn những gì để học tiếp theo là khó

Trở thành một lập trình viên bao gồm việc học hỏi không ngừng. Để hoạt động như một nhà phát triển web, bạn cần biết các ngôn ngữ đánh dấu, các ngôn ngữ bậc cao như Ruby​​/ Python, biểu thức chính quy, SQL và JavaScript. Bạn cần biết các chi tiết của HTTP, cách sử dụng terminal của Unix và nghệ thuật tinh tế của lập trình hướng đối tượng. Thật khó để điều hướng những mảng quan trọng đó một cách hiệu quả và chọn những gì sẽ học tiếp theo.

Tôi không phải là người học nhanh nên tôi phải chọn những gì để dành thời gian một cách rất cẩn thận. Càng nhiều càng tốt, tôi muốn học các kỹ năng và kỹ thuật bền vững và lâu dài, nghĩa là sẽ không bị lỗi thời trong một vài năm. Điều đó có nghĩa là tôi ngần ngại tìm hiểu Javascript Framework hoặc các ngôn ngữ và môi trường lập trình chưa được kiểm tra.

Chừng nào mô hình tính toán vượt trội của chúng ta vẫn giữ nguyên, các cấu trúc dữ liệu và giải thuật mà chúng ta sử dụng ngày nay sẽ được sử dụng ở dạng này hay dạng khác trong tương lai. Bạn có thể an tâm dành thời gian để có được kiến ​​thức sâu rộng và kỹ lưỡng về chúng và biết rằng chúng sẽ trả cổ tức cho toàn bộ sự nghiệp của bạn với tư cách là một lập trình viên.

Aimesoft tham gia Diễn đàn quốc gia Phát triển doanh nghiệp công nghệ Việt Nam

Ngày 09/05/2019, Aimesoft là một trong số các đơn vị  đại diện khối doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI) tham gia Diễn đàn quốc gia Phát triển doanh nghiệp công nghệ Việt Nam tại Trung tâm Hội nghị Quốc gia, Mễ Trì, Hà Nội.

Với công nghệ Trí tuệ nhân tạo Đa thể thức (Multimodal AI) được phát triển bởi 100% kĩ sư người Việt, Aimesoft đã thu hút được sự quan tâm đáng kể của các doanh nghiệp Việt Nam có nhu cầu ứng dụng công nghệ cao vào vận hành kinh doanh.

Aimesoft là công ty tiên phong ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức vào các bài toán doanh nghiệp.

Multimodal AI – Công nghệ lõi của Aimesoft

Nhằm giải quyết các bài toán có độ phức tạp cao, đòi hỏi nhiều hơn một loại dữ liệu, TS Nguyễn Tuấn Đức (CEO Aimesoft) cùng đội ngũ kĩ sư nghiên cứu đã phát triển mô hình Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI). Công nghệ này dựa trên mô hình Học máy đa thể thức (Multimodal Machine Learning), bao gồm các kĩ thuật phổ biến nhất hiện nay của AI như Khai phá dữ liệu, Xử lý ảnh, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Xử lý tiếng nói, v.v. Từ đó, độ chính xác khi giải quyết các bài toán AI thực tế được nâng cao,

Sự quan tâm của các doanh nghiệp dành cho các giải pháp ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức của Aimesoft.

Sự thu hút của Aimesoft với các doanh nghiệp Việt

Giải pháp Multimodal AI của Aimesoft thu hút được sự chú ý của các doanh nghiệp đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau như Y tế, Giáo dục, Điện lực, v..v. Đặc biệt, các công ty công nghệ khác cũng bày tỏ mong muốn hợp tác với Aimesoft nhằm đưa ra những giải pháp hoàn chỉnh cho các bài toán lớn của Việt Nam. Tinh thần hợp tác này phù hợp với chủ trương của thủ tướng Nguyễn Xuân Phúc: “Một thị trường gần 100 triệu dân, công nghệ sẽ đi vào mọi ngõ ngách của cuộc sống, sẽ tạo ra một quốc gia thông minh”

Aimesoft vinh hạnh là một trong năm doanh nghiệp đại diện cho khu vực Công nghiệp 4.0, thu hút hàng trăm lượt khách tham gia trải nghiệm demo giải pháp.

