Bài giảng Nhập môn Công nghệ số và ứng dụng AI | Trường Đại học Đồng Tháp
Bài giảng Nhập môn Công nghệ số và ứng dụng AI | Trường Đại học Đồng Tháp. Tài liệu được sưu tầm giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem.
Môn: Lập trình PYTHON V ứng dụng 8 tài liệu
Trường: Trường Đại học Đồng Tháp 374 tài liệu
Tác giả:
Preview text:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐỒNG THÁP
KHOA CÔNG NGHỆ VÀ KỸ THUẬT LÊ MINH THƯ NGUYỄN HỮU DUYỆT NGUYỄN QUỐC ANH PHẠM HUỆ MINH TRẦN KIM HƯƠNG BÀI GIẢNG
NHẬP MÔN CÔNG NGHỆ SỐ VÀ ỨNG DỤNG AI LƯU HÀNH NỘI BỘ ĐỒNG THÁP, THÁNG 12/2025 i LỜI GIỚI THIỆU
Bài giảng Nhập môn Công nghệ số và ứng dụng AI được biên soạn nhằm phục vụ cho
giảng dạy và học tập kiến thức về công nghệ số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Bài giảng là
tài liệu hướng dẫn học tập chung dành cho đối tượng đại học các ngành học trong trường Đại học Đồng Tháp.
Mục tiêu của bài giảng nhằm cung cấp cho sinh viên các kiến thức nền tảng về công
nghệ số và trí tuệ nhân tạo; các kỹ năng sử dụng một số công cụ số và AI cơ bản trong
học tập, nghiên cứu và cuộc sống; đồng thời hình thành nhận thức về vai trò và tác động
của công nghệ số và AI trong kỷ nguyên số.
Nội dung bài giảng được trình bày theo đề cương chi tiết học phần Nhập môn Công
nghệ số và ứng dụng AI gồm có 05 chương như sau: Chương 1: Công nghệ số
Chương 2: Khai thác dữ liệu và thông tin Chương 3: Ứng dụng GenAI
Chương 4: Giao tiếp và hợp tác trong môi trường số
Chương 5: Phát triển nội dung số
Bài giảng được giới thiệu rõ ràng, chi tiết, nhiều hình ảnh minh họa. Cuối mỗi chương
đều có câu hỏi hoặc bài tập ôn luyện để người học có thể củng cố những vấn đề đã tìm hiểu.
Nhóm biên soạn hy vọng tài liệu này sẽ giúp ích cho việc dạy học môn Nhập môn
Công nghệ số và ứng dụng AI được dễ dàng và đạt kết quả tốt. Trong quá trình biên soạn
có thể còn nhiều thiếu sót, nhóm biên soạn sẵn sàng tiếp thu những góp ý của Quý Thầy,
Cô, các đồng nghiệp và đọc giả để bài giảng được hoàn thiện.
Chúng tôi chân thành cảm ơn!
Đồng Tháp, Tháng 12 năm 2025 Nhóm biên soạn ii MỤC LỤC LỜI GIỚI THIỆU i MỤC LỤC ii
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU vi
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, SƠ ĐỒ vii CHƯƠNG 1. Công nghệ số 1
1.1. Giới thiệu về công nghệ số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.1.1. Khái niệm
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1.2. Vai trò . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.1.3. Đặc trưng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.2. Ứng dụng của công nghệ số
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.1. Ứng dụng trong đời sống hàng ngày . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.2.2. Ứng dụng trong y tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.2.3. Ứng dụng trong giao thông vận tải . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.2.4. Ứng dụng trong nông nghiệp và môi trường . . . . . . . . . . . . . . 11
CHƯƠNG 2. Khai thác dữ liệu và thông tin 15
2.1. Dữ liệu, thông tin và tri thức trong môi trường số . . . . . . . . . . 15
2.1.1. Phân biệt dữ liệu, thông tin, tri thức và mối quan hệ giữa chúng . . 15
2.1.2. Các loại dữ liệu và định dạng tệp phổ biến . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2. Tổ chức, quản lý và lưu trữ dữ liệu thông tin . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.1. Phương pháp tổ chức và quản lý thông tin . . . . . . . . . . . . . . 19
2.2.2. Dịch vụ lưu trữ đám mây . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.3. Tìm kiếm và khai thác thông tin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3.1. Chiến lược và kỹ thuật tìm kiếm thông tin . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3.2. Công cụ tìm kiếm chuyên dụng và cơ sở dữ liệu học thuật . . . . . . 30
2.3.3. Ứng dụng GenAI trong tìm kiếm và tổng hợp thông tin . . . . . . . 35
2.4. Đánh giá và sử dụng thông tin trách nhiệm . . . . . . . . . . . . . . 36 iii
2.4.1. Các tiêu chí đánh giá . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.4.2. Nhận diện thông tin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.4.3. Sử dụng thông tin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
CHƯƠNG 3. Ứng dụng Gen AI 42
3.1. Giới thiệu về GenAI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 3.1.1. Khái niệm
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.1.2. Vai trò . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3.1.3. Ứng dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.1.4. Thách thức và cơ hội
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.2. Kỹ thuật viết prompt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.2.1. Mô hình ngôn ngữ lớn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50
3.2.2. Các yếu tố ảnh hưởng chất lượng đầu ra của GenAI . . . . . . . . . 51
3.2.3. Nguyên tắc và kỹ thuật viết prompt hiệu quả . . . . . . . . . . . . . 52
3.3. Các công cụ GenAI thông dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.3.1. ChatGPT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53
