Xin chào và chào mừng bạn trở lại khóa học về trí tuệ nhân tạo.
Và hôm nay chúng ta đang nói về các quy trình quyết định Markov hoặc MDP.
Hãy xem những gì chúng ta có ngày hôm nay.
Vì vậy, lần trước chúng ta đã dừng lại ở khái niệm bản đồ.
Vì vậy, bởi vì chúng tôi đã tính toán các giá trị dựa trên phương trình Belmont, chúng tôi có thể lấy bản đồ này
cho tác nhân của mê cung này.
Và về cơ bản điều đó có nghĩa là bất cứ nơi nào tác nhân thay đổi bắt đầu, vì vậy hãy nói rằng nó bắt đầu từ đó.
Nó biết chính xác những bước cần thực hiện để về đích.
Vì vậy, nó chỉ tăng lên.
Lên, đúng, đúng.
Và thực hiện.
Và câu hỏi đặt ra ở đây là nó có thực sự đơn giản như vậy không?
Bạn biết đấy, việc học tăng cường có thực sự nhàm chán không?
Đó là khi bạn có bản đồ, thế là xong.
Tất cả những gì bạn phải làm là bạn đã hoàn thành.
Bạn chỉ cần làm theo bản đồ.
Thực tế là nó không đơn giản như vậy.
Và đó là một điều tốt, bởi vì nó làm cho khóa học này trở nên thú vị hơn đối với chúng tôi và chúng tôi thực sự có thể giải quyết
những vấn đề phức tạp hơn nhiều.
Vì vậy, đây là nơi các quy trình Markov xuất hiện.
Nhưng trước tiên, chúng ta sẽ nói về hai điều.
Chúng ta sẽ nói về tìm kiếm xác định so với tìm kiếm không xác định.
Vì vậy, chúng ta hãy nói về khái niệm tìm kiếm xác định.
Đây là đại lý của chúng tôi trong mê cung.
Và tìm kiếm xác định có nghĩa là nếu tác nhân quyết định đi lên, thì điều gì sẽ xảy ra với xác suất
100% là nó sẽ đi lên.
Đó chính xác là những gì sẽ xảy ra.
Không có lựa chọn nào khác.
Một lần, khi nó nói đi lên hoặc nhấp vào mũi tên lên, nó sẽ đi lên.
Không có lựa chọn nào khác.
Mặt khác, tìm kiếm không xác định là khi đại diện của chúng tôi nói rằng nó muốn tăng lên.
Chúng thực sự là một vài lựa chọn.
Ví dụ: có thể có ba tùy chọn và chúng ta sẽ xem xét một ví dụ trong đó có ba tùy chọn,
nhưng không nhất thiết phải giới hạn ở ba.
Nó có thể là bốn hoặc nó có thể khác nhau tùy thuộc vào vấn đề.
Sự ngẫu nhiên có thể khác nhau, nhưng trong trường hợp của chúng tôi, nó có thể là ba lựa chọn với 80% cơ hội
anh ta đi lên, nhưng sau đó với 10% cơ hội khi anh ta muốn đi lên, anh ta thực sự sẽ đi bên trái chỉ vì
đó là cách môi trường hoạt động.
Đó là thế giới mà anh ấy đang sống.
Và với 10% cơ hội nữa anh ấy sẽ thực sự đi đúng.
Và trong trường hợp này, anh ta sẽ rơi vào vòi rồng.
Vì vậy, đó là cách tất cả hoạt động.
Đó là một ví dụ về tìm kiếm không xác định, một quá trình ngẫu nhiên.
Và mục đích của điều này là tạo ra một mô hình thực tế hơn về những gì thực sự có thể xảy ra trong thế giới thực,
trong một dạng vấn đề của thế giới thực.
Bởi vì rất hiếm khi bạn gặp phải những tình huống như thế này khi bạn làm một việc gì đó và nó diễn ra đúng như ý
muốn.
Và ngay cả khi bạn nghĩ về nó về mặt trò chơi, giả sử bạn có một đặc vụ chơi Pac-Man.
Chà, không phải lúc nào cũng vậy.
Có phải trường hợp anh ta đang đứng trong quảng trường, anh ta đi lên, anh ta sẽ nhận được cùng một kết
quả chính xác mỗi khi anh ta thực sự đi lên, nhưng có thể trong một trường hợp anh ta sẽ không bị ma ăn thịt, và trong một trường hợp
khác, anh ta sẽ bị ăn thịt bởi một con ma.
Vì vậy, như bạn có thể thấy, nó có một số ngẫu nhiên vì nó phụ thuộc vào cách các con ma di chuyển và chúng không phải lúc
nào cũng di chuyển theo cùng một cách.
Không phải lúc nào chúng cũng bắt đầu ở những vị trí giống nhau.
Vì vậy, nó rất hợp lý.
Rất công bằng rằng có một số ngẫu nhiên.
Có điều gì đó không nằm trong tầm kiểm soát của tác nhân, và đó chỉ là một cách để chúng tôi trình bày điều đó
để chúng tôi tìm hiểu cách chúng tôi có thể đối phó với nó và điều đó ảnh hưởng đến phương trình bellman như thế nào,
nó ảnh hưởng đến toàn bộ quá trình học tập củng cố.
Nhưng đồng thời, sự ngẫu nhiên tất nhiên không giới hạn ở việc nếu bạn đi lên thì có 10% khả năng bạn đi
đúng hoặc 10% cơ hội đi sang trái.
Hoặc nếu bạn đi xuống, có 10% khả năng bạn đi sang phải hoặc trái.
Hoặc nếu bạn đi đúng, có 10% cơ hội đi lên hoặc đi xuống.
Nó không giới hạn ở nơi bạn sẽ đến.
Đôi khi bạn có thể gặp vấn đề.
Đó chính xác là đôi khi xác suất có thể khác nhau.
Đôi khi sự ngẫu nhiên có thể chuyển sang một thứ khác.
Nó có thể được nhắc đến như trong ví dụ về Pacman, về những con ma ăn thịt bạn hoặc không ăn thịt bạn.
Hoặc nó có thể sôi lên thành một thứ gì đó khác.
Ví dụ, giống như có, giống như nếu đặc vụ đang chơi trò diệt vong và sau đó có một cái gì đó giống như một con quái
vật sẽ bắn anh ta trong một trường hợp, một trò chơi khác.
Giống như có khả năng nó bị bắn và có khả năng nó sẽ không bị bắn, v.v.
Vì vậy, một cái gì đó nằm ngoài tầm kiểm soát của các tác nhân, một cái gì đó mà nó không thể dự đoán.
Đó là những gì chúng tôi đang mô hình hóa ở đây trong tìm kiếm không xác định.
Và đây là nơi chúng tôi đã tiếp cận trực tiếp với hai khái niệm mới, quy trình Markov và hay quy trình markov và quy
trình quyết định Markov được đánh dấu.
Vì vậy, chúng ta hãy nhìn vào những điều này và bạn biết tôi không thích đưa các định nghĩa và nhiều văn bản lên các trang trình
bày như thế nào, nhưng trong trường hợp này, chúng ta cần phải xem qua chúng.
Vì vậy, chúng ta hãy xem xét.
Một quá trình ngẫu nhiên có dấu ấn của tài sản.
Nếu phân phối xác suất có điều kiện của các trạng thái tương lai của quá trình có điều kiện cho cả
trạng thái quá khứ và hiện tại, chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại, không phụ thuộc vào chuỗi sự kiện xảy ra trước
nó.
Quá trình thuộc tính này được gọi là quá trình đánh dấu.
Định nghĩa rất phức tạp và nó giống như thậm chí một chút không mâu thuẫn với chính nó, nhưng nó có cảm giác như nó
mâu thuẫn với chính nó.
Vì vậy, ở đây nó nói rằng điều kiện đối với cả trạng thái quá khứ và hiện tại của tôi chỉ phụ thuộc
vào, nhưng đồng thời nó chỉ phụ thuộc vào trạng thái hiện tại.
Vì vậy, đừng quá sa lầy vào điều đó.
Tôi sẽ chia nhỏ nó trong những thuật ngữ đơn giản.
Vì vậy, một dấu hiệu của tài sản là khi tương lai của bạn trạng thái.
Vì vậy, không chỉ sự lựa chọn của bạn, mà là toàn bộ sự lựa chọn của bạn và môi trường.
Nó sẽ chỉ giống như kết quả của hành động bạn thực hiện trong môi trường đó sẽ chỉ phụ thuộc vào vị trí hiện tại
của bạn.
Nó sẽ không phụ thuộc vào cách bạn đến đó.
Và đó là nó.
