Trong bài giảng, Thore Graepel – chuyên gia nghiên cứu tại DeepMind và giáo sư tại Đại học UCL trình bày về cách tiếp cận AI của DeepMind dựa trên công nghệ machine learning. Ông lấy ví dụ về việc kết hợp giữa hai công nghệ deep learning và reinforcement learning để xây dựng các hệ thống thông minh, như AlphaGo, Capture The Flag và AlphaStar. 

Thore Graepel là trưởng nhóm nghiên cứu tại DeepMind và giáo sư chuyên ngành Machine Learning tại Đại học UCL. Ông nghiên cứu về vật lý tại Đại học Hamburg, Đại học Hoàng gia London và Đại học Kỹ thuật Berlin. Ông nhận bằng Tiến sĩ về Machine Learning năm 2001 tại Đại học Kỹ thuật Berlin. Năm 2003, sau khi hoàn thành nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học ETH Zurich and Royal Holloway, Đại học London, Thore gia nhập trung tâm nghiên cứu Microsoft Research tại Cambridge. Năm 2015, Thore trở thành trưởng nhóm nghiên cứu tại DeepMind và góp phần xây dựng nên AlphaGo – chương trình máy tính đầu tiên đánh bại một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp.

DeepMind đã hợp tác cùng Trung tâm trí tuệ nhân tạo Đại học UCL tổ chức chuỗi sự kiện với những bài giảng về về Deep Learning. Trong mười năm qua, Deep Learning đã phát triển thành một mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu, cung cấp khả năng học hỏi các tính năng phức tạp từ dữ liệu thô với độ chính xác và quy mô vượt bậc. Deep Learning đã được áp dụng trong việc giải quyết nhiều bài toán phức tạp như nhận diện đối tượng, nhận dạng giọng nói, tổng hợp tiếng nói (speech synthesis), dự đoán, scientific computing, điều khiển… Từ đó, các ứng dụng của Deep Learning len lỏi vào mọi lĩnh vực trong đời sống của chúng ta, như nghiên cứu y học, y tế, tương tác giữa người với máy tính, giao tiếp, vận tải, bảo tồn, sản xuất,… Để ghi nhận những thành tựu to lớn này, Giải thưởng Turing Award 2019 – giải thưởng danh giá nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính đã được trao cho ba nhà khoa học tiên phong cho công nghệ Deep Learning.

Trong chuỗi sự kiện này, các chuyên gia nghiên cứu đến từ công ty trí tuệ nhân tạo hàng đầu thế giới DeepMind sẽ mang đến 12 bài diễn thuyết về một loạt các chủ đề thú vị về Deep Learning, như các nguyên tắc cơ bản để huấn luyện mạng lưới thần kinh thông qua các ý tưởng thông minh về khả năng ghi nhớ, tập trung và mô hình sinh mẫu (generative model), hay chủ đề về đổi mới có trách nhiệm.

Tin liên quan: