>
Chào mừng đến với Atman
MES - CRM - SCM - ERP EIS - BI
Chúng tôi có thể giúp bạn
Dịch vụ

Chào mừng bạn đến với ATMAN, một chuyên gia dịch vụ CNTT toàn cầu. ATMAN hướng tới chất lượng và dịch vụ toàn cầu tốt nhất.

Atman

Dịch vụ Tư vấn Kinh doanh của Kiến thức và Kỹ năng Xuất sắc Toàn cầu

Nhà máy thông minh

Trở thành Nhà máy Thông minh với ATMANEULER!

Sewing Fab

Hãy là Nhà máy và Doanh nghiệp Thông minh!

Atmaneuler

MES ∙ CRM ∙ SCM ∙ ERP ∙ EIS ∙ BI Trở thành công ty thông minh với ATMANEULER của WEB, thiết bị di động ∙ IoT & AI

Hoạt động bán hàng

Giải pháp CRM của sự xuất sắc toàn cầu

Human Fab

Giải pháp HRM của sự xuất sắc toàn cầu

Tin tức và thông báo
ML & AI

Tư duy dựa trên giả thuyết

Khả năng tư duy khoa học, khả năng giải quyết các vấn đề trong một tổ chức và khả năng giải quyết các sự kiện của Sherlock Holmes đều là những từ khác để chỉ quá trình tư duy chính xác.

Khi một hiện tượng mới được quan sát trong thế giới thực, nhà khoa học không cố gắng khám phá thêm dữ liệu trường hợp. Sở dĩ một hiện tượng mới xảy ra là vì nó đã là một sự thật. Thay vì thu thập thêm dữ liệu, các nhà khoa học bắt đầu suy nghĩ từ đó. "Tư duy" này của một nhà khoa học là một trong những công cụ mạnh mẽ được sử dụng trong vật lý. Đây được gọi là thí nghiệm Gedanken, hay thí nghiệm suy nghĩ. Đây là một thử nghiệm mà tôi chỉ nghĩ trong đầu, nhưng chưa bao giờ được thực hiện trong thực tế.

Nguyên nhân của hiện tượng quan sát được là gì?

Suy nghĩ, suy nghĩ, suy nghĩ và lặp đi lặp lại các thí nghiệm suy nghĩ trong đầu bạn. Cuối cùng, hãy suy ra nguyên nhân có thể xảy ra nhất. Đó là việc tạo ra một 'giả thuyết' nguyên nhân. Và nếu nguyên nhân mà anh ta suy ra là đúng, anh ta cố gắng tìm ra nó vì một kết quả khác từ nó chắc chắn sẽ tồn tại trong thế giới thực.

Nếu một kết quả khác chắc chắn xảy ra từ nguyên nhân mà anh ta dự đoán và suy ra được quan sát thấy trong thế giới thực, thì nguyên nhân (giả thuyết) mà anh ta suy ra được đặt tên là một lý thuyết, và nếu nó không được quan sát, hãy loại bỏ giả thuyết đầu tiên và suy ra một nguyên nhân mới (giả thuyết) lặp lại quá trình thực hiện nó.

Tư duy khoa học

Kết quả của quá trình suy nghĩ này là Heli dự đoán rằng sao chổi sẽ đến, Maxwell dự đoán sóng điện từ và Einstein dự đoán rằng ánh sáng sẽ bị bẻ cong do hiệu ứng hấp dẫn.

Làm thế nào để điều này chỉ áp dụng cho khoa học? Làm thế nào đây nên là lĩnh vực độc quyền của các nhà khoa học? Vô số sự cố xảy ra trong lĩnh vực kinh doanh, cũng như những vấn đề và thách thức cần giải quyết, dường như không có gì khác biệt. Nó chỉ đơn giản là sự vắng mặt của một quá trình suy nghĩ như vậy.

 

Câu chuyện liên quan đến cái gọi là giả thuyết photon, đã trao giải Nobel Vật lý cho Einstein, là một trường hợp thích hợp để cho thấy toàn bộ quá trình suy nghĩ đúng đắn này. Tư duy toán học, khoa học theo phong cách Sherlock Holmes được thể hiện một cách điển hình. Đây là câu chuyện về việc Einstein đã giải quyết một cách xuất sắc một hiện tượng mới chưa được khoa học giải thích cũng như không hiểu được quan sát từ thí nghiệm hiệu ứng quang điện và nghiên cứu bức xạ vật đen. Qua trường hợp của Einstein, chúng ta cũng khẳng định rằng quá trình tư duy khoa học, quá trình tư duy của Sherlock Holmes và quá trình tư duy toán học là giống nhau.

