Nghiên cứu tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam

Tóm tắt

Việc nghiên cứu các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) giúp xác định các lĩnh vực mà AI có ảnh hưởng lớn nhất và đưa ra các giải pháp để tối đa hóa tiềm năng của công nghệ này. Nghiên cứu AI cũng giúp định hướng cho các doanh nghiệp và chính phủ trong việc đưa ra quyết định và định hướng chính sách, giúp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, mang lại lợi ích cho người dùng và góp phần phát triển kinh tế. Bài báo sẽ trình bày tiềm năng, cũng như những cơ hội và thách thức của việc nghiên cứu áp dụng AI trong lĩnh vực thương mại điện tử nói riêng và các ngành khác nói chung.

 

Từ khóa
thương mại điện tử AI trí tuệ nhân tạo

Tài liệu tham khảo

1.
Lê, V. N., & Tạ, T. H. (2019). Sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo trong phân loại dữ liệu hình ảnh y tế. Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin và Truyền thông, 4(4), 19-26. Truy cập tại: https://kinhtedothi.vn
2.
Lương, T. T., Đào, T. T., Phạm, H. V., & Lê, N. T. (2021). Ứng dụng deep learning cho việc phát hiện xâm nhập mạng trong hệ thống tài chính. Tạp chí Khoa học Công nghệ An ninh mạng và Dữ liệu lớn, 2(1), 19-32.
3.
Trần, M. T., & Nguyễn, V. C. (2019). Ứng dụng kỹ thuật trí tuệ nhân tạo vào dự báo giá trị đất. Tạp chí Khoa học Công nghệ và Môi trường, 3(3), 113-121.
4.
Silver, D., Huang, A., Maddison, C. J., Guez, A., Sifre, L., van den Driessche, G., ... & Dieleman, S. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search. Nature, 529(7587), 484-489.
5.
Li, X., Chen, H., & Hu, X. (2019). Real-time traffic sign detection and recognition based on deep learning. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 10(8), 3045-3054.
6.
Feng, M., Liu, S., Kang, J., & Zhu, J. (2018). A deep learning approach to traffic flow prediction based on long short-term memory neural network. IEEE Access, 6, 16631-16640.
7.
Ng, H. K., Chen, K. Y., Lee, S. L., & Hsu, C. H. (2019). Applying deep learning algorithms for predicting stock prices. Journal of Systems and Software, 158, 110400.