3.3.2. Google Gemini . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 3.3.3. Microsoft Copilot
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57
3.3.4. Một số công cụ GenAI khác . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
CHƯƠNG 4. Giao tiếp và hợp tác trong môi trường số 62
4.1. Các công cụ và nền tảng giao tiếp số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.1.1. Thư điện tử Email . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62
4.1.2. Phòng họp trực tuyến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.1.3. Mạng xã hội và ứng dụng nhắn tin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 82
4.2. Hợp tác trực tuyến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
4.2.1. Sử dụng các công cụ làm việc nhóm trực tuyến . . . . . . . . . . . 84
4.2.2. Quản lý dự án và phân công công việc . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.2.3. Ứng dụng GenAI trong hỗ trợ giao tiếp và hợp tác . . . . . . . . . . 90
CHƯƠNG 5. Phát triển nội dung số 96
5.1. Sáng tạo nội dung số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.1.1. Các loại hình nội dung số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 96
5.1.2. Quy trình sáng tạo nội dung số . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 98
5.1.3. Yếu tố bản quyền và sở hữu trí tuệ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100 iv
5.2. Ứng dụng GenAI trong quy trình sáng tạo nội dung số . . . . . . . 102
5.2.1. GenAI hỗ trợ lên ý tưởng và nghiên cứu chủ đề . . . . . . . . . . . . 102
5.2.2. GenAI hỗ trợ viết và biên tập nội dung văn bản . . . . . . . . . . . 106
5.2.3. GenAI hỗ trợ thiết kế và tạo nội dung đa phương tiện . . . . . . . . 112
PHỤ LỤC 1. HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH THEO KHỐI NGÀNH 118 TÀI LIỆU THAM KHẢO 122 v
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Thuật ngữ Tiếng Anh Diễn giải Tiếng Việt AI Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo ML Machine Learning Học máy DL Deep Learning Học sâu NLP Natural Language Processing
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên LLM Large Language Model Mô hình ngôn ngữ lớn IoT Internet of Things Internet vạn vật Big Data Big Data Dữ liệu lớn Cloud Cloud Computing Điện toán đám mây VR Virtual Reality Thực tế ảo AR Augmented Reality Thực tế tăng cường XR Extended Reality Thực tế mở rộng API Application Programming In-
Giao diện lập trình ứng dụng terface GPU Graphics Processing Unit Bộ xử lý đồ họa CPU Central Processing Unit Bộ xử lý trung tâm UI User Interface Giao diện người dùng UX User Experience Trải nghiệm người dùng GenAI Generative Artificial Intelli-
Trí tuệ nhân tạo tạo sinh gence RPA Robotic Process Automation
Tự động hóa quy trình bằng robot BI Business Intelligence Kinh doanh thông minh KPI Key Performance Indicator
Chỉ số đo lường hiệu suất SQL Structured Query Language
Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc vi DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU
2.1. Các kiểu định dạng tệp phổ biến
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.2. Các toán tử tìm kiếm phổ biến
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.3. So sánh tìm kiếm truyền thống với tìm kiếm GenAI . . . . . . . . . . . . . 36
2.4. Các tiêu chí quan trọng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
4.1. So sánh Google Workspace và Microsoft 365 . . . . . . . . . . . . . . . . . 87
4.2. So sánh các công cụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91
5.1. Các loại hình nội dung số
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
5.2. Bảng 5-2 Các loại hình tài sản trí tuệ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
5.3. Ứng dụng GenAI trong lớp học/doanh nghiệp . . . . . . . . . . . . . . . . 104
5.4. Ứng dụng GenAI trong lớp học/doanh nghiệp . . . . . . . . . . . . . . . . 106
5.5. Các dạng nội dung văn bản có thể tạo bằng GenAI . . . . . . . . . . . . . 108
5.6. So sánh trước và sau khi dùng GenAI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 112
5.7. Ứng dụng trong sáng tạo nội dung
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113
5.8. Tóm tắt quy trình sáng tạo nội dung đa phương tiện bằng GenAI . . . . . 116 vii
DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH, SƠ ĐỒ
2.1. – Mối quan hệ giữa dữ liệu, thông tin và tri thức . . . . . . . . . . . . . . 16
2.2. – Tổ chức cây thư mục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3. – Giao diện trang chính Google Drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4. – Chức năng chính trong Google Drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5. – Giao diện trang chính One Drive
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.6. – Chức năng chính trong One Drive . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
2.7. – Giao diện chính Google Scholar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.8. – Giao diện chính PubMed . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.9. – Giao diện chính IEEE Xplore . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.10. – Giao diện chính Wolfram Alpha . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
