Sử dụng OpenPose nhận diện hành vi...14 Trang 8 LỜI NÓI ĐẦUTrí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong rất nhiều hoạt động và lĩnh vực khác nhau.Đối với hoạt động nghiên cứu cơ bản trong các l
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG PHÂN VIỆN BẮC NINH BÀI TẬP LỚN Học phần: Năng lực số ứng dụng ĐỀ TÀI Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chống gian lận thi cử Giảng viên hướng dẫn : Vũ Duy Hiến Lớp : K25NHB Nhóm thực : Nhóm Bắc Ninh – 01/2022 HỌC VIỆN NGÂN HÀNG PHÂN VIỆN BẮC NINH BÀI TẬP LỚN Học phần: Năng lực số ứng dụng ĐỀ TÀI Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chống gian lận thi cử Giảng viên hướng dẫn: Vũ Duy Hiến Danh sách nhóm: 25A4012604 Nguyễn Kim Huệ 25A4012583 Bùi Bằng Duy 25A4012599 Cao Thị Mỹ Hoa 25A4012582 Nguyễn Thị Kim Dung 25A4012581 Phương Diệu Chi 25A4012629 Vũ Đức Nhật Bắc Ninh – 01/2023 Bảng phân chia cơng việc nhóm Họ tên Mã sinh viên Phân công nội dung Nguyễn Kim Huệ 25A401260 Tìm kiếm thơng tin tham khảo word Làm phần nội dung mở đầu, kết luận (word + powerpoint) Bùi Bằng Duy 25A401258 (Nhóm trưởng) Mức độ đóng góp (100%) 15% Làm nội dung chương (bản word + powerpoint) Góp ý phần nội dung word cho thành viên nhóm Tổng hợp word sửa lỗi 19% Tổng hợp nội dung powerpoint sửa lỗi Thiết kế trang bìa word Cao Thị Mỹ Hoa 25A401259 Làm nội dung mục 1.1, 1.2 (word + powerpoint) 18% Nguyễn Thị Kim Dung 25A401258 Làm nội dung mục 1.4 (word + powerpoint) 18% Phương Diệu 25A401258 Làm nội dung chương (word + Chi powerpoint) Vũ Đức Nhật 25A401262 Làm nội dung mục 1.3 (word + powerpoint) i 15% 15% DANH MỤC BẢNG BIỂU HÌNH VẼ Hình 1: Ba sinh viên thử nghiệm thành cơng phần mềm chống gian lận thi cử tích hợp AI (tuoitre.vn, 2023) Hình 2: Hệ thống AI phát hành vi bất thường sinh viên giúp giảm nhân lực cần thiết (straitstimes, 2022) .6 Hình 3: Nicholas Riemer, nhà sáng lập The Invigilator (itweb, 2022) Hình 4: Coi thi phần mềm (hoahoctro.tienphong.vn, 2023) .8 Hình 5: Hệ thống chống gian lận thi cử (dantri.com.vn, 2023) Hình 6: Machine Learning Workflow 11 Hình 7: Các đối tượng Haar (uniduc.com, 2022) 13 Hình 8: Cơ thể người (viso.ai, 2022) 14 Hình 9: Bàn tay (cmu-perceptual-computing-lab.github.io, 2022) 15 Hình 10: Khn mặt (cmu-perceptual-computing-lab.github.io, 2022) 15 Hình 11: Nhận dạng khn mặt (bkavsmarthome.vn, 2023) .17 Hình 12: Trí tuệ nhân tạo hiểu biết phát triển liên tục hệ thống máy tính (mediastandard, 2023) 19 Hình 13: Cơng nghệ AI nhận dạng với 80 điểm nút giúp nhận dạng khuôn mặt dễ dàng, nhanh chóng (mediastandard, 2023) 20 Hình 14: Xe tự lái ứng dụng cơng nghệ AI học sâu (www.most.gov.vn, 2023) 21 ii Mục lục LỜI NÓI ĐẦU CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHỊNG CHỐNG GIAN LẬN THI CỬ 1.1 Trí tuệ nhân tạo gì? .2 1.2 Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo 1.3 Hiện trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo phòng chống gian lận thi cử Việt Nam giới 1.3.1 Tại Việt Nam 1.3.2 Trên giới .6 1.4 Lợi ích hạn chế