Đại diện các doanh nghiệp bày tỏ sự quan tâm tới các demo giải pháp của Aimesoft

Về Diễn đàn quốc gia Phát triển doanh nghiệp Công nghệ Việt Nam

Diễn đàn là sự kiện cấp quốc gia đầu tiên thảo luận về chủ đề Công nghệ thông tin với định hướng đưa Việt Nam trở thành cường quốc về Công nghệ. Sự kiện thu hút hàng nghìn lượt khách tham quan và sự chú ý của nhiều báo đài.

 

Giao hữu bóng đá giữa Aimesoft United và Phòng CNTT Viện Huyết Học Truyền Máu Trung Ương

Vào ngày 09/05/2019 vừa qua, tại Sân bóng Đông Đô 2 diễn ra trận giao hữu, cọ sát giữa hai đội tuyển Aimesoft United và Đội bóng của Phòng CNTT Viện Huyết học Truyền máu Trung ương.

Giao hữu bóng đá giữa Aimesoft và Phòng CNTT Viện Huyết Học Truyền máu Trung ương. Ảnh: Aimesoft.

Với mục tiêu rèn luyện sức khỏe, tăng cường sự gắn kết nhân viên và giao lưu với các công ty đối tác, vừa qua trận giao hữu giữa đội bóng Aimesoft United và đội bóng Phòng CNTT Viện Huyết Học Truyền máu Trung ương đã diễn ra. Trận đấu kéo dài 45 phút, với sự nhiệt tình, lăn xả của cầu thủ hai đội. Dù đã rất nỗ lực và chơi hết mình với lợi thế sức trẻ, tuy nhiên Aimesoft United vấp phải bất lợi trước bề dày kinh nghiệm và lối chơi kỹ thuật của đội tuyển Viện Huyết Học. Và trận đấu đã khép lại với tỉ số 2 – 0 nghiêng về đội bóng của Viện Huyết Học.

Pha tranh chấp bóng giữa cầu thủ hai đội. Ảnh: Aimesoft
Cầu thủ đội Viện Huyết học đang vây quanh khung thành Aimesoft United. Ảnh: Aimesoft
Cầu thủ Hữu Biên đang nỗ lực chăn pha bóng chuyền lên của đội Viện Huyết Học. Ảnh: Aimesoft
Các cầu thủ Aimesoft Uninted đang tiếp cận khung thành đối phương. Ảnh: Aimesoft
Những cái bắt tay hân hoan, những nụ cười sảng khoái, hân hoan của cầu thủ hai đội. Ảnh: Aimesoft

Ngoài ra, Đội bóng Aimesoft United rất hoan nghênh tinh thần giao lưu, cọ sát với các quý công ty. Hãy cùng Aimesoft nâng cao tinh thần thể thao. Hãy đến với chúng tôi!

Tona Nguyen

Những đột phá trong nghiên cứu và phát triển Trí tuệ nhân tạo đa thể thức của Aimesoft gây sốt tại Tuần lễ Trí tuệ Nhân tạo (Hanoi AI Week)

Aimesoft tham dự Hanoi AI Week với hàng loạt công nghệ và ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo Đa thể thức (Multimodal AI), thu hút sự tò mò và thích thú của giới công nghệ.

Tại sự kiện Demo Sản Phẩm – AI Products in Spotlight ( sự kiện nằm trong Tuần lễ Trí tuệ Nhân tạo – Hanoi AI Week) diễn ra vào ngày 31/03/2019 vừa qua, Công ty Aimesoft đã mang tới những công nghệ, những sản phẩm ứng dụng độc quyền của mình, thu hút  sự tò và phấn khích của khán giả tại sự kiện.

