Tiểu luận về AI - Công nghệ thông tin | Trường đại học Điện Lực
Tiểu luận về AI - Công nghệ thông tin | Trường đại học Điện Lực được sưu tầm và soạn thảo dưới dạng file PDF để gửi tới các bạn sinh viên cùng tham khảo, ôn tập đầy đủ kiến thức, chuẩn bị cho các buổi học thật tốt. Mời bạn đọc đón xem!
Môn: Công nghệ thông tin(CNTT350)
Trường: Đại học Điện lực
Thông tin:
Tác giả:
Preview text:
Bùi Huy Hùng -21810310337
Bài tập 2: Giả sử em là kỹ sư lập trình của công ty phát triển phần mềm (tùy các
chọn loại công ty), trưởng nhóm yêu cầu em đưa ra 1 giải pháp ứng dụng AI trong
sản phẩm em đang tham gia phát triển. Em hãy viết 1 bài luận mô tả và cách thức
ứng dụng AI vào trong phần mềm này.
Trong bối cảnh ngày càng cạnh tranh và phức tạp của thị trường phần mềm
hiện nay, việc áp dụng Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) vào sản phẩm phần mềm đang
phát triển trở nên cực kỳ quan trọng. AI không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất và
trải nghiệm người dùng mà còn giúp tạo ra giá trị cạnh tranh đáng kể. Vì vậy
bài luận này em sẽ trở thành một kỹ sư lập trình công ty phát triển phần mềm
đang phát triển phần mềm tự nhận diện khuôn mặt điểm danh các sinh viên trong lớp học.
I.Khám Phá Sản Phẩm Phần Mềm Hiện Tại
Trước khi bước vào việc áp dụng AI vào phần mềm nhận diện khuôn mặt,
chúng ta cần hiểu rõ sản phẩm phần mềm hiện tại và nhu cầu của người dùng.
1. Xác định vấn đề cụ thể: Việc viết tay hoặc đánh máy tên của từng người
điểm danh yêu cầu nhiều thời gian, đặc biệt đối với các lớp học hoặc sự
kiện có số lượng người tham gia lớn. Điều này có thể dẫn đến việc mất
thời gian quý báu. Quá trình điểm danh thủ công dễ dẫn đến sai sót và
lỗi. Người điểm danh có thể viết sai tên hoặc dựa vào thông tin không
chính xác. Sau khi việc điểm danh hoàn thành, việc theo dõi và tạo báo
cáo có thể phức tạp và tốn thời gian hơn. Có khả năng người tham gia có
thể gian lận trong việc điểm danh bằng giấy bằng cách nhờ người khác điểm danh thay mình.
2. Làm thế nào AI có thể giúp: AI có khả năng xác định và ghi lại thông tin
người tham gia nhanh chóng và tự động, giúp tiết kiệm thời gian đáng kể
trong quá trình điểm danh. Nhận diện khuôn mặt bằng AI có độ chính
xác cao, giảm thiểu lỗi và sai sót. Dữ liệu nhận diện khuôn mặt có thể
được lưu trữ an toàn và dễ dàng truy cập, không lo sợ mất dữ liệu. Dữ
liệu điểm danh có thể được tự động theo dõi và tạo ra báo cáo một cách
dễ dàng, giúp quản lý hiểu rõ hơn về quá trình điểm danh.
II. Thu Thập Dữ Liệu và Chuẩn Bị
Dự án nhận diện khuôn mặt cần một lượng lớn dữ liệu hình ảnh để huấn
luyện mô hình AI. Dữ liệu này cần được thu thập và chuẩn bị trước khi có thể áp dụng AI.
1. Thu thập dữ liệu hình ảnh: Dữ liệu hình ảnh của các người dùng cần
được thu thập một cách kỹ lưỡng. Sắp xếp các buổi chụp ảnh để thu thập
dữ liệu. Đảm bảo có đủ nhiều hình ảnh từ nhiều góc độ, ánh sáng và biểu cảm khuôn mặt khác nhau.
2. Chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu hình ảnh cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và
chuẩn hóa sao cho phù hợp với việc huấn luyện mô hình AI. Sau khi thu
thập, dữ liệu hình ảnh cần được xử lý để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa. Các
công việc này có thể bao gồm việc cắt hình ảnh, thay đổi độ phân giải,
và loại bỏ nền. Phân loại và gán nhãn dữ liệu, đặc biệt là xác định khuôn mặt trong hình ảnh.
III. Lựa Chọn và Xây Dựng Mô Hình AI
Lựa chọn phương pháp AI phù hợp là bước quan trọng. Có nhiều phương
pháp AI có thể được áp dụng cho việc nhận diện khuôn mặt, nhưng một
trong những phương pháp phổ biến là sử dụng Deep Learning và
Convolutional Neural Networks (CNN).
1. Xây dựng mô hình CNN: Mô hình CNN có khả năng học các đặc trưng
quan trọng từ dữ liệu hình ảnh. Nó cần được xây dựng và đào tạo để có
khả năng nhận diện khuôn mặt.
IV. Tích Hợp AI Vào Sản Phẩm Phần Mềm
Sau khi có mô hình AI nhận diện khuôn mặt, chúng ta cần tích hợp nó vào
sản phẩm phần mềm. Cách thức này bao gồm:
1. Phát triển giao diện người dùng: Phần mềm cần có giao diện để chụp
hình ảnh và hiển thị kết quả nhận diện.
2. Kết nối với thiết bị chụp hình: Phần mềm cần kết nối với thiết bị chụp
hình, chẳng hạn như webcam hoặc camera di động, để lấy hình ảnh khuôn mặt.
V. Kiểm Tra, Đánh Giá và Tối Ưu Hóa
Sau khi tích hợp AI vào sản phẩm, chúng ta cần thực hiện kiểm tra và đánh
giá để đảm bảo rằng nó hoạt động đúng cách. Điều này bao gồm kiểm tra
độ chính xác của việc nhận diện khuôn mặt và thời gian phản ứng.
VI. Triển Khai và Duỳ Trì
Sau khi đã kiểm tra và đánh giá, sản phẩm có thể triển khai trong môi
trường thực tế. Điều quan trọng là duy trì và tối ưu hóa mô hình AI theo
thời gian để đảm bảo tính ổn định và độ chính xác. Cập nhật thường xuyên
với dữ liệu mới sẽ giúp cải thiện khả năng nhận diện.