việc áp dụng trí tuệ nhân tạo việc phịng chống gian lận thi cử 1.4.1 Lợi ích 1.4.2 Hạn chế .9 CHƯƠNG 2: NỀN TẢNG CÔNG NGHỆ CỦA ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO CHỐNG GIAN LẬN THI CỬ 11 2.1 Nền tảng xây dựng trí tuệ nhân tạo 11 2.1.1 Machine Learning .11 2.1.2 Deep Learning 12 2.2 Các thuật tốn kỹ thuật cần thiết để xây dựng trí tuệ nhân tạo áp dụng vào chống gian lận thi cử 13 2.2.1 Đặc trưng haar phát mặt người 13 2.2.2 Sử dụng OpenPose nhận diện hành vi 14 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ CÔNG NGHỆ HIỆN TẠI VÀ NHẬN ĐỊNH TƯƠNG LAI 16 3.1 Đánh giá công nghệ 16 3.2 Nhận định tương lai 18 KẾT LUẬN .22 Tài liệu tham khảo 23 iii Document continues below Discover more from: Lực Số Năng Học viện Ngân hàng 407 documents Go to course 44 BÀI-TẬP-LỚN-KẾTTHÚC-HỌC-PHẦN-… Năng Lực Số 100% (11) ÔN TẬP NGƯỜI LÁI 18 ĐỊ SƠNG ĐÀ Năng Lực Số 100% (11) Ôn tập kiểm tra II 46 25 Năng Lực Số Ứng… Năng Lực Số 100% (7) Bài tập lớn môn lực số ứng dụng… Năng Lực Số 94% (16) Bài thực hành Wordddddddd Năng Lực Số 100% (6) Nhóm-10-chủ-đề-6 26 LỜI NĨI ĐẦU - tốn ví điện… Năng Lực Số 100% (6) Trí tuệ nhân tạo ứng dụng nhiều hoạt động lĩnh vực khác Đối với hoạt động nghiên cứu lĩnh vực toán học, vật lý lượng tử, sinh học di truyền, hóa học phân tích, trí tuệ nhân tạo giúp giải phương trình vi phân, đạo hàm riêng, tính tốn mơ q trình tương tác mức lượng tử, mô tái tạo thành cơng lỗ hổng đen, tối ưu hóa Gen, xác định marker cho điều chỉnh Gen, thiết kế thuốc Gen, xác định cấu trúc hóa học, đề xuất kết hợp… Đối với hoạt động nghiên cứu ứng dụng, với thành tựu lĩnh vực xã hội, qn sự, kinh tế, giao thơng, y tế… trí tuệ nhân tạo hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán bệnh, phân tích hình ảnh y khoa, dự báo dịch bệnh, xem xét tác động sách… Hiện nhiều công ty, từ công ty nhỏ đến công ty hàng đầu giới áp dụng trí tuệ nhân tạo để xác định khách hàng tiềm năng, nhóm nhân viên rời bỏ công ty, phát triển sản phẩm, tối ưu vận chuyển, dự đoán xu nhu cầu khách hàng, đề xuất sản phẩm cần thiết cho người dùng… làm công cụ hữu dụng để tăng khả kinh doanh, quản lý cạnh tranh cho doanh nghiệp Khơng trí tuệ nhân tạo áp dụng vào nhiều mặt lĩnh vực giáo dục Một số việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào vấn đề đề cập liên tục qua năm giáo dục, vấn đề gian lận thi cử CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG PHỊNG CHỐNG GIAN LẬN THI CỬ 1.1 Trí tuệ nhân tạo gì? Trí tuệ nhân tạo (TTNT), tiếng Anh Artificial Intelligence, hay chữ viết tắt dùng phổ biến AI, phần tử khoa học máy tính tập trung vào trí tuệ người tạo điều khiển máy móc (tức trí thơng minh khơng phải người) Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực khoa học cơng nghệ nhằm tạo cho máy có khả trí tuệ trí thơng minh người, tiêu biểu biết suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngơn ngữ tiếng nói, biết học tự thích nghi, … Hiện giới có nhiều khái niệm đa dạng trí tuệ nhân tạo chưa có thống tổng thể dạng định nghĩa Những định nghĩa trí tuệ nhân tạo chia thành nhóm: Hệ thống tư người, Hệ thống tư có lập luận, Hệ thống hoạt động người, Hệ thống hoạt động có lập luận.