Ứng ụng AI trong kinh doanh

AI trong quản trị đương đại
(Bài giảng được xây dựng dựa trên sự hỗ trợ của AI) Giới thiệu môn học
Giải nhất cuộc thi sẽ thuộc về ai? Và hình ảnh đó là gì? FOMO??? Mục tiêu môn học
• Kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo (AI).
• Kiến thức về xu hướng hiện tại và tương lai của trí tuệ nhân tạo.
• Khả năng của trí tuệ nhân tạo đang tác động đến các doanh
nghiệp trên toàn cầu và trong các lĩnh vực khác nhau như thế nào.
• Tác động như thế nào đến vai trò hiện tại của người học và
những gì người học có thể ứng dụng với trí tuệ nhân tạo. Nội dung môn học
PHẦN 1: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
1.1 Trí tuệ nhân tạo là gì?
1.2 Lịch sử phát triển của trí tuệ nhân tạo
1.3 Phân loại trí tuệ nhân tạo
1.4 Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo
1.5 Lợi ích và rủi ro của trí tuệ nhân tạo
1.6 Tương lai của trí tuệ nhân tạo Nội dung môn học
PHẦN 2: NỀN TẢNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
2.1 Định nghĩa về trí thông minh
2.2 Các thành phần của trí thông minh
2.3 Khác biệt giữa trí thông minh người và máy tính
2.4 Tác tử và môi trường 2.5 Trình bày tri thức
2.6 Tác tử dựa trên tri thức
2.7 Kỹ thuật biểu diễn tri thức trong trí tuệ nhân tạo Nội dung môn học
PHẦN 3: CÁC KỸ THUẬT TRONG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
3.1 Tổng quan các kỹ thuật trong AI 3.2 Kỹ thuật hồi quy 3.3 Kỹ thuật học máy
3.4 Kỹ thuật mạng lưới nơ-ron 3.5 Kỹ thuật học sâu
3.6 Kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên 3.7 Thị giác máy tính
3.8 Điện toán nhận thức Nội dung môn học
PHẦN 4: XU HƯỚNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG QUẢN TRỊ ĐƯƠNG ĐẠI
4.1 Vấn đề đạo đức của trí tuệ nhân tạo
4.2 Trí tuệ nhân tạo và các vấn đề xã hội
4.3 Trí tuệ nhân tạo như một dịch vụ (AIaaS) 4.4 Robotics 4.5 Các hệ chuyên gia
4.6 Trí tuệ vạn vật (AIoT)
4.7 Điện toán biên (Edge Computing) 4.8 Metaverse
4.9 Lập luận mờ (Fuzzy Logic)
4.10 Giải thuật di truyền (Genetic Algorithms)
4.11 Tính toán mềm (Soft Computing)
4.12 Học chuyển giao (Transfer learning) Nội dung môn học
PHẦN 5: CÁC ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
5.1 Các ứng dụng phổ biến của trí tuệ nhân tạo
5.2 Trí tuệ nhân tạo tạo sinh
5.3 Nền tảng xây dựng ứng dụng trí tuệ nhân tạo Tài liệu học tập Slide bài giảng Sách tham khảo:
[1] Stuart J. Russell, Peter Norvig - Artificial Intelligence_ A Modern Approach, Global Edition-Pearson (2021)
[2] Reema Thareja, “Artificial Intelligence: Beyond Classical AI”, Pearson 2023.
[3] Tom Taulli, Artificial Intelligence Basics: A Non-Technical Introduction.
Monrovia, CA, USA: Appres. 2019.
[4] Open AI, Help Center, https://help.openai.com/en/collections/3742473- chatgpt
[5] Midjourney, Midjourney Quick Start Guide
https://docs.midjourney.com/v1/docs Đánh giá • Chuyên cần: 10% • Điểm quá trình:
• Bài tập cá nhân: 20% (trắc nghiệm đề đóng/mở) • Bài tập nhóm: 20%
• Điểm bài thi cuối kỳ: 50%
• Tự luận đề đóng/mở Bài tập nhóm
• Sinh viên chia thành các nhóm làm việc trong nhóm gồm 4-5 sinh viên.
• Mỗi nhóm sẽ viết lại bài báo cáo cho việc phân tích, ứng dụng
chủ đề của mình. Bài báo cáo sẽ tuân theo yêu cầu định dạng
văn bản mà giảng viên đưa ra. Bài tập nhóm Xác định vấn đề:
• Mỗi nhóm chọn 1 lĩnh vực (VD: giáo dục, y tế, kinh doanh, nông nghiệp, logistics,
môi trường, giải trí, nghệ thuật).
• Đặt ra 1 vấn đề cụ thể trong lĩnh vực đó (VD: gian lận trong thi cử, chẩn đoán
sớm bệnh tiểu đường, tối ưu chuỗi cung ứng, dự đoán năng suất mùa vụ,…).
Đề xuất giải pháp ứng dụng AI:
• Nhóm nghiên cứu và mô tả: AI có thể giải quyết vấn đề này như thế nào?
• Xác định loại AI phù hợp (VD: xử lý ngôn ngữ tự nhiên, computer vision, machine
learning dự báo, hệ thống gợi ý, chatbot, phân tích dữ liệu cảm biến,…).
• Xây dựng sơ đồ cách thức giải pháp hoạt động (Pipeline AI). Bài tập nhóm
Phát triển bản mô tả giải pháp:
• Mô tả dữ liệu cần thu thập.
• Quy trình đưa dữ liệu vào hệ thống AI. • Kết quả AI tạo ra.
• Giá trị đem lại cho tổ chức/xã hội/người dùng. Thuyết trình:
• Trình bày giải pháp (30–35 phút).
• Giải thích vì sao giải pháp này khả thi (dựa trên hiện trạng công
nghệ, dữ liệu có sẵn, nhu cầu thực tế).
• Dự báo khó khăn và hướng khắc phục. Bài tập nhóm
• Gợi ý chủ đề để nhóm lựa chọn
• Giáo dục: AI chấm bài tự động, gợi ý lộ trình học cá nhân hóa.
• Y tế: AI phát hiện sớm các bệnh qua ảnh y học.
• Nông nghiệp: AI dự đoán năng suất cây trồng dựa trên cảm biến, hình ảnh vệ tinh.
• Môi trường: AI phân tích dữ liệu khí thải, dự báo chất lượng không khí.
• Logistics & bán lẻ: AI dự báo nhu cầu hàng hóa, tối ưu tồn kho.
• Sản xuất: AI phát hiện lỗi sản phẩm qua camera tự động.
• Giải trí & truyền thông: AI gợi ý nhạc, phim, hoặc phân tích hành vi khán giả. Bài tập nhóm • Tiêu chí đánh giá
• Xác định vấn đề rõ ràng (20%): Có ý nghĩa thực tiễn, có thể ứng dụng AI.
• Mức độ sáng tạo và phù hợp của giải pháp (30%): Có sự kết
nối hợp lý giữa vấn đề và công nghệ AI.
• Trình bày giải pháp (30%): Rõ ràng, cấu trúc logic, dễ hiểu.
• Phản biện & khả năng bảo vệ ý tưởng (20%): Trả lời thuyết
phục, thể hiện hiểu biết sâu. Các chủ đề nghiên cứu STT Tên chủ đề Nhóm trưởng Ngày báo cáo 1 2 3 4 Giảng viên Trần Việt Tâm
Bộ môn Thương mại điện tử - Khoa hệ thống thông tin quản lý 0983.677.983 (zalo) tamtv@hub.edu.vn