CHIA SẺ KIẾN THỨC

9 Cuốn Sách AI “Gối Đầu Giường” Để Nắm Vững Trí Tuệ Nhân Tạo Từ A Đến Z

9-cuon-sach-AI

Trong bối cảnh kỷ nguyên số bùng nổ, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã khẳng định vị thế là nền tảng cốt lõi cho mọi sự đổi mới và phát triển. Để thực sự làm chủ AI, việc liên tục cập nhật kiến thức chuyên sâu là điều không thể thiếu. Mặc dù các tài nguyên trực tuyến rất phong phú, nhưng giá trị từ những cuốn sách được chắt lọc kỹ lưỡng vẫn là vô giá. Mỗi trang sách bạn đọc không chỉ tích lũy kiến thức mà còn xây dựng một nền tảng vững chắc, giúp bạn bứt phá trong lĩnh vực đầy tiềm năng này.

Dưới đây là tuyển tập 9 cuốn sách AI được các chuyên gia hàng đầu gợi ý, giúp bạn “master” trí tuệ nhân tạo từ cơ bản đến nâng cao, đặc biệt tập trung vào Kỹ thuật AI, phát triển Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) và Kỹ thuật Prompt. Hãy cùng khám phá những nguồn tri thức quý giá này!

1. AI Engineering (Kỹ Thuật AI) by Chip Huyen

  • Link truy cập: https://github.com/chiphuyen/aie-book

  • Dành cho: Kỹ sư Machine Learning, nhà khoa học dữ liệu, lập trình viên và bất kỳ ai quan tâm đến việc triển khai mô hình AI vào môi trường sản xuất thực tế.

  • Giá trị cốt lõi: Cuốn sách này là một tài liệu hiếm hoi đi sâu vào những thách thức và giải pháp kỹ thuật khi đưa mô hình Machine Learning từ phòng thí nghiệm ra thế giới thực. Chip Huyen không chỉ đề cập đến các thuật toán ML mà còn cung cấp cái nhìn toàn diện về chu trình sống của một hệ thống AI, bao gồm quản lý dữ liệu, kiểm thử mô hình, giám sát hiệu suất và bảo trì trong môi trường sản xuất. Độc giả sẽ học được cách xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và dễ bảo trì, vượt xa việc chỉ tập trung vào mô hình.

2. Prompt Engineering for Generative AI (Kỹ Thuật Prompt cho AI Tạo Sinh)

  • Link truy cập: https://books.google.co.in/books?id=z7oIEQAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=vi&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

  • Dành cho: Các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia marketing, chuyên gia nội dung và bất kỳ ai muốn khai thác tối đa tiềm năng của các mô hình AI tạo sinh (Generative AI) như ChatGPT, Midjourney.

  • Giá trị cốt lõi: Khi AI tạo sinh ngày càng trở thành công cụ đắc lực, kỹ năng “giao tiếp” hiệu quả với chúng – hay còn gọi là Prompt Engineering – trở thành chìa khóa. Cuốn sách này cung cấp một hướng dẫn toàn diện từ cơ bản đến nâng cao về cách thiết kế các câu lệnh (prompts) để AI tạo ra kết quả chính xác, sáng tạo, hữu ích và phù hợp với mục đích cụ thể. Bạn sẽ học được cách tối ưu hóa prompts cho nhiều tác vụ khác nhau, từ sinh văn bản, ý tưởng đến hình ảnh, biến AI thành trợ lý đắc lực của mình.

9-cuon-sach-AI

3. LLM Engineer’s Handbook (Sổ Tay Kỹ Sư LLM)

  • Link truy cập: https://books.google.co.in/books?id=jHEqEQAAQBAJ&printsec=frontcover&redir_esc=y#v=onepage&q&f=false

  • Dành cho: Kỹ sư phần mềm, nhà khoa học dữ liệu, kiến trúc sư AI và các nhà phát triển muốn xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng dựa trên Large Language Models (LLM).

