Blockchain là chủ đề đang vô cùng nóng trên toàn cầu hiện nay. Nó cùng với Bit- coin và tiền kỹ thuật số đã trở thành đề tài bàn luận trên rất nhiều mặt báo và trong những cuộc trò chuyện của mọi người. Tuy nhiên, khi nói về blockchain vẫn còn nhiều tranh cãi. Có người lo lắng rằng Bitcoin có thể chỉ là bong bóng, nhiều người cho rằng công nghệ phía sau nó là một sự đột phá, và công nghệ ấy sẽ tiếp tục con đường của mình cho đến khi được chấp nhận và tích hợp với Internet.

Giáo trình Trí tuệ nhân tạo và Robotics Scratch 3.0 Online

 Xin chia sẻ với cộng đồng tài liệu hướng dẫn lập trình trên Scratch, phiên bản "3.0 Online". Sở dĩ gọi như vậy, là vì bạn cần phải lập trình Online thì mới có thể tận dụng hết sức mạnh của nó, bao gồm:

• Công nghệ học máy (Teachable Machine của Google): Đây là công nghệ then chốt cho khái niệm Thị giác máy tính (Computer Vision). Google hỗ trợ cho chúng ta giao diện huấn luyện bằng hình ảnh, âm thanh và việc nhận dạng được lập trình trên Scratch 3.0 Online.

• Kết nối không dây với Microbit: Bằng kết nối Bluetooth ổn định, việc hiện thực nhà thông minh với Scratch đã không còn bị giới hạn. Tính năng này, kết hợp với công nghệ học máy, chúng ta có thể làm nên nhiều ứng dụng rất hấp dẫn.

• Nhận diện giọng nói: Mặc dù chỉ hỗ trợ tiếng Anh, nhưng đủ để các bạn làm một trợ lý ảo!!!!

• Nếu như thầy cô đang có 1 mini PC, surface pro hoặc 1 máy tính nhỏ, chất nó lên 1 con Robot, chúng ta đang tiến đến các công nghệ về Robot tự hành (autonomous robot) : Tự nhận diện đường đi, tự nhận diện biển giao thông!!!!

Chúc thầy cô và các bạn có thể hiện thực được nhiều dự án mới, với Scratch 3.0. Những công nghệ trên, trên Python, cũng sẽ sớm chia sẻ tới thầy cô và các bạn.

Giáo trình Trí tuệ nhân tạo (AI) và Khoa học dữ liệu

Được biên soạn trong thời đại bùng nổ cuộc cách mạng công nghệ 4.0 cho chúng ta nghe nhiều về khái niệm Trí tuệ nhân tạo hay còn gọi là AI (Artificial Intelligence).

Trong bài hướng dẫn này, chúng tôi sẽ giới thiệu các thao tác trên Teachable

Machine, giữa Python và Teachable Machine. Chúng tôi tập trung vào hướng dẫn, công cụ nhận diện bằng hình ảnh (Image Classifier). Các công cụ khác sẽ được trình bày trong những bài tiếp theo. Các mục tiêu chính như sau:

• Hiểu được các thành phần cơ bản AI

• Sử dụng được công cụ TeachableMachine của Google

• Trải nghiệm học Google máy tính trên trang web

• Lưu dự án AI trên công cụ Google Drive

Phần còn lại, chúng tôi sẽ thuật ngữ vị hóa cho TeachableMachine là "Học máy Google" cho thuận tiện bạn đọc.

Thêm mới phần OPC UA. Đây là một tiêu chuẩn cho giao tiếp trong tương lai với máy móc, Open Platform for Communications Unified Architecture. Tiêu chuẩn này có thể giao tiếp với tốc độ cực kì cao nên mới có thể áp dụng vào dây chuyền công nghiệp, đồng bộ hóa giữ thực và ảo (khái niệm Digital Twin, Serious Game). Tương lai, nó sẽ chạy trên nền 5G và ứng dụng trong các dịch vụ cần giao tiếp dữ liệu lớn. Mặc dù cao cấp, nhưng việc lập trình trên Python lại vô cùng đơn giản. Profile đơn giản của OPC UA chỉ hiện thực khoảng dưới 10 dòng code.