Science

Uncertainty and subjective probability of corporate management

Việc ra quyết định không phải là về quá khứ, mà về bản chất là tương lai. Mặt khác, bản chất của tương lai nằm ở sự không chắc chắn. Vì vậy, ra quyết định là một cái gì đó về sự không chắc chắn. Không chắc chắn có nghĩa là không thể đoán trước, có nghĩa là nó ngẫu nhiên.

Tính ngẫu nhiên của tính không thể đoán trước này có thể được thể hiện dưới các dạng ngẫu nhiên khác. Đó là tính ngẫu nhiên được thể hiện trên phân phối xác suất. Giả sử bạn tung một đồng xu 100 lần và đếm số đầu xuất hiện. Lý do bạn thực hiện thí nghiệm xác suất này là để xác định (suy luận) và xác định rằng các đồng xu dùng để tung là không cân bằng. Có lý khi tin rằng số đầu xuất hiện 90 hoặc 15 là bằng chứng thống kê cho thấy đồng xu không cân bằng.

Tuy nhiên, đường ranh giới nên được vẽ ở đâu để đưa ra các suy luận thống kê như vậy? Đầu số xuất hiện là 77, 65, 55? Chúng ta không thể rút ra bất kỳ kết luận nào từ mẫu 100 tung đồng xu mà không biết phân phối xác suất để một đồng xu cân bằng xuất hiện đầu.

Science

Neuron Cell Body, Neuron and Embodied

Một đơn vị của hệ thần kinh truyền các kích thích và hưng phấn. Nó đôi khi được sử dụng cùng nghĩa với cơ thể tế bào thần kinh (soma), hoặc nó được sử dụng như một khái niệm kết hợp cơ thể tế bào thần kinh và các hình chiếu từ nó. Chức năng cơ bản của tế bào thần kinh là truyền thông tin đến các tế bào khác bằng cách tạo ra điện khi được kích thích. Tín hiệu điện được tạo ra theo cách này được gọi là điện thế hoạt động. Tế bào thần kinh có thể được chia thành ba phần chính. Phần tế bào có nhân là thân tế bào thần kinh, phần nhận tín hiệu từ các tế bào khác là dendrite và phần gửi tín hiệu đến các tế bào khác là sợi trục. Phần truyền tín hiệu giữa các hình chiếu được gọi là khớp thần kinh. Tế bào thần kinh có thể được chia thành ba loại theo vai trò của chúng: tế bào thần kinh cảm giác, tế bào thần kinh liên kết và tế bào thần kinh vận động. Ngoài ra, tùy thuộc vào số lượng hình chiếu, tức là loại nơ-ron được chia thành các loại.

Mục đích rõ ràng và duy nhất của những gì chúng ta nhìn thấy, học hỏi và tìm hiểu là biến nó thành của riêng chúng ta. Tôi không chỉ có nó như một ý tưởng trong đầu mà tôi muốn sử dụng nó trong thế giới thực.

Vì vậy, chúng tôi “đào tạo” nó để biến nó thành của riêng mình. Nếu bạn muốn nắm trong thời gian ngắn, còn nếu là kiến ​​thức ở dạng văn bản, bạn có thể xem đi xem lại và giải bài để biến nó thành kiến ​​thức hoàn toàn của mình. Hoặc bạn có thể có được nó vào một lúc nào đó bằng cách tích lũy và tích lũy trong một thời gian dài mà không cần nỗ lực chuyên sâu.

Những biểu hiện “Tôi biết bằng trái tim mình, không phải bằng cái đầu, tôi biết bằng cơ thể mình,” là những biểu hiện có thể xảy ra khi nó được thể hiện như là của chính tôi.

Theo nghiên cứu của khoa học não bộ, cho dù đó là tinh thần hay thể chất, hoàn toàn là của tôi không là gì khác ngoài một mạng lưới các cơ quan tế bào thần kinh, tế bào thần kinh, theo nghiên cứu của khoa học não bộ. Hoàn toàn là của tôi theo quan điểm của khoa học não bộ không hơn gì một vật thể chất.