2.11. – Giao diện chính Scopus . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.12. – Giao diện chính Web of Science . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
2.13. – Giao diện chính JSTOR . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.14. – Giao diện chính ProQuest . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2.15. – Giao diện chính ACM Digital Library . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3.1. – GenAI sáng tạo nội dung đa phương tiện . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.2. – Một số công cụ GenAI phổ biến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.3. – AI trong giao tiếp ngôn ngữ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.4. – GenAI sáng tạo ảnh từ văn bản . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.5. – GenAI ứng dụng trong âm thanh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.6. – GenAI tạo mô phỏng trong y tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47
3.7. – Mô phỏng GenAI ứng dụng trong giáo dục . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.8. – Mô phỏng GenAI ứng dụng trong nghệ thuật . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.9. – Tội phạm giả mạo giọng nói và khuôn mặt . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4.1. – Ví dụ soạn một email . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
4.2. – Hoàn tác thu lại email đã gửi với Gmail
. . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
4.3. – Hoàn tác thu lại email đã gửi với Outlook . . . . . . . . . . . . . . . . . 65
4.4. – Tạo chữ ký email . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 4.5. – Quản lý hộp thư
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67 viii
4.6. – Quản lý hộp thư đến . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
4.7. – Lên lịch họp trên Zoom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
4.8. – Tùy chọn cuộc họp trên Zoom . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
4.9. – Hệ sinh thái Google Workspace . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 85
4.10. – Hệ sinh thái Microsoft . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
4.11. – Quản lý dự án và phân công công việc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
4.12. – GenAI hỗ trợ dịch thuật . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
5.1. – Kết quả sinh ra từ prompt viết bài blog (Sử dụng ChatGPT) . . . . . . 110
5.2. – Kết quả sinh ra từ prompt viết mô tả sản phẩm GreenUp (Sử dụng
ChatGPT) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 110
5.3. – Kết quả sinh ra từ prompt viết kịch bản video ngắn (Sử dụng chatGPT) 111
5.4. – Giao diện tạo ảnh bằng Canva AI (Magic Studio) . . . . . . . . . . . . . 114
5.5. – Giao diện tạo video bằng Pika Labs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115 1 CHƯƠNG 1 CÔNG NGHỆ SỐ Mục tiêu của chương:
– Trình bày được ý nghĩa và vai trò của Công nghệ số trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ.
– Mô tả được ứng dụng một số công nghệ số vào thực tiễn.
1.1. Giới thiệu về công nghệ số 1.1.1. Khái niệm
Trong cuộc sống con người giao tiếp với nhau bằng tín hiệu tương tự, biểu diễn dưới
dạng giọng nói. Trong môi trường số, các thiết bị tính toán giao tiếp nhau bằng tín hiệu
số, được biểu diễn dưới dạng nhị phân 0 và 1. Công nghệ số (Digital Technology), hiểu
theo nghĩa rộng là công nghệ xử lý tín hiệu số, hay công nghệ thông tin.
Công nghệ số là một thuật ngữ rộng lớn, dùng để chỉ các hệ thống, công cụ, và thiết
bị điện tử có khả năng tạo ra, lưu trữ, xử lý và truyền tải dữ liệu dưới dạng số.
Trong bối cảnh cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, công nghệ số hiểu theo nghĩa
hẹp là một bước phát triển tiếp theo của công nghệ thông tin. Còn theo nghĩa rộng, công
nghệ số là một trong nhóm các công nghệ chính của cuộc cách mạng Công nghiệp lần thứ
tư, các công nghệ số tiêu biểu là dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây, kết nối
vạn vật, chuỗi khối, thực tế ảo,... Đây là cách hiểu công nghệ số được sử dụng rộng rãi
nhất trong bối cảnh hiện nay. Công nghệ số bao gồm:
- Phần cứng: Máy tính, điện thoại thông minh, máy chủ, cảm biến, các thiết bị IoT,...
- Phần mềm: Các ứng dụng, hệ điều hành, thuật toán, nền tảng phân tích dữ liệu,...
- Mạng lưới: Mạng Internet, mạng di động (3G, 4G, 5G), mạng LAN,...
Khác với công nghệ tương tự (analog) truyền thống, công nghệ số cho phép dữ liệu
được sao chép, truyền tải và xử lý với độ chính xác cao, không bị suy giảm chất lượng và
dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác. 2 1.1.2. Vai trò
Công nghệ số đóng vai trò trung tâm trong cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 và là
động lực thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế, xã hội. - Trong kinh tế
+ Nâng cao năng suất: Tự động hóa quy trình sản xuất, quản lý kho bãi, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
+ Tạo ra mô hình kinh doanh mới: Thương mại điện tử, dịch vụ chia sẻ (Grab, Airbnb), quảng cáo số, v.v.