Vì vậy, đó là một thị trường cho tài sản và một quá trình có đặc tính này được gọi là quá trình thị trường.
Vì vậy, để đưa nó vào một ví dụ, vì vậy nếu người đại diện của bạn ở đây và nếu anh ta đi, nếu anh ta quyết định đi lên, anh ta
có thể đi.
Anh ta trong trường hợp của chúng tôi, trong ví dụ tìm kiếm không xác định của chúng tôi, anh ta thực sự có thể đi sang trái và phải.
Được rồi.
Đó là bởi vì chúng ta có lý thuyết ngẫu nhiên đó bên trong môi trường của chúng ta.
Chúng ta có sự ngẫu nhiên đó bên trong môi trường của chúng ta.
Vì vậy, bất kỳ một trong ba điều này có thể xảy ra.
Nhưng mấu chốt ở đây là đây là một dấu ấn của quá trình bởi vì chúng tôi không quan tâm làm thế nào anh ta đến được đây.
Anh ta có thể đến từ phía trên, kết thúc ở đây, anh ta có thể đến từ bên trái.
Và sau đó ở trên đây anh ta có thể đã từ dưới lên, cuối cùng đã đến đây.
Anh ấy có thể đã di chuyển quanh đây 100.000 lần và sau đó đến đây.
Nó không quan trọng những gì đã xảy ra trước đó.
Chỉ có điều quan trọng là anh ta đang ở trạng thái nào.
Và do đó, xác suất đi sang trái hoặc sang phải hoặc đi lên, chúng sẽ luôn bằng nhau nếu anh ta ở trạng thái
này bây giờ.
Và về cơ bản đó chỉ là nói rằng nó không quan trọng những gì đã xảy ra trước khi chúng ta ở đây bây giờ.
Đây là trạng thái bạn đang ở.
Và đừng quên, trạng thái đó không chỉ có nghĩa là nơi anh ấy đang đứng.
Trạng thái là trạng thái của tổng thể của tổng thể của tác nhân trong môi trường.
Vậy có giống như quái vật ở bên phải hay là quái vật ở bên trái?
Hay là ma từ trên xuống dưới?
Dù hiện tại bạn đang ở trạng thái nào, không quan trọng bằng cách nào bạn đến đó.
Không quan trọng bằng cách nào mà tất cả đều diễn ra khi bạn ở đó trong trạng thái đó.
Bây giờ, những gì sẽ xảy ra trong tương lai chỉ được xác định bởi trạng thái hiện tại của bạn, cộng với những hành động
bạn sẽ thực hiện sau đó, và tất nhiên, sự ngẫu nhiên được phủ lên trên đó.
Vì vậy, đó là một dấu của quá trình và dấu của quá trình quyết định hoặc quá trình quyết định MDP hoặc Markov cung cấp một khuôn khổ toán
học để mô hình hóa việc ra quyết định trong các tình huống mà kết quả một phần là ngẫu nhiên và một
phần nằm dưới sự kiểm soát của người ra quyết định.
Vì vậy, điều quan trọng cần hiểu là các quy trình ra quyết định Markov khác hoặc khác với toàn bộ khái niệm
đối với quy trình Markov, đối với quy trình markov, chúng giống như một khung toán học.
Vì vậy, nhưng đồng thời, tôi nghĩ rằng điều quan trọng là chúng ta phải hiểu quy trình markov là gì,
bởi vì tôi nghĩ rằng nó vẫn giúp ích cho việc hiểu về một quy trình quyết định.
Vì vậy, một dấu hiệu của quá trình quyết định là đây chính xác là những gì chúng tôi đã thảo luận cho đến bây giờ
để tác nhân sống trong môi trường này mà nó có quyền kiểm soát.
Giống như, hãy nhớ rằng, trước đây nó có toàn quyền kiểm soát những gì đang xảy ra, nhưng bây giờ nó có ít
quyền kiểm soát hơn một chút.
Nó có thể quyết định đi lên, nhưng nó thực sự biết.
Được rồi, vì vậy nếu tôi đi lên, có 80% khả năng tôi sẽ đi lên.
Có 10% khả năng tôi đi bên trái, 10% khả năng tôi sẽ đi bên phải.
Vì vậy, không phải mọi thứ đều hoàn toàn nằm trong tầm kiểm soát của nó.
Có một số ngẫu nhiên trong môi trường này.
Đó chính xác là dấu ấn của quá trình quyết định.