[CITATION Một22 \l 1033 ] 1.2 Lịch sử hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo Mong muốn làm cho máy có khả trí thơng minh người có từ nhiều kỷ trước, nhiên TTNT xuất người sáng tạo máy tính điện tử (MTĐT) Alan Turing−nhà toán học lỗi lạc người Anh, người xem cha đẻ Tin học đưa cách hình thức hóa khái niệm thuật tốn tính tốn máy Turing−một mơ hình máy tính trừu tượng mô tả chất việc xử lý ký hiệu hình thức−có đóng góp quan trọng thú vị cho TTNT vào năm 1950, gọi phép thử Turing Phép thử Turing cách để trả lời câu hỏi ‘máy tính có biết nghĩ khơng?’, phát biểu dạng trị chơi Hình dung có ba người tham gia trị chơi, người đàn ơng (A), người đàn bà (B) người chơi (C) Người chơi ngồi phòng tách biệt với A B, khơng biết A B (như hai đối tượng ẩn X Y) đặt câu hỏi nhận trả lời từ A B qua hình máy tính Người chơi cần kết luận X Y đàn ông đàn bà Trong phép thử này, A tìm cách làm cho C bị nhầm lẫn B ln tìm cách giúp C tìm câu trả lời Phép thử Turing thay A máy tính, tốn trở thành liệu C phân biệt X Y đâu máy tính đâu người đàn bà Phép thử Turing cho máy tính thơng minh (qua phép thử) biết cách cho C chắn kết luận Tuy phép thử Turing đến xem có tầm quan trọng lịch sử triết học giá trị thực tế (vì người chưa làm máy hiểu ngôn ngữ biết lập luận vậy), ý nghĩa lớn nằm chỗ nhấn mạnh khả giao tiếp thành công máy với người đối thoại tự khơng hạn chế biểu yếu trí thơng minh nhân tạo Trăn trở máy tính thơng minh thơi thúc nhiều nhà khoa học nhiều năm tiếp theo, để TTNT−với tư cách khoa học độc lập−đã đời chừng 10 năm sau máy tính tạo để dùng cho việc tính tốn (thực phép tính số học cộng trừ nhân chia so sánh khác nhau).[CITATION HồT22 \l 1033 ] Người ta lấy hội nghị mùa hè năm 1956 trường Dartmouth Mỹ làm kiện đời ngành TTNT Hội nghị Marvin Minsky John McCarthy tổ chức với tham dự vài chục nhà khoa học, có Allen Newell Herbert Simon Bốn người coi người sáng lập ngành TTNT Nhiều người tham gia hội nghị Dartmouth sau trở thành thủ lĩnh nghiên cứu TTNT nhiều thập kỷ, có giáo sư Donald Michie, người tiên phong TTNT châu Âu, người lập phịng thí nghiệm TTNT tiếng đại học Edinburgh Anh Chính hội nghị Dartmouth, McCarthy đề nghị tên gọi ‘artificial intelligence’ Mặc dù tranh cãi thời gian, tên thừa nhận dùng nay.[ CITATION Bảo21 \l 1033 ] Những cột mốc lịch sử quan trọng đánh dấu hình thành phát triển trí tuệ nhân tạo: 10 năm đầu: Kỳ vọng nhằm tìm giải pháp tổng quát 10 năm tiếp: Thất vọng 15 năm tiếp theo: Bùng nổ trở lại Thi đua quốc tế Nhiều năm gần đây: Những đường tạo hệ thông minh Cụ thể: 1956: Trí tuệ nhân tạo đời 1958: McCarthy đưa ngơn ngữ lập trình LISP, ngơn ngữ lập trình phổ biến ưa chuộng để nghiên cứu trí tuệ nhân tạo 1968: Terry Winograd, giáo sư khoa học máy tính, tạo SHRDLU, chương trình máy tính ngơn ngữ tự nhiên ban đầu Hnh 7: Các đối tượng Haar [CITATION uni \l 1033 ] Sử dụng đối tượng tính tốn pixel, thuật toán xác định 100.000 điểm liệu Sau đó, sử dụng thêm thuật tốn Adaboost để cải thiện độ xác loại bỏ đối tượng không liên quan Qua nhiều lần lặp lặp lại, cách tiếp cận giảm thiểu tỷ lệ lỗi tiếp tục điều chỉnh đối tượng để đạt độ xác chấp nhận được.