Skip to main content

Privacy Policy

  

Privacy Policy

Effective Date: August 15, 2026

Last Updated: August 15, 2026

Welcome to this blog. Your privacy is important to us. This Privacy Policy explains how information is collected and used when you visit this website.

Information We Collect

This website does not require visitors to create an account or provide personal information. If you contact us by email, we will receive the information you choose to provide, such as your email address and message, solely for the purpose of responding to your inquiry.

Cookies

This website may use cookies to improve your browsing experience and analyze website traffic. Cookies help remember your preferences and enable certain website features.

Google AdSense

This website may display advertisements served by Google AdSense. Google and its partners may use cookies to personalize ads based on your previous visits to this and other websites.

You can learn more about how Google uses information from sites and apps at:
https://policies.google.com/technologies/ads

You can also manage your ad personalization settings through your Google account.

Third-Party Services

This website may use third-party services such as Google Analytics or Google AdSense, which may collect anonymous usage information in accordance with their own privacy policies.

External Links

Articles on this website may contain links to external websites. We are not responsible for the privacy practices or content of those websites.

Changes to This Policy

This Privacy Policy may be updated from time to time. Any changes will be posted on this page.

Contact

If you have any questions regarding this Privacy Policy, please contact:

Email: nguyenkhangcntt2605@gmail.com

Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

Ngôn Ngữ Của Suy Luận: Logic Đã Dạy Máy Tính Hiểu Thế Giới Như Thế Nào?

ChatGPT có thể trả lời những câu hỏi phức tạp, các AI Agent có thể tự động sử dụng công cụ để hoàn thành công việc và nhiều hệ thống AI ngày nay đã có khả năng lập kế hoạch hay đưa ra quyết định. Nhưng có lẽ một câu hỏi thú vị hơn lại ít khi được nhắc đến: Làm thế nào để một cỗ máy có thể suy luận? Và bằng cách nào máy tính có thể biết rằng kết luận mà nó vừa tạo ra thực sự là đúng? Hóa ra, câu trả lời cho những câu hỏi này không bắt đầu từ Machine Learning hay các Large Language Models. Nó bắt đầu từ một ý tưởng đã xuất hiện từ rất lâu: Logic. Trước khi có thể suy luận về thế giới, máy tính phải học được ngôn ngữ để mô tả thế giới đó. Nó cần biết đâu là đối tượng, đâu là thuộc tính, đâu là những quy luật tổng quát đang chi phối chúng và bằng cách nào những quy luật đó có thể được sử dụng để tạo ra những kết luận mới. Logic, First-order Logic và Predicate Logic chính là những viên gạch đầu tiên của hành trình ấy. Chúng ta sẽ cùng khám phá cách Logic đã dạy máy tính học cách hiểu thế gi...
Post a Comment
Read more

Cạm bẫy Serverless: Liệu có thực sự giúp bạn tiết kiệm chi phí?

Trong nhiều năm, việc xây dựng và vận hành ứng dụng luôn gắn liền với quản lý máy chủ, cấu hình hệ điều hành, triển khai phần mềm và xử lý các vấn đề về mở rộng hệ thống. Tuy nhiên, sự phát triển của điện toán đám mây đã tạo ra một mô hình mới mang tên Serverless, cho phép lập trình viên tập trung vào việc viết mã thay vì quản trị hạ tầng. Các nền tảng như AWS Lambda, Azure Functions hay Google Cloud Functions giúp ứng dụng tự động mở rộng theo nhu cầu thực tế, đồng thời áp dụng mô hình tính phí dựa trên mức sử dụng. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn tăng tốc độ phát triển sản phẩm. Chúng ta sẽ tìm hiểu Serverless là gì, cách nó hoạt động, những lợi ích nổi bật, các hạn chế cần lưu ý và những trường hợp phù hợp để áp dụng trong thực tế. Serverless là gì? Serverless là mô hình điện toán đám mây cho phép lập trình viên xây dựng và chạy ứng dụng mà không cần trực tiếp quản lý máy chủ. Serverless không phải là "không có máy chủ" Một trong những hiểu...
Post a Comment
Read more

Hiểu bản chất Reinforcement Learning (Học tăng cường) qua giải thích về cách AI tự học

Nếu học có giám sát giúp AI học từ những đáp án đã biết trước, còn học không giám sát giúp AI tự khám phá cấu trúc của dữ liệu, thì học tăng cường (Reinforcement Learning - RL) lại đi theo một hướng hoàn toàn khác: AI học bằng chính trải nghiệm của mình. Thay vì được hướng dẫn từng bước, tác nhân (agent) liên tục tương tác với môi trường, thử nhiều hành động khác nhau và nhận phần thưởng hoặc hình phạt. Sau hàng nghìn, thậm chí hàng triệu lần thử nghiệm, AI dần học được chiến lược tối ưu để đạt mục tiêu. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu bản chất của học tăng cường, các thành phần quan trọng như Agent, Environment, Reward, Action và Observation, đồng thời minh họa bằng ví dụ trực quan để thấy AI thực sự "học" như thế nào. 1. Học có giám sát (Supervised learning) Học có giám sát (Supervised learning) là lĩnh vực được nghiên cứu kỹ lưỡng và nổi tiếng nhất trong học máy. Câu hỏi cốt lõi mà nó giải quyết là: Làm thế nào để xây dựng một hàm số có khả năng tự động ánh xạ (map) một đầ...
Post a Comment
Read more