+ Tăng trưởng kinh tế: Thúc đẩy đổi mới sáng tạo, tạo việc làm mới và mở rộng thị trường toàn cầu. - Trong xã hội
+ Cải thiện chất lượng cuộc sống: Y tế thông minh, giáo dục trực tuyến, nhà trường
thông minh, giao thông thông minh.
+ Tăng cường kết nối: Mọi người có thể dễ dàng kết nối, giao tiếp và chia sẻ thông tin trên toàn cầu.
+ Nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước: Chính phủ số và cung cấp dịch vụ công trực tuyến. 1.1.3. Đặc trưng
1.1.3.1. Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) a. Định nghĩa
AI là một lĩnh vực của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy
móc có khả năng mô phỏng các khả năng tư duy của con người như học hỏi, lập luận,
giải quyết vấn đề và nhận thức. b. Đặc điểm chính
- Học hỏi : Hệ thống AI có thể tự động học từ dữ liệu mà không cần được lập trình tường minh.
- Lập luận: AI có thể suy luận để đưa ra quyết định hoặc giải pháp cho một vấn đề.
- Nhận thức: AI có khả năng nhận diện hình ảnh, âm thanh, giọng nói.
- Giải quyết vấn đề: AI tự động tìm ra các bước giải quyết một nhiệm vụ phức tạp. c. Phân loại
AI có thể được phân loại dựa trên khả năng, dựa trên chức năng hoặc dựa vào phạm vi ứng dụng. 3
- Phân loại theo khả năng
Cách phân loại này dựa trên mức độ thông minh và khả năng của AI so với con người.
Nó được chia thành ba cấp độ chính:
+ Trí tuệ nhân tạo hẹp (Narrow AI hoặc Weak AI): Đây là loại AI phổ biến nhất hiện
nay. Nó được thiết kế và huấn luyện để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể. AI hẹp không thể
thực hiện các nhiệm vụ ngoài phạm vi lập trình của nó. Ví dụ: trợ lý ảo như Siri, Google
Assistant, và các hệ thống nhận diện khuôn mặt.
+ Trí tuệ nhân tạo tổng quát (General AI hoặc Strong AI): Đây là một dạng AI giả
định có trí tuệ tương đương với con người, có khả năng học hỏi, suy nghĩ, hiểu và ứng
dụng kiến thức để giải quyết bất kỳ vấn đề nào. Hiện tại, chưa có hệ thống nào đạt được cấp độ này.
+ Siêu trí tuệ nhân tạo (Super AI): Đây là một dạng AI giả định vượt trội hơn hẳn
trí tuệ của con người về mọi mặt. Nó có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp mà con
người không thể hiểu hoặc giải quyết được.
- Phân loại theo chức năng và ứng dụng
Ngoài khả năng, AI còn được phân loại theo chức năng và ứng dụng nhằm đáp ứng
nhu cầu đa dạng của thực tế. Có thể chia thành các loại chính như sau:
AI chuyên biệt (Artificial Narrow Intelligence – ANI): Đây là AI thiết kế để thực hiện
một nhiệm vụ cụ thể hoặc nhóm nhiệm vụ liên quan, như nhận diện giọng nói, xử lý ngôn
ngữ tự nhiên, hay phân tích hình ảnh. ANI là dạng AI phổ biến nhất hiện nay, được tích
hợp trong các dịch vụ hosting tự động, hệ thống email server thông minh hay công cụ
quản lý domain giúp tối ưu hóa vận hành và nâng cao trải nghiệm người dùng.
AI tổng quát (Artificial General Intelligence – AGI): AGI sở hữu khả năng nhận thức,
học tập và áp dụng kiến thức tổng quát tương tự con người trong nhiều lĩnh vực khác
nhau. Loại AI này có thể xử lý nhiều dạng tác vụ với độ phức tạp cao và tự phát triển
kỹ năng thông qua trải nghiệm. AGI vẫn đang nằm trong phạm vi nghiên cứu và được
kỳ vọng sẽ mở ra kỷ nguyên mới trong quản trị hệ thống cloud server, bảo mật thông tin
với các giải pháp tự động hóa cao cấp và khả năng thích nghi tuyệt vời.
Phân loại AI theo chức năng không chỉ giúp định hướng phát triển công nghệ mà còn
hỗ trợ các doanh nghiệp lựa chọn giải pháp phù hợp cho từng ngành nghề và quy mô.
Việc ứng dụng AI chuyên biệt đã làm tăng hiệu quả vận hành trong các lĩnh vực như
SSL, WAF, và dịch vụ VOIP, qua đó nâng cao độ an toàn và trải nghiệm khách hàng. 4
1.1.3.2. Dữ liệu lớn (Big Data) a. Định nghĩa
Dữ liệu lớn là tập hợp các dữ liệu có khối lượng cực lớn, phức tạp và đa dạng, đến
mức các công cụ, phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể thu thập, quản lý và
xử lý hiệu quả trong một khoảng thời gian hợp lý. b. Đặc điểm chính
- Khối lượng: Dữ liệu được tạo ra với khối lượng khổng lồ, thường đo bằng Terabyte
(TB), Petabyte (PB) hoặc Zettabyte (ZB).