  • Giá trị cốt lõi: Với sự bùng nổ của các LLM như GPT-3, GPT-4, Llama, nhu cầu về kỹ sư LLM chuyên biệt đang tăng cao. Cuốn sổ tay này là một tài liệu thực tế, cung cấp kiến thức chuyên sâu về kiến trúc LLM, các phương pháp tinh chỉnh (fine-tuning) hiệu quả, tối ưu hóa hiệu suất và cách tích hợp LLM vào các hệ thống phần mềm lớn. Độc giả sẽ được trang bị những công cụ và kỹ thuật cần thiết để thiết kế và phát triển các giải pháp LLM mạnh mẽ cho môi trường sản xuất.

9-cuon-sach-AI

4. Designing Machine Learning Systems (Thiết Kế Hệ Thống Machine Learning)

  • Link truy cập: https://lnkd.in/dxcPncZj

  • Dành cho: Kỹ sư ML, kiến trúc sư phần mềm, quản lý sản phẩm và bất kỳ ai có vai trò trong việc thiết kế và xây dựng các hệ thống ML đáng tin cậy, có khả năng mở rộng và dễ bảo trì.

  • Giá trị cốt lõi: Đây không chỉ là một cuốn sách về thuật toán Machine Learning mà là một hướng dẫn toàn diện về cách xây dựng toàn bộ hệ thống ML. Từ việc thiết kế đường ống dữ liệu (data pipelines), lựa chọn kiến trúc mô hình, triển khai, đến giám sát và quản lý vòng đời của mô hình trong sản xuất. Cuốn sách giúp độc giả hiểu rõ những thách thức ngoài mô hình và cách xây dựng một hệ thống ML vững chắc, tránh những sai lầm phổ biến và đảm bảo hiệu quả lâu dài.

5. Build a Large Language Model (Xây Dựng Một Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn)

  • Link truy cập: https://books.google.co.in/books?id=scIgEQAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=vi&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

  • Dành cho: Lập trình viên, nhà nghiên cứu AI, sinh viên chuyên ngành khoa học máy tính muốn tìm hiểu sâu về kiến trúc, cơ chế hoạt động và cách tự tay xây dựng một Large Language Model từ đầu.

  • Giá trị cốt lõi: Cuốn sách này đưa độc giả vào một hành trình từ những nguyên tắc cơ bản nhất của NLP và Deep Learning đến việc hiện thực hóa một LLM. Nó giải thích cặn kẽ về kiến trúc Transformer, cơ chế Attention, quy trình tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và các kỹ thuật đánh giá hiệu suất. Nếu bạn muốn hiểu rõ “bộ não” của các LLM và có khả năng tự mình tạo ra chúng, đây là tài liệu không thể bỏ qua để nắm vững kiến thức từ gốc.

6. Building LLMs for Production (Xây Dựng LLM cho Môi Trường Sản Xuất)

  • Link truy cập: https://github.com/Jason2Brownlee/awesome-llm-books/blob/main/books/building-llms-for-production.md

  • Dành cho: Kỹ sư ML, DevOps Engineer, kiến trúc sư hệ thống và các nhà lãnh đạo công nghệ muốn triển khai và quản lý LLM trong môi trường sản xuất thực tế.

  • Giá trị cốt lõi: Đây là cuốn sách thực chiến tập trung vào những thách thức và giải pháp khi đưa LLM vào hoạt động ở quy mô lớn. Nó đề cập đến các vấn đề quan trọng như tối ưu hóa hiệu suất và độ trễ, quản lý chi phí, đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, giám sát và cập nhật mô hình liên tục. Cuốn sách cung cấp những kiến thức thực tế và các phương pháp hay nhất để bạn có thể xây dựng và duy trì các ứng dụng LLM đáng tin cậy, ổn định trong môi trường doanh nghiệp.

sach-AI

7. Hands-On Large Language Models by Jay Alammar & Maarten Grootendorst

  • Dành cho: Các nhà phát triển, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML muốn có một hướng dẫn thực hành chi tiết, dễ hiểu để làm việc với các LLM.