Tư duy khoa học là một “kỹ năng” không dễ gì bạn tự làm được. Người ta cho rằng một số khả năng thiên tài vượt trội hơn bình thường nên được ban tặng. Cũng giống như Sherlock Holmes.

Tuy nhiên, quá trình hiện tại để nhìn các văn bản về tư duy khoa học bằng mắt và suy nghĩ bằng đầu là quá trình trong đó các tế bào thần kinh và tế bào thần kinh hình thành một mạng lưới “tư duy khoa học” trong não. Thiên tài có thể không biết nhưng những người bình thường như chúng ta sẽ tích lũy, tích lũy quá trình như vậy và đến một lúc nào đó sẽ có được những khả năng như vậy.

ML & AI

Artificial intelligence series overview

Vào ngày 9 tháng 3 năm 2016, một sự cố chấn động đã xảy ra trong đó kỳ thủ cờ vây Sedol Lee đã thua trước trí tuệ nhân tạo (AI) AiphaGo của Google. Những người không thường chơi cờ vây, những người không liên quan gì đến ngành công nghệ thông tin, và những người cho rằng trí tuệ nhân tạo là môn học chỉ xuất hiện trong phim và hoạt hình cũng đã chú ý đến điều này. Quá trình này được phản ánh trong phim tài liệu.

AiphaGo được triển khai bằng cách học sâu, là công nghệ cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, và là cơ hội để khơi dậy sự quan tâm đến học sâu trong công chúng sau trận đấu với Sedol Lee. Mặt khác, học máy, học máy như một công nghệ trí tuệ nhân tạo cũng đã bắt đầu được công chúng công nhận, và mối quan hệ giữa trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu có thể được tóm tắt như sau.

Học máy thuộc một danh mục lớn của trí tuệ nhân tạo và một phần của học máy được phân loại là học sâu. Tương tự, trí tuệ nhân tạo tương ứng với thức ăn nói chung, học máy tương ứng với thức ăn cao cấp hơn và học sâu tương ứng với các món bít tết cao cấp. Vì vậy, bông hoa của trí tuệ nhân tạo có thể được gọi là học sâu. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các công nghệ khác trong học máy ngoài học sâu là vô dụng. Nó chỉ là sự lựa chọn của công nghệ để áp dụng cho các tình huống là khác nhau. Thuật toán Naive Bayes, một loại công nghệ máy học, thường được áp dụng cho công nghệ lọc thư rác trong không gian thư mà chúng ta gặp phải hàng ngày.
Trong loạt bài này, chúng tôi muốn tập trung vào suy luận Bayes cơ bản về công nghệ học sâu và trí tuệ nhân tạo. Cơ sở của học sâu là một mạng nơ-ron nhân tạo. Mặc dù mô hình Mạng nơ-ron Bayes, gần đây đã phát triển thành mạng nơ-ron nhân tạo, đang thu hút sự chú ý, nó tập trung vào các mạng nơ-ron nhân tạo và chính suy luận Bayes.
Mọi người đều nói về trí tuệ nhân tạo. Nguồn cấp tin tức Facebook của tôi cũng được bao phủ bởi nội dung trí tuệ nhân tạo. Các bài báo liên quan đến trí tuệ nhân tạo chiếm một phần đáng kể trên các mặt báo, và các sản phẩm điện tử cần kèm theo thuật ngữ trí tuệ nhân tạo để bán chạy. Thậm chí còn có một trò đùa rằng nếu bạn điền từ trí tuệ nhân tạo vào kế hoạch kinh doanh của mình, bạn có thể nhận được vốn đầu tư. Mặc dù điều này có thể gây ra tranh cãi về bong bóng, nhưng trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học sâu, đang chứng tỏ bản thân từng ngày bằng cách đưa ra những kết quả đáng kinh ngạc cho thế giới. Ngoài ra, nhiều thư viện phần mềm trí tuệ nhân tạo đã ra đời, trở thành một thế giới mà ngay cả các nhà phát triển phần mềm nói chung cũng có thể dễ dàng sử dụng trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, đã có lúc trí tuệ nhân tạo chỉ dành cho 'bác sĩ'. Điều này là do cấu trúc lý thuyết của các công nghệ trí tuệ nhân tạo này rất toán học và chuyên biệt, vì vậy về mặt lý thuyết nó là quá mức cần thiết đối với công chúng và các nhà phát triển phần mềm nói chung.
Tuy nhiên, nếu loạt bài này dành cho các nhà phát triển thông thường, nó sẽ chủ yếu chứa nội dung về thư viện và các đoạn mã nguồn như Python, Anaconda, TensorFlow và Keras. Mục đích chính là khám phá nội dung của trí tuệ nhân tạo hơn là khám phá loại câu chuyện mà các công nghệ này bao gồm và cách chúng hoạt động. Sẽ có một số nội dung toán học và kỹ thuật, nhưng không cần phải lo lắng gì cả vì nó sẽ được phát triển với nội dung thông thường để những người kinh doanh bình thường có thể hiểu và truy cập đầy đủ.

[AtMAN Solution] 1 - Introduce AtMAN Solution (NEW)

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Laoreet eu, convallis elementum a sollicitudin semper integer in tortor. Ac pellentesque diam fermentum nisl, maecenas. Nibh turpis arcu eu aenean. Nibh pellentesque tincidunt vel, velit. Consequat duis pellentesque ac id et urna, adipiscing turpis urna. Facilisis convallis vitae dui laoreet iaculis velit dignissim magna. Lacus cursus cursus enim rhoncus, sed tempus fringilla sit. Dignissim sapien, a mattis molestie nulla libero at eu adipiscing. Volutpat, quisque nisl, cursus aenean pulvinar purus posuere.

AtMAN WorkCheck(출퇴근) Mobile(Wifi or GPS)

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Laoreet eu, convallis elementum a sollicitudin semper integer in tortor. Ac pellentesque diam fermentum nisl, maecenas. Nibh turpis arcu eu aenean. Nibh pellentesque tincidunt vel, velit. Consequat duis pellentesque ac id et urna, adipiscing turpis urna. Facilisis convallis vitae dui laoreet iaculis velit dignissim magna. Lacus cursus cursus enim rhoncus, sed tempus fringilla sit. Dignissim sapien, a mattis molestie nulla libero at eu adipiscing. Volutpat, quisque nisl, cursus aenean pulvinar purus posuere.

[AtMAN Solution] Messenger on Web

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Laoreet eu, convallis elementum a sollicitudin semper integer in tortor. Ac pellentesque diam fermentum nisl, maecenas. Nibh turpis arcu eu aenean. Nibh pellentesque tincidunt vel, velit. Consequat duis pellentesque ac id et urna, adipiscing turpis urna. Facilisis convallis vitae dui laoreet iaculis velit dignissim magna. Lacus cursus cursus enim rhoncus, sed tempus fringilla sit. Dignissim sapien, a mattis molestie nulla libero at eu adipiscing. Volutpat, quisque nisl, cursus aenean pulvinar purus posuere.

[AtMan Solution] Notice Board (OLD)

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Laoreet eu, convallis elementum a sollicitudin semper integer in tortor. Ac pellentesque diam fermentum nisl, maecenas. Nibh turpis arcu eu aenean. Nibh pellentesque tincidunt vel, velit. Consequat duis pellentesque ac id et urna, adipiscing turpis urna. Facilisis convallis vitae dui laoreet iaculis velit dignissim magna. Lacus cursus cursus enim rhoncus, sed tempus fringilla sit. Dignissim sapien, a mattis molestie nulla libero at eu adipiscing. Volutpat, quisque nisl, cursus aenean pulvinar purus posuere.

[Demo] Solution for DID

Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Laoreet eu, convallis elementum a sollicitudin semper integer in tortor. Ac pellentesque diam fermentum nisl, maecenas. Nibh turpis arcu eu aenean. Nibh pellentesque tincidunt vel, velit. Consequat duis pellentesque ac id et urna, adipiscing turpis urna. Facilisis convallis vitae dui laoreet iaculis velit dignissim magna. Lacus cursus cursus enim rhoncus, sed tempus fringilla sit. Dignissim sapien, a mattis molestie nulla libero at eu adipiscing. Volutpat, quisque nisl, cursus aenean pulvinar purus posuere.

Câu hỏi ?

Hãy hỏi chúng tôi về sản phẩm, giá cả, cách thực hiện hoặc bất kỳ điều gì khác. Chúng tôi sẵn sàng trợ giúp.