- Tốc độ: Dữ liệu được tạo ra và truyền tải với tốc độ rất nhanh, đòi hỏi xử lý theo thời gian thực.
- Đa dạng: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu có cấu trúc (cơ sở
dữ liệu), phi cấu trúc (văn bản, hình ảnh, video), và bán cấu trúc (XML, JSON).
- Tính xác thực: Mức độ tin cậy của dữ liệu.
- Giá trị : Khả năng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị.
1.1.3.3. Điện toán đám mây (Cloud Computing) a. Định nghĩa
Điện toán đám mây là mô hình cung cấp các dịch vụ điện toán (ví dụ: máy chủ, lưu
trữ, cơ sở dữ liệu, phần mềm, mạng) qua Internet. Thay vì phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng
vật lý, người dùng có thể thuê và sử dụng các tài nguyên này từ một nhà cung cấp dịch vụ đám mây. b. Đặc điểm chính
- Tự phục vụ theo yêu cầu: Người dùng có thể tự động cấp phát tài nguyên mà không
cần sự can thiệp của con người.
- Truy cập mạng rộng rãi: Dịch vụ có thể được truy cập từ nhiều thiết bị khác nhau qua Internet.
- Khả năng co giãn linh hoạt: Dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp tài nguyên theo nhu cầu người dùng.
- Tính toán theo nhu cầu: Người dùng chỉ trả tiền cho những tài nguyên đã sử dụng.
1.1.3.4. Internet vạn vật (IoT- Internet of Things) a. Định nghĩa
IoT là một hệ thống các thiết bị vật lý (đồ vật, đồ dùng) được tích hợp các cảm biến,
phần mềm, và các công nghệ khác, cho phép chúng kết nối và trao đổi dữ liệu qua mạng
Internet. Mục tiêu là tạo ra một mạng lưới toàn cầu của các thiết bị có thể "nói chuyện" 5
với nhau mà không cần sự can thiệp của con người. b. Đặc điểm chính
- Kết nối: Các thiết bị vật lý được kết nối với nhau và với Internet.
- Cảm biến: Thiết bị IoT thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh (nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, v.v.).
- Phân tích: Dữ liệu thu thập được gửi về các hệ thống trung tâm để phân tích.
- Hành động: Dựa trên kết quả phân tích, hệ thống có thể tự động đưa ra các hành động điều khiển.
1.1.3.5. Chuỗi khối (Blockchain) a. Định nghĩa
Chuỗi khối là một hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán, lưu trữ thông tin trong các khối
được liên kết với nhau theo thứ tự thời gian thành một chuỗi.
- Mỗi khối chứa dữ liệu giao dịch, dấu thời gian, và mã băm liên kết đến khối trước.
- Dữ liệu một khi được ghi vào chuỗi khối thì gần như không thể thay đổi.
- Mạng chuỗi khối hoạt động dựa trên cơ chế phi tập trung: không có một máy chủ
trung tâm, mà nhiều nút mạng cùng tham gia xác thực và lưu trữ dữ liệu. b. Đặc điểm chính
- Tính minh bạch: tất cả giao dịch đều được ghi lại công khai và có thể kiểm chứng.
- Bảo mật và toàn vẹn: dữ liệu khó bị giả mạo nhờ cơ chế mã hóa và đồng thuận.
- Phi tập trung: loại bỏ trung gian, giảm chi phí, tăng tốc độ giao dịch.
- Ứng dụng rộng rãi: không chỉ trong tiền điện tử mà còn trong tài chính, chuỗi cung
ứng, y tế, giáo dục, quản lý công, IoT. . .
1.2. Ứng dụng của công nghệ số
1.2.1. Ứng dụng trong đời sống hàng ngày 1.2.1.1. Ứng dụng của AI
Trong đời sống hằng ngày, AI được tích hợp ngày càng phổ biến vào các thiết bị, dịch
vụ và nền tảng số mà con người sử dụng thường xuyên. Những ứng dụng này được thiết
kế theo hướng thân thiện, dễ sử dụng, nhằm hỗ trợ con người trong sinh hoạt, giao tiếp, tiêu dùng và giải trí.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Trợ lý ảo: Siri, Google Assistant, ChatGPT hỗ trợ tra cứu, đặt lịch, nhắc việc. 6
+ Nhà thông minh: Điều khiển đèn, điều hòa, camera an ninh bằng giọng nói.
+ Nhận diện khuôn mặt & vân tay: Mở khóa điện thoại, thanh toán điện tử.
+ Gợi ý thông minh: YouTube, Netflix, Shopee đề xuất nội dung/sản phẩm phù hợp.