  • Giá trị cốt lõi: Với danh tiếng của Jay Alammar về khả năng giải thích các khái niệm phức tạp một cách trực quan và dễ hiểu (như “The Illustrated Transformer”), cuốn sách này chắc chắn mang lại giá trị lớn. Nó cung cấp các ví dụ thực tế, mã nguồn và hướng dẫn từng bước để bạn có thể tự mình xây dựng, tinh chỉnh, đánh giá và ứng dụng LLM vào các dự án cụ thể. Đây là cầu nối lý tưởng giữa lý thuyết và thực hành, giúp bạn nhanh chóng thành thạo LLM thông qua các dự án thực tế.

8. Prompt Engineering for LLMs (Kỹ Thuật Prompt cho LLM)

  • Link truy cập: https://books.google.co.in/books?id=9kQvEQAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=vi&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false

  • Dành cho: Bất kỳ ai làm việc với Large Language Models và muốn cải thiện chất lượng đầu ra, từ người dùng cuối đến các nhà phát triển đang tích hợp LLM vào ứng dụng của họ.

  • Giá trị cốt lõi: Cuốn sách này là một tài liệu chuyên sâu về các kỹ thuật Prompt dành riêng cho Large Language Models. Nó đi sâu vào các chiến lược và nguyên tắc để thiết kế prompts hiệu quả, giúp tối ưu hóa hiệu suất của LLM, giảm thiểu lỗi, và khai thác tối đa khả năng của chúng trong nhiều tác vụ khác nhau, từ sinh văn bản sáng tạo, dịch thuật, tóm tắt thông tin đến giải quyết vấn đề phức tạp. Đây là cẩm nang để bạn biến LLM thành công cụ mạnh mẽ nhất.

sach-AI

9. The AI Engineering Bible (Kinh Thánh Kỹ Thuật AI)

  • Link truy cập: https://www.goodreads.com/book/show/231879571

  • Dành cho: Kỹ sư AI, kiến trúc sư hệ thống, nhà lãnh đạo công nghệ và bất kỳ ai muốn có một cái nhìn tổng thể và sâu sắc về toàn bộ lĩnh vực kỹ thuật AI ở quy mô lớn.

  • Giá trị cốt lõi: Cuối cùng trong chuỗi 9 cuốn sách AI, đúng như tên gọi “Kinh Thánh”, đây là một tài liệu tham khảo toàn diện, bao quát mọi khía cạnh của kỹ thuật AI. Từ kiến trúc hệ thống, quy trình phát triển, triển khai, đến quản lý và vận hành các giải pháp AI ở quy mô doanh nghiệp. Cuốn sách này cung cấp một khuôn khổ vững chắc, các nguyên tắc tốt nhất, và những kiến thức chuyên sâu để xây dựng các hệ thống AI mạnh mẽ, bền vững, có khả năng mở rộng và đáp ứng được các yêu cầu khắt khe của môi trường sản xuất thực tế.

Lời Kết: Bắt Đầu Hành Trình Làm Chủ AI Của Bạn Ngay Hôm Nay!

Trong một lĩnh vực phát triển nhanh chóng như AI, việc đầu tư vào kiến thức nền tảng là khoản đầu tư thông minh nhất. 9 cuốn sách AI trên đều là một kho tàng tri thức quý giá, được chắt lọc từ kinh nghiệm thực tiễn của các chuyên gia hàng đầu. Dù bạn là người mới bắt đầu, một sinh viên muốn đi sâu vào lĩnh vực này, hay một kỹ sư giàu kinh nghiệm đang tìm kiếm cách nâng cao kỹ năng, việc đọc và nghiền ngẫm những tác phẩm này sẽ giúp bạn không ngừng nâng cao năng lực, mở rộng tầm nhìn và thực sự làm chủ trí tuệ nhân tạo.

Hãy bắt đầu hành trình đọc sách của bạn ngay hôm nay để bứt phá trong thế giới AI đầy hứa hẹn! Đừng quên lưu lại bài viết này và truy cập các đường link để khám phá sâu hơn từng cuốn sách.

>>>> Xem thêm: Tổng hợp hướng dẫn prompt, khoá học (FREE) về Prompt Engineering, AI Engineer, AI Ethics, AI Application….từ Google, OpenAI, Anthropic, xAI, Harvard, Microsoft, AWS, DeepLearning…

 

Post Views: 382