TS. Nguyễn Đức Tâm giới thiệu công nghệ phân tích video của Aimesoft tại Hanoi AI Week. Ảnh: Aimesoft

Các công nghệ mà Aimesoft giới thiệu tại Hanoi AI Week năm nay bao gồm: Công nghệ Xử lý ảnh, Xử lý video; Công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên; Công nghệ Xử lý tiếng nói; Công nghệ Khai phá dữ liệu; Công nghệ hợp nhất dữ liệu (Information fusion). Đó cũng là những công nghệ cốt lõi tạo ra sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo Đa thể thức ( Multimodal AI) của Aimesoft.

TS. Nguyễn Đức Tâm giới thiệu công nghệ phân tích video của Aimesoft tại Hanoi AI Week. Ảnh: Aimesoft
Công nghệ nhận diện khuôn mặt và hành vi của người dùng được các bạn trẻ rất quan tâm. Ảnh: Aimesoft

Đặc biệt, một trong những ứng dụng mới nhất mà Aimesoft đang phát triển sử dụng công nghệ Multimodal AI, đó là AIShop – giải pháp hỗ trợ bán hàng dựa trên sự kết hợp giữa các công nghệ thị giác máy tính, xử lý tiếng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. AI Shop giúp khách hàng trong các siêu thị, các cửa hàng bán lẻ hỏi thông tin về bất kỳ sản phẩm nào trong cửa hàng bằng cách giơ sản phẩm đó lên trước camera và hỏi như hỏi một nhân viên bán hàng thông thường. Trong tương lai, Aimesoft sẽ tích hợp tính năng thanh toán tự động vào AISHOP, giúp người dùng có những trải nhiệm tốt nhất.

Video demo AIShop tại Hanoi AI Week gây sự thích thú của khán giả. Video: Aimesoft

Tona Nguyen

Aimesoft là co-host tại Tuần lễ Trí tuệ Nhân tạo Hà Nội (Hanoi AI Week)

Aimesoft tham gia với tư cách co-host và sẽ demo sản phẩm sử dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức tại sự kiện Hanoi AI Week sắp tới.
Tuần lễ Trí tuệ Nhân tạo Hà Nội (Hanoi AI Week) ra đời với sứ mệnh nâng cao chất lượng nhân sự AI tại Việt Nam về mặt kiến thức cũng như kinh nghiệm thực tế trong ứng dụng AI. Hanoi AI Week tập trung vào việc xây dựng diễn đàn dành cho những người yêu AI, nhằm chia sẻ kiến thức với cộng đồng qua những hoạt động trực tuyến, workshop chuyên sâu, Cuộc thi AI và Đêm kết nối cộng đồng. Sự kiện sẽ diễn ra từ ngày 31/03 đến ngày 06/04/2019.

AISHOP triển lãm Hội thảo quốc tế AAAI 2019 tại Hawaii, Hoa Kỳ. Ảnh: Aimesoft

Nằm trong Tuần lễ trí tuệ nhân tạo, sự kiện “Demo Sản phẩm: AI Products in Spotlight” diễn ra vào Chủ Nhật ngày 31/03/2019. Aimesoft cùng với các công ty tên tuổi trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo khác sẽ tham gia diễn giả và mang tới những sản phẩm công nghệ mới nhất. Sản phẩm mà Aimesoft muốn giới thiệu tới làng công nghệ lần này là AISHOP. AIShop là Giải pháp hỗ trợ bán hàng dựa trên công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức – Multimodal AI (kết hợp giữa Thị giác máy tính, Xử lý tiếng nói và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên). AIShop giúp khách hàng trong các siêu thị, các cửa hàng bán lẻ hỏi thông tin về bất kỳ sản phẩm nào trong cửa hàng bằng cách giơ sản phẩm đó lên trước camera và hỏi như hỏi một nhân viên bán hàng thông thường. Trong tương lai, Aimesoft sẽ tích hợp tính năng thanh toán tự động vào AISHOP, giúp người dùng có những trải nhiệm tốt nhất.

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức

Công nghệ mà Aimesoft mang tới sẽ là công nghệ Trí tuệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI). Trí tuệ nhân tạo đa thể thức là công nghệ được Aimesoft định nghĩa và dựa trên khái niệm Multimodal Machine Learning (Học máy đa thể thức, đa dạng thức) và đang được áp dụng hiệu quả vào các dự án thực tế tại công ty. Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI) của Aimesoft là một mô hình Trí tuệ nhân tạo mới trong đó nhiều nguồn dữ liệu khác nhau (ảnh, tiếng nói, văn bản, số liệu, …) được hợp nhất (fusion) và được xử lý bằng cách kết hợp nhiều thuật toán xử lý khác nhau (thuật toán Xử lý ảnh, Xử lý tiếng nói, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Khai phá dữ liệu) nhằm giải quyết những vấn đề khó với độ chính xác cao. Những vấn đề này thường không giải quyết được, hoặc đạt độ chính xác thấp  nếu chỉ dùng một thuật toán và nguồn dữ liệu đơn lẻ.

Diễn giả của Aimesoft

Với những anh em trong ngành công nghệ thông tin, thì không ai còn xa lạ với anh – Đó là TS. Nguyễn Đức Tâm. TS. Nguyễn Đức Tâm là Giám đốc Công nghệ của Aimesoft. Anh tốt nghiệp Tiến sỹ ngành Toán tại Đại học Tokyo, đạt giải nhất Hackathon Việt Nam 2014. Anh cũng là diễn giả tại Go Community Việt Nam, Google I/O Extended Hanoi 2018.

TS. Nguyễn Đức Tâm chia sẻ với các bạn sinh viên về những giải pháp công nghệ của Aimesoft. Ảnh: Aimesoft

Tona Nguyen

Aimesoft triển lãm tại Hội thảo AAAI 2019

Aimesoft tham dự Hội thảo AAAI 2019 và triển lãm về công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức với các giải pháp phần mềm bán hàng tự động AIShop, giải pháp Số hoá thông minh cho chứng minh thư, passport, …

Từ ngày 29 đến 31 tháng 1 năm 2019, Công ty Cổ phần Aimesoft đã tổ chức triển lãm giới thiệu về Công nghệ Trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI) ở Hội thảo quốc tế AAAI 2019 tại Hawaii, Hoa Kỳ.

Gian hàng của Aimesoft tại hội thảo AAAI 2019. Ảnh: Aimesoft

Hội thảo AAAI 2019 (AAAI Conference on Artificial Intelligence) là một trong những hội thảo quốc tế uy tín nhất thế giới về lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo, có lịch sử 33 năm. Tại hội thảo năm nay, Aimesoft đã giới thiệu và demo các giải pháp phần mềm dựa trên Trí tuệ nhân tạo đa thể thức như giải pháp phần mềm tự động bán hàng AIShop, giải pháp Số hoá thông minh cho chứng minh thư, passport, …

Khách hàng tham quan và quan tâm tới các giải pháp trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI) của Aimesoft. Ảnh: Aimesoft

 

 

 

Khách hàng tham quan và quan tâm tới các giải pháp trí tuệ nhân tạo đa thể thức (Multimodal AI) của Aimesoft. Ảnh: Aimesoft

Bé trai chăm chú trải nghiệm giải pháp bán hàng tự động AIShop của Aimesoft. Ảnh: Aimesoft

AIShop là giải pháp hỗ trợ bán hàng của Aimesoft dựa trên sự kết hợp giữa các công nghệ Thị giác máy tính, Xử lý tiếng nói và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. AIShop giúp khách hàng trong các siêu thị, các cửa hàng bán lẻ hỏi thông tin về bất kỳ sản phẩm nào trong cửa hàng bằng cách giơ sản phẩm đó lên trước camera và hỏi như hỏi một nhân viên bán hàng thông thường. Giải pháp AIShop đã nhận được sự quan tâm của những người tham gia triển lãm.

Tona Nguyen