1.2.1.2. Ứng dụng của dữ liệu lớn
Trong sinh hoạt hàng ngày, con người liên tục tạo ra dữ liệu thông qua các hoạt động
như sử dụng điện thoại thông minh, truy cập Internet, mua sắm trực tuyến, di chuyển,
giao tiếp trên mạng xã hội và sử dụng các thiết bị thông minh. Khối lượng dữ liệu này có
đặc trưng lớn, đa dạng, phát sinh liên tục và theo thời gian thực, phù hợp với mô hình dữ liệu lớn.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Trải nghiệm mua sắm: Shopee, Lazada, Tiki, Amazon, Ebay,...
+ Mạng xã hội và truyền thông số: Facebook, Tiktok, Youtube, Instagram.
+ Giải trí và nội dung số: Netflix, Spotify, Zing MP3.
+ Giao thông và di chuyển hàng ngày: Google Maps, Grab, Be, Uber.
1.2.1.3. Ứng dụng của điện toán đám mây
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của điện toán đám mây là lưu trữ dữ liệu
trực tuyến. Người dùng có thể lưu trữ tài liệu, hình ảnh, video và dữ liệu cá nhân trên
cloud thay vì thiết bị cục bộ.
Điện toán đám mây cho phép người dùng có thể:
+ Đồng bộ dữ liệu giữa nhiều thiết bị.
+ Truy cập dữ liệu mọi lúc, mọi nơi.
+ Giảm nguy cơ mất dữ liệu do hỏng thiết bị.
Một số ứng dụng phổ biến: Google Drive, OneDrive, iCloud, Dropbox.
1.2.1.4. Ứng dụng của IoT
Ngày nay, IoT đóng vai trò là cầu nối giữa thế giới vật lý và thế giới số, cho phép các
thiết bị “cảm nhận” môi trường xung quanh và tương tác với con người một cách thông minh hơn.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Nhà thông minh: Hệ thống chiếu sáng thông minh, điều hòa nhiệt độ tự động, khóa
cửa thông minh, camera an ninh và robot gia dụng.
+ Thiết bị cá nhân và thiết bị đeo thông minh: Đồng hồ thông minh, vòng đeo tay
sức khỏe và thiết bị theo dõi vận động.
+ Giao thông và di chuyển hằng ngày: Hệ thống định vị GPS, giám sát hành trình, 7 bãi đỗ xe thông minh
1.2.1.5. Ứng dụng của Blockchain
Blockchain không chỉ gắn với tiền mã hóa mà còn được ứng dụng để xây dựng niềm
tin số, giảm phụ thuộc vào bên trung gian và tăng tính minh bạch trong các hoạt động
giao dịch, quản lý và xác thực thông tin.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Thanh toán và giao dịch số: Ví điện tử.
+ Quản lý danh tính cá nhân: Hệ thống định danh số.
+ Thương mại điện tử: Mua bán trực tuyến, thanh toán tự động, quản lý bảo hành và bảo hiểm.
1.2.2. Ứng dụng trong y tế 1.2.2.1. Ứng dụng của AI
Trong lĩnh vực y tế, AI được ứng dụng rộng rãi nhằm hỗ trợ chẩn đoán, điều trị và
quản lý chăm sóc sức khỏe. Các mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích hợp, được
sử dụng để phân tích ảnh y khoa như X-quang, CT, MRI và siêu âm. Ngoài ra, AI còn
tham gia vào phân tích hồ sơ bệnh án điện tử và dữ liệu sinh học.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Chẩn đoán bệnh: Phân tích ảnh X-quang, MRI, CT để phát hiện sớm ung thư.
+ Hỗ trợ bác sĩ: Đề xuất phác đồ điều trị, theo dõi bệnh nhân.
+ Robot y tế: Hỗ trợ phẫu thuật, chăm sóc người cao tuổi.
+ Nghiên cứu thuốc: Rút ngắn thời gian tìm kiếm và thử nghiệm thuốc mới.
1.2.2.2. Ứng dụng của dữ liệu lớn
Ngành y tế là một trong những lĩnh vực tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp,
bao gồm hồ sơ bệnh án điện tử, dữ liệu hình ảnh y khoa, dữ liệu xét nghiệm, dữ liệu từ
thiết bị y tế và dữ liệu sức khỏe cá nhân. Các dữ liệu này có đặc trưng đa dạng, phát
sinh liên tục và có giá trị cao, phù hợp với mô hình dữ liệu lớn.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Quản lý hồ sơ bệnh án điện tử: Hệ thống EHR.
+ Hỗ trợ chẩn đoán và điều trị.
+ Phân tích hình ảnh y khoa.
+ Giám sát dịch bệnh và y tế cộng đồng. 8
1.2.2.3. Ứng dụng của điện toán đám mây
Điện toán đám mây là nền tảng quan trọng để triển khai y tế số, bệnh viện thông
minh, y học chính xác và chăm sóc sức khỏe thông minh.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Lưu trữ và quản lý hồ sơ y tế. + Y tế từ xa.
+ Phân tích dữ liệu và AI.
+ Quản lý và vận hành bệnh viện.