[CITATION doc \l 1033 ] 2.2.2 Sử dụng OpenPose nhận diện hành vi OpenPose tạo Ginés Hidalgo, Yaser Sheikh, Zhe Cao, Yaadhav Raaj, Tomas Simon, Hanbyul Joo, and Shih-En Wei Tuy vậy, OpenPose xây dựng Yaadhav Raaj Ginés Hidalgo OpenPose hệ thống sử dụng để phát thể người, bàn tay điểm nhấn khn mặt (trong tổng số 130 điểm chính) hình ảnh đơn lẻ Openpose hoạt động dựa việc phát điểm lưu lại thể, khuôn mặt bàn tay Các điểm kết nối lại thành khung chuyển động theo chuyển động thể Các điểm lưu lại Openpose: o Cơ thể người: 18 điểm thể người Openpose đánh dấu nhận diện Các điểm đại diện cho khớp xương thể điểm định hướng khuôn mặt người nhận diện.[CITATION git \l 1033 ] 14 Hnh 8: Cơ thể người [ CITATION vis \l 1033 ] o Bàn tay: 21 điểm bàn tay Openpose lưu lại sử dụng để nhận diện chuyển động bàn tay Các điểm đại diện cho khớp xương bàn tay Hnh 9: Bàn tay [CITATION cmu \l 1033 ] o Khuôn mặt: 70 điểm openpose lưu trữ sử dụng để nhận chuyển động khuôn mặt 15 Hnh 10: Khuôn mặt [CITATION cmu1 \l 1033 ] 16 CHƯƠNG 3: ĐÁNH GIÁ CÔNG NGHỆ HIỆN TẠI VÀ NHẬN ĐỊNH TƯƠNG LAI 3.1 Đánh giá công nghệ Một số thành tựu lớn mà cơng nghệ AI đạt tính tới thời điểm tại: - Nhận diện giọng nói: Nhận diện giọng nói phát triển năm 2020 với độ xác cao trải nghiệm người dùng tốt Một số thách thức cần vượt qua lĩnh vực bao gồm: • Tiếp cận với nhiều kiểu giọng đọc • Nâng cao khả nhận dạng từ ngữ cụ thể • Giảm thiểu hạn chế thiết bị ghi âm • Loại bỏ tạp âm • Phân tích video Thị giác máy tính Những tiến AI/Deep Learning làm cho việc phân tích hình ảnh video trở nên khả thi với chi phí thấp Cơng nghệ thị giác máy tính ảnh hưởng lớn đến ngành sản xuất việc đưa kỹ thuật quản lý an tồn kiểm sốt chất lượng tự động - Nhận diện khuôn mặt: Xử lý ảnh nhận diện vật thể thành tựu lớn AI năm 2020 Các ứng dụng AI xác thực khuôn mặt dần quen thuộc với người sử dụng smartphone Facebook Google đơn vị đầu việc phát triển nhận dạng khn mặt, tìm kiếm vật thể 17 Hnh 11: Nhận dạng khuôn mặt [ CITATION bka23 \l 1033 ] - Chuyển động Cử chỉ: Robot nắm di chuyển vật thể: Covid-19 khiến người người nhà nhà phải mua hàng hóa online, điều đặt vấn đề cho nhà bán lẻ cần phải đảm bảo an toàn cho nhân viên họ Đây hội để phát triển robot với đủ kỹ tốc độ nhằm mục đích hỗ trợ công nhân nhà xưởng Các nhà nghiên cứu Đại học California, Berkeley phát triển phần mềm giúp nắm di chuyển đồ vật Sản phẩm có tên Grasp-Optimized Motion Planner Họ thiết lập mạng nơ-ron cho robot, giúp chúng học, sau phân quyền bắt chúng di chuyển đồ vật cụ thể Cả nhóm kết hợp mạng nơ-ron với hoạch định chuyển động, giúp tốc độ tính tốn robot đạt mức 80 mili giây so với tốc độ trung bình 29 giây Đây thành tựu bật AI năm 2020 - Nhận diện cử chỉ: Các nhà nghiên cứu