Quy trình ra quyết định markov là khuôn khổ mà tác nhân sẽ sử dụng để hiểu những việc cần làm trong môi
trường này.
Vì vậy, chúng ta có một môi trường với một số ngẫu nhiên, một số ngẫu nhiên, và bây
giờ tác nhân phải chọn, ví dụ, nên đi lên hoặc xuống, trái hoặc phải, phải đưa ra quyết định đó.
Nó không biết phải làm gì.
Và để đưa ra quyết định đó, sẽ áp dụng một khuôn khổ sẽ sử dụng quy trình quyết định Markov để
đưa ra quyết định đó, điều gì sẽ xảy ra, nó sẽ đi đến đâu.
Và về cơ bản, môi trường đặt ra vấn đề này, nó được coi là dấu ấn của quá trình quyết định.
Vì vậy, đó là khuôn khổ mà đại lý sử dụng.
Đồng thời, môi trường được gọi là tác nhân đang hoạt động trong môi trường quá trình ra quyết
định markov.
Và về cơ bản ở đây chúng ta có hai khái niệm.
Chúng tôi có quy trình Markov là cách môi trường này được thiết kế, để nó thực hiện những gì xảy ra từ vị trí hiện
tại của bạn không phụ thuộc vào quá khứ.
Và cùng lúc đó, chúng tôi có dấu ấn của quá trình quyết định là khuôn khổ mà tác
nhân sẽ sử dụng để giải quyết môi trường này.
Và tin tốt là dấu hiệu của quá trình quyết định hoặc khuôn khổ mà chúng ta đang nói đến thực
sự chỉ là một phần bổ sung cho phương trình bellman của chúng ta là phương trình bellman, nhưng chỉ phức tạp hơn một chút.
Vì vậy, chúng ta hãy xem xét điều đó.
Đây là phương trình bellman của chúng tôi.
Cho đến nay, đó là mức tối đa của tất cả các hành động có thể.
Vì vậy, giá trị của trạng thái là giá trị tối đa của tất cả các hành động có thể có mà bạn có thể thực hiện từ
trạng thái đó.
Số tiền tối đa được lấy từ phần thưởng mà bạn sẽ nhận được khi thực hiện hành động đó ở trạng thái đó, cộng với hệ
số chiết khấu nhân với giá trị của trạng thái tiếp theo, là trạng thái nguyên tố.
Vì vậy, đó là những gì chúng tôi đã có cho đến nay bởi vì chúng tôi có một số ngẫu nhiên trong toàn bộ quá trình của mình.
Điều này, phần này sẽ thay đổi bởi vì chúng tôi không thực sự biết trạng thái nào sẽ kết thúc và chúng tôi không
biết số nguyên tố sẽ là gì.
Sẽ là nếu chúng ta đi lên, nó sẽ đi lên hay chúng ta sẽ bị bỏ lại?
Chúng ta sẽ đúng chứ?
Vì vậy, chúng ta thực sự phải đặt giá trị này với giá trị mong đợi của trạng thái tiếp theo.
Vì vậy, ở đây chúng tôi sẽ thay thế điều này.
Vì vậy, có ba trạng thái có thể xảy ra mà chúng ta có thể kết thúc.
Và vì vậy chúng tôi sẽ thay thế nó bằng một số giá trị.
Trạng thái đó có giá trị là một số nguyên tố, trạng thái đó có một số nguyên tố, hai là hai số nguyên tố và trạng thái này
có giá trị là V của S ba số nguyên tố.
Vì vậy, bây giờ chúng ta sẽ nhân trạng thái mà chúng ta thực sự dự định đi vào với 80%, bởi vì đó là xác suất
của chúng ta để đạt được trạng thái đó, cộng với xác suất vào trạng thái này 10% cộng với mỗi hóa
đơn đạt được trạng thái.
Vì vậy, đây chỉ là giá trị mong đợi của chúng tôi.
Vì vậy, nếu từ số liệu thống kê, nếu chúng ta lấy giá trị mong đợi của việc đưa vào trạng thái, thì chúng ta sẽ nhận được.
Giống như mức trung bình là trung bình của những gì chúng ta sẽ nhận được và sau đó chúng ta thay thế
nó ở đây.
Sau đó, chúng tôi nhận được phương trình này.
Bây giờ nó nhảy rất nhanh chỉ vì phương trình này lớn hơn.
Nhưng nếu bạn xem xét nó một cách cẩn thận, bạn sẽ thấy nó giống hệt nhau.
Vì vậy, bạn có Mac ở đây, Mac tốt ở đây, sau đó bạn có R of S và A, bạn có R của SE và ở đây
bạn có gamma, bạn có gamma.
Và cuối cùng ở đây bạn đã có V.
Vì vậy, bạn biết chính xác đó là một tìm kiếm xác định.
Bạn đã biết mình sẽ vào trạng thái nào.
Bây giờ bạn không biết mình sẽ vào trạng thái nào.
Vì vậy, thay vì lấy V, bạn đang lấy giá trị kỳ vọng của trạng thái bạn sẽ đến hoặc trạng thái trong tương
lai, hay nói một cách đơn giản hơn, bạn chỉ lấy giá trị trung bình của những gì bạn sẽ nhận được.
Vì vậy, nếu nó là một trong một tương tự là 33% cơ hội nó sẽ như thế này, cộng với điều này cộng với số chia này về
cơ bản cho ba.
Nhưng trong trường hợp này, nó không hoàn toàn giống mức trung bình.
Đó là mức trung bình có trọng số vì xác suất của bạn ở đây.
Vì vậy, ở đây bạn đã có xác suất để khi ở trạng thái này, bạn thực hiện hành động này để chuyển sang trạng thái nhân
với giá trị của số nguyên tố và tính tổng trên tất cả các số nguyên tố này mà bạn có
thể đạt được ở đây.
Vì vậy, chính xác những gì chúng tôi đã có ba ở đây.
Một hai ba.
Cộng chúng nhân với xác suất.
Thêm chúng lên.
Ở đây cũng vậy.
Một hai ba.
Nhân chúng với xác suất và cộng chúng lại.
Và đó là phương trình Belmont mới của bạn.
Xin chúc mừng.
Đây là những gì chúng tôi sẽ làm việc trong tương lai và đó là khuôn khổ được sử dụng trong các quy trình ra
quyết định của Markov.
Vì vậy, đó là khuôn khổ giải quyết vấn đề này mà các đại lý sử dụng để giải quyết toàn bộ vấn đề tìm kiếm ngẫu nhiên, không xác
định này, nơi có các sự kiện ngẫu nhiên đang xảy ra mà họ không thể kiểm soát.
Vì vậy, nó phức tạp hơn nhiều.
Nhưng như bạn có thể thấy, bởi vì chúng tôi đã xây dựng từ từ cho đến nay chúng tôi đã biết về điều này, chúng tôi đang đọc về
điều này, chúng tôi đọc về điều này, chúng tôi biết về điều này, chúng tôi biết về điều này.
Vì vậy, tất cả những gì chúng tôi đã làm là chúng tôi chỉ giới thiệu phần này ở đây vì có những xác suất liên quan
đến hành động hoặc hậu quả của hành động của bạn.
Và về mặt xác định, chúng dựa trên các xác suất nhất định.
Và vậy là xong.
Đó là cách thức hoạt động của một quy trình quyết định thị trường và phương trình cơ bản đằng sau nó.
Một lần nữa, nó là một cái gì đó gần giống với các vấn đề trong thế giới thực, kịch bản thế giới thực hoặc thậm
chí là kịch bản trò chơi, bởi vì không phải mọi thứ đều đơn giản.
Có một số ngẫu nhiên của tất cả liên quan và không phải lúc nào cũng sẽ thực hiện một hành động trong một trạng thái nhất định.
Sẽ luôn luôn không.
Chà, không phải lúc nào nó cũng dẫn đến kết quả giống nhau.
Và đây là những gì chúng ta sẽ giải quyết trong tương lai, và điều đó sẽ khiến mọi thứ trở
nên thú vị hơn.
Vì vậy, hy vọng rằng bạn vui mừng vì điều đó và vui mừng xem điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
Và trong khi chờ đợi, tôi đã tìm thấy một tờ giấy thực sự thú vị để bạn có thể xem xét vào thời điểm này.
Đó là một bài báo rất ứng dụng, vì vậy bài báo này thực sự rất thú vị khi đọc qua.
Nó được gọi là Khảo sát về Ứng dụng của các Quy trình xử lý Quyết định Markov, và nó được
viết bởi White vào năm 1993.
Có một liên kết và nó sẽ hiển thị cho bạn các ví dụ về nơi các quy trình quyết định của Markov thực sự được sử dụng để mô hình hóa các
tình huống thực tế.