1.2.2.4. Ứng dụng của IoT
IoT trong y tế là hệ sinh thái các thiết bị y tế, cảm biến và hệ thống thông minh được
kết nối Internet nhằm thu thập, truyền tải và phân tích dữ liệu sức khỏe.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Theo dõi và giám sát sức khỏe bệnh nhân: Các thiết bị đeo thông minh và cảm biến
y sinh; Hệ thống giám sát bệnh nhân từ xa .
+ Chăm sóc người cao tuổi và phục hồi chức năng.
+ Kiểm soát nhiễm khuẩn và an toàn y tế.
1.2.2.5. Ứng dụng của Blockchain
Blockchain – với đặc tính phi tập trung, bất biến và xác thực bằng mật mã – được
xem là công nghệ tiềm năng để giải quyết các hạn chế của hệ thống quản lý dữ liệu y tế truyền thống.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Quản lý và chia sẻ hồ sơ y tế: Hệ thống hồ sơ bệnh án điện tử, quản lý quyền truy cập dữ liệu y tế.
+ Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu y tế.
+ Quản lý chuỗi cung ứng y tế và dược phẩm: Truy xuất nguồn gốc thuốc và thiết
bị y tế, theo dõi quá trình sản xuất, vận chuyển và phân phối, phát hiện và ngăn chặn
thuốc giả, thuốc kém chất lượng.
+ Thử nghiệm lâm sàng và nghiên cứu y sinh.
+ Thanh toán và bảo hiểm y tế.
+ Quản lý dữ liệu từ IoT và thiết bị y tế. 9
1.2.3. Ứng dụng trong giao thông vận tải
1.2.3.1. Ứng dụng của Blockchain
AI được tích hợp với IoT để phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian thực, hỗ trợ
điều khiển tín hiệu giao thông và phát triển xe tự hành. Trong bối cảnh đô thị hóa nhanh
chóng, AI đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các thành phố thông minh, nâng
cao chất lượng sống của người dân.
Tuy nhiên, việc triển khai các hệ thống này đòi hỏi hạ tầng kỹ thuật đồng bộ, chi phí
đầu tư lớn và khung pháp lý rõ ràng để đảm bảo an toàn và quyền riêng tư.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Xe tự lái: Tesla, Waymo sử dụng AI để nhận diện đường và vật cản.
+ Điều tiết giao thông: Dự báo ùn tắc, tối ưu đèn tín hiệu.
+ Gọi xe & giao hàng: Grab, Uber tối ưu tuyến đường, giá cước.
+ Logistics thông minh: Quản lý kho, dự đoán nhu cầu.
1.2.3.2. Ứng dụng của dữ liệu lớn
Giao thông vận tải là lĩnh vực tạo ra lượng dữ liệu rất lớn và liên tục từ nhiều nguồn
khác nhau như thiết bị định vị GPS, camera giao thông, cảm biến đường bộ, phương tiện
thông minh và ứng dụng di động.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Giám sát và điều hành giao thông: Camera giám sát, cảm biến giao thông, thiết bị
GPS trên phương tiện và dữ liệu từ điện thoại di động.
+ Dự báo và giảm ùn tắc giao thông: Phân tích mô hình di chuyển của người dân, dự
báo lưu lượng giao thông theo thời gian và không gian, xác định điểm nghẽn giao thông thường xuyên.
+ An toàn giao thông: Phân tích nguyên nhân tai nạn giao thông, xác định các điểm
đen tai nạn, đề xuất biện pháp phòng ngừa và cải thiện hạ tầng.
+ Quản lý vận tải và logistics: Quản lý đội xe và hành trình vận chuyển, tối ưu hóa
tuyến đường và thời gian giao hàng, giảm chi phí nhiên liệu và vận hành.
+ Phương tiện thông minh và tự hành: Cảm biến và hệ thống định vị, dữ liệu bản đồ
số và giao thông thời gian thực, hành vi của các phương tiện xung quanh.
+ Quy hoạch và phát triển hạ tầng giao thông: Quy hoạch mạng lưới giao thông, đánh
giá hiệu quả các dự án hạ tầng, dự báo nhu cầu giao thông trong tương lai. 10
1.2.3.3. Ứng dụng của điện toán đám mây
Ngày nay, nhu cầu di chuyển ngày càng gia tăng, hệ thống giao thông vận tải tạo ra
lượng dữ liệu rất lớn từ nhiều nguồn khác nhau như phương tiện, hạ tầng giao thông,
cảm biến và người tham gia giao thông. Điện toán đám mây đóng vai trò là hạ tầng công
nghệ nền tảng, cho phép lưu trữ, xử lý và chia sẻ dữ liệu giao thông một cách linh hoạt, mở rộng và hiệu quả.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Lưu trữ và quản lý dữ liệu giao thông: Dữ liệu GPS từ phương tiện, dữ liệu camera
và cảm biến giao thông, dữ liệu vận hành của hệ thống vận tải.
+ Giám sát và điều hành giao thông: Thu thập và xử lý dữ liệu giao thông theo thời
gian thực, giám sát tình trạng giao thông trên diện rộng, phát hiện sớm tai nạn, ùn tắc và sự cố giao thông.
