1. KỸ THUẬT AI: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG VỚI MÔ HÌNH NỀN TẢNG

Giới thiệu tác giả

Chip Huyen là nhà khoa học máy tính chuyên về hệ thống học máy (ML systems). Cô từng làm việc tại NVIDIA, Snorkel AI, sáng lập startup hạ tầng AI và giảng dạy tại ĐH Stanford. Cuốn Designing Machine Learning Systems (2022) của cô là sách bán chạy nhất về AI trên Amazon.

Giới thiệu sách

Tài liệu chuyên sâu và toàn diện đầu tiên tập trung vào lĩnh vực AI Engineering trong kỷ nguyên Foundation Models và Generative AI. Cuốn sách đi sâu vào:

• Các thách thức thực tế: Phân tích rủi ro, "ảo giác" (hallucinations) và tính không nhất quán.
• Kỹ thuật triển khai cốt lõi: Kiến trúc, tối ưu hóa và vận hành hệ thống AI trong môi trường sản xuất (Production).
• Đạo đức và Trách nhiệm: Tính công bằng và bảo mật dữ liệu.

Đối tượng độc giả

• Kỹ sư AI/ML và Kỹ sư MLOps.
• Khoa học gia Dữ liệu (Data Scientists) và Nhà phát triển.
• Lãnh đạo/Quản lý sản phẩm (Product Managers/Tech Leads).

Tóm tắt chương

2. ĐẠO ĐỨC AI: NGUYÊN TẮC VÀ THỰC HÀNH

Giới thiệu tác giả

Đào Trung Thành là Cố vấn chiến lược công nghệ, tập trung quản trị AI. Nguyên Phó Viện trưởng Viện Blockchain và Trí tuệ nhân tạo (ABAII). Hơn 30 năm kinh nghiệm trong tư vấn, đào tạo chuyển đổi số cho lĩnh vực tài chính, cơ quan nhà nước và doanh nghiệp.

Sách chiến lược cho tổ chức

Đạo đức AI không còn là vấn đề học thuật mà là yêu cầu vận hành. Sách giúp xây dựng một cách tiếp cận toàn diện, đánh giá mức độ ảnh hưởng, phân loại rủi ro, giám sát và phản hồi. Điểm cốt lõi là xây dựng AI "đúng trong vận hành", có thể giải thích và chịu trách nhiệm (Chuẩn ISO/IEC 42001, NIST AI RMF, EU AI Act).

3 Trụ cột giữ hệ thống tin cậy

• La bàn đạo đức: Quyết định AI dựa trên minh bạch và giải trình.
• Lan can niềm tin: Đặt chốt chặn an toàn xuyên suốt vòng đời.
• Điểm kiểm soát: Kiểm tra mức rủi ro theo bối cảnh sử dụng.

Ứng dụng thực tế theo ngành

• 🏦 Tài chính - Ngân hàng | 🏥 Y tế - Sức khỏe
• 🎓 Giáo dục - Đào tạo | 🏛️ Hành chính công

Tóm tắt chương