Tôi nghĩ rằng tôi đã rất vui mừng bởi điều này.
Tôi đã bị ấn tượng bởi một số ví dụ.
Vì vậy, thu hoạch dân số, chẳng hạn.
Vì vậy, giả sử bạn có một số cá và dân số của cá là bao nhiêu, bạn cần quyết định xem
chúng ta có thể đánh bắt bao nhiêu con trong năm nay và con gì?
Vì vậy, đó là trạng thái hiện tại của bạn.
Đó là hành động mà bạn đang thực hiện.
Chúng ta có thể quay được bao nhiêu trong năm nay để kết quả có thể xảy ra của việc đó là gì?
Năm tới chúng ta sẽ có bao nhiêu con cá?
Chúng ta sẽ có bao nhiêu con cá vào năm sau và năm sau và cứ thế tiếp tục?
Và nó không mang tính xác định bởi vì nó không giống như nếu bạn loại bỏ 90% dân số
vào năm sau, bạn sẽ trở lại 100%.
Nó không phải là xác định chính xác.
Có một số yếu tố ngẫu nhiên liên quan nằm ngoài tầm kiểm soát của chúng tôi.
Và do đó chúng ta phải hiểu điều gì sẽ xảy ra.
Chúng tôi phải mô hình hóa những gì sẽ xảy ra.
Đó là nơi mà quy trình quyết định Markov được sử dụng.
Nông nghiệp, có một ví dụ tương tự như thu hoạch mùa màng.
Chúng ta thu hoạch được bao nhiêu cây trồng?
Bao nhiêu?
Chúng ta không thu hoạch được bao nhiêu?
Một cái khác, mà tôi xem xét tài chính và đầu tư giống như một công ty bảo hiểm cần phải quyết định xem họ sẽ đầu tư bao
nhiêu tiền vào bất kỳ khoản nào.
Tôi cho rằng, ngày hoặc năm hoặc một khoảng thời gian nào đó.
Và có một số yếu tố nằm ngoài tầm kiểm soát của nó.
Ví dụ, các chuyển động của thị trường, nó không biết điều gì có thể xảy ra.
Vì vậy, nó cần thực sự mô hình hóa điều đó bằng cách nào đó và quy trình quyết định thị trường được sử dụng cho điều đó.
Vì vậy, ở đây bạn có thể thấy rất nhiều ví dụ và đây là số lượng ví dụ được đưa ra mà tôi nghĩ cho mỗi
ví dụ.
Và ngay cả thể thao, hai ví dụ cho thể thao và dịch bệnh và yêu cầu bảo hiểm xe máy, kiểm tra và bảo
trì và sửa chữa, v.v.
Vì vậy, rất thú vị.
Hãy nhìn vào đó.
Chỉ để bạn hiểu, này, đây không chỉ là tất cả những thứ được tạo thành, giả thuyết, kiểu
ma trận.
Đây thực sự là một kịch bản trong thế giới thực.
Vì vậy, nó sẽ cung cấp cho bạn một sự hiểu biết tốt hơn.
Và đây là những gì chúng tôi đã nói trong video quảng cáo cho khóa học này hoặc mô tả về khóa
học mà chúng tôi sẽ truyền cảm hứng cho bạn và trực giác của bạn để cung cấp cho bạn ý tưởng về cách sử dụng AI trong cuộc
sống thực.
Đây là cơ hội của bạn.
Hãy xem bài báo này để hiểu, được rồi, vì vậy chúng ta sẽ giải quyết các quy trình quyết định của Markov
trong tương lai.
Điều đó thực sự tuyệt vời.
Họ trông như thế nào trong cuộc sống thực?
Và điều này có thể kích hoạt một số ý tưởng cho bạn về cách bạn có thể áp dụng AI trong tương lai để biến thế giới
trở nên tốt đẹp hơn.
Và chúng tôi sẽ rất vui vì điều đó.
Sẽ thật hạnh phúc nếu bạn có thể sử dụng những gì bạn học được trong khóa học này để biến thế giới trở thành một nơi tốt đẹp hơn
với AI.
Điều đó sẽ tuyệt vời như thế nào?
Vì vậy, trên lưu ý đó, tôi hy vọng bạn thích hướng dẫn hôm nay.
Tôi mong được gặp bạn lần sau.
Và cho đến khi đó, hãy tận hưởng tôi.