+ Phân tích, dự báo giao thông: Dự báo lưu lượng giao thông theo thời gian và khu
vực, hỗ trợ quy hoạch và phát triển hạ tầng giao thông.
1.2.3.4. Ứng dụng của IoT
IoT trong giao thông vận tải là việc tích hợp các cảm biến, thiết bị thông minh và hệ
thống kết nối mạng vào phương tiện, hạ tầng giao thông và trung tâm điều hành nhằm
thu thập, truyền tải và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Quản lý phương tiện và đội xe: Theo dõi vị trí và hành trình phương tiện, giám sát
tình trạng kỹ thuật của phương tiện (nhiên liệu, động cơ, lốp), phân tích hành vi lái xe.
+ Giao thông công cộng: Theo dõi vị trí và trạng thái hoạt động của xe buýt, tàu
điện, cung cấp thông tin thời gian thực cho hành khách, phân tích dữ liệu nhu cầu đi lại để tối ưu lịch trình.
+ An toàn giao thông: Cảnh báo va chạm và nguy cơ tai nạn, giám sát vi phạm giao
thông, phát hiện và cảnh báo các điểm nguy hiểm trên hạ tầng giao thông.
+ Phương tiện thông minh và xe tự hành: Phương tiện với phương tiện, phương tiện
với hạ tầng, phương tiện với trung tâm điều hành.
+ Quản lý hạ tầng giao thông: giám sát tình trạng hạ tầng giao thông như cầu, đường,
hầm và bãi đỗ xe. Các cảm biến giúp: phát hiện sớm hư hỏng và xuống cấp, hỗ trợ bảo
trì dự đoán, tối ưu hóa khai thác hạ tầng giao thông. 11
1.2.3.5. Ứng dụng của Blockchain
Blockchain, với đặc trưng phi tập trung, minh bạch, bất biến và an toàn, được xem
là công nghệ phù hợp để giải quyết các vấn đề về niềm tin, xác thực dữ liệu và phối hợp
giữa các bên trong hệ thống giao thông vận tải.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Quản lý dữ liệu và chia sẻ thông tin giao thông: Chia sẻ dữ liệu giao thông giữa các
cơ quan quản lý, ngăn chặn việc chỉnh sửa hoặc giả mạo dữ liệu.
+ Quản lý phương tiện và đăng kiểm: Đăng ký phương tiện, lịch sử đăng kiểm, bảo
dưỡng và sửa chữa, thay đổi quyền sở hữu.
+ Logistics và chuỗi cung ứng vận tải: Theo dõi và truy xuất nguồn gốc hàng hóa, ghi
nhận quá trình vận chuyển và giao nhận, phối hợp giữa các bên trong chuỗi cung ứng.
+ Thanh toán và thu phí giao thông: Thu phí đường bộ và bãi đỗ xe, thanh toán dịch
vụ vận tải, chia sẻ doanh thu minh bạch giữa các bên.
+ Bảo hiểm và an toàn giao thông: Bảo hiểm phương tiện, tai nạn giao thông, khiếu nại và bồi thường.
+ Giao thông thông minh và phương tiện tự hành: Xác thực và bảo mật giao tiếp giữa
phương tiện, xác thực dữ liệu trao đổi giữa phương tiện và hạ tầng, đảm bảo an toàn và
tin cậy trong mạng lưới giao thông kết nối.
1.2.4. Ứng dụng trong nông nghiệp và môi trường 1.2.4.1. Ứng dụng của AI
Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, gia tăng dân số và suy giảm tài nguyên thiên nhiên,
nông nghiệp và môi trường là hai lĩnh vực chịu nhiều áp lực phát triển bền vững. AI được
xem là công cụ quan trọng giúp nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên, tăng năng suất
sản xuất nông nghiệp và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường tự nhiên. Việc ứng
dụng AI trong hai lĩnh vực này thường gắn liền với dữ liệu lớn, IoT, ảnh viễn thám và
thiết bị bay không người lái.
Một số ứng dụng phổ biến:
+ Nông nghiệp chính xác: Dự báo thời tiết, sâu bệnh, năng suất.
+ Drone & cảm biến AI: Theo dõi đất, nước, cây trồng.
+ Bảo vệ môi trường: Dự báo thiên tai, giám sát ô nhiễm.
Tài liệu liên quan:
-
Python và cơ hội nghề nghiệp – Tài liệu môn Lập trình PYTHON và ứng dụng | Đại học Đồng Tháp
54 27 -
Báo cáo lớn - Quản lý bán vật tư nông nghiệp môn Lập trình PYTHON và ứng dụng | Đại học Đồng Tháp
51 26 -
Bài tập thực hành - Lập trình biến, điều kiện, và OOP môn Lập trình PYTHON và ứng dụng | Đại học Đồng Tháp
49 25 -
Báo cáo bài tập lớn: Ứng dụng "Dán chữ ký vào PDF" môn Lập trình PYTHON và ứng dụng | Đại học Đồng Tháp
66 33