Đại học Công nghệ Nanyang (Singapore) tạo hệ thống tổng hợp liệu sinh học sử dụng cảm biến stretchable strain kết hợp với AI Các ống nano carbon sử dụng để tạo cảm biến, AI giúp xử lý (cảm nhận hình dung) trình não Họ kết hợp mạng nơ-ron để nhận diện cử tay, bao gồm: Convolutional Neural Network, Multilayer Neural Network, Spare Neural Network Kết mang lại độ xác cao kể điều kiện ban đầu khơng tốt Ngồi ra, nhà nghiên cứu Đại học Cơng nghệ Nanyang tìm 18 cách để đưa công nghệ Thực tế ảo Thực tế tăng cường vào lĩnh vực giải trí phục hồi chức năng, nơi địi hỏi độ xác cao.[ CITATION job23 \l 1033 ] Nhờ phát triển cách mạng khoa học cơng nghệ có tác động mạnh mẽ tới q trình tồn cầu hóa, động lực phát triển ngành trí tuệ nhân tạo Những tiến khoa học – kỹ thuật công nghệ áp dụng vào thực tiễn sản xuất, kinh doanh lĩnh vực khác đời sống tạo thành vô số thành tựu giúp cải thiện chất lượng sống Trong phải kể đến lĩnh vực giáo dục, thành tựu quan trọng áp dụng trí tuệ nhân tạo Tận dụng khả trí tuệ nhân tạo để tạo hệ thống giám sát với độ xác cao q trình thi cử, không ứng dụng thi theo dõi thi trực tiếp mà tích hợp vào thiết bị theo dõi thi trực tuyến Hơn phần mềm cịn hỗ trợ số cơng đoạn khác cho phép chấm tự động Tất điều giúp giảm bớt không công sức giáo viên, mà cịn trở thành sản phẩm hữu ích cho xã hội, góp phần chuyển đổi số giáo dục Cơng nghệ hồn thiện việc đánh giá lực người hồn tồn có thể, đảm bảo tính minh bạch, lực chất Trí tuệ nhân tạo khơng có tình cảm nên đưa kết công tâm thuyết phục nhất, giảm thiểu tình trạng ỷ lại giới trẻ 3.2 Nhận định tương lai Trong tương lai, ngành trí tuệ nhân tạo hướng tới mục tiêu: - Thị giác máy tính (computer vision) chứa nhiều kỹ thuật trí tuệ khác - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo theo lĩnh vực (AI Application field ): việc sử dụng kỹ thuật ứng dụng trí tuệ nhân tạo chức lĩnh vực, ngành nghề cụ thể giao thông vận tải, nông nghiệp, khoa học đời sống, y tế 19 Hnh 12: Trí tuệ nhân tạo hiểu biết phát triển liên tục hệ thống máy tính [ CITATION med23 \l 1033 ] Trí tuệ nhân tạo hiểu biết phát triển liên tục hệ thống máy tính Những dự đốn ứng dụng cơng nghệ AI nhiều lĩnh vực khác nhau, nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, khởi nghiệp phủ định hướng mục tiêu phát triển tương lai: - Hỗ trợ hệ thống cổng thơng tin phủ: Với lượng liệu khổng lồ lưu trữ sở liệu phủ, AI có khả tổ chức kết hợp nhiều liệu để rút thông tin, tóm tắt loạt dạng liệu Tuy nhiên để triển khai tốt hiệu quả, vấn đề an ninh mạng bảo mật thông tin cần hệ thống AI quan tâm vá kín - Nhận dạng khuôn mặt: Nhận diện khuôn mặt AI ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào việc xác minh đặc tính gương mặt, máy tính tự động xác định, nhận dạng người từ hình ảnh kỹ thuật số khung hình video Nhận diện khuôn mặt công nghệ AI thuộc nhánh thị giác máy tính, mà thị giác máy tính tốt nhiều so với mắt thường người Một cách xác định dựa vào điểm nút khuôn mặt Công nghệ AI đo tới 80 điểm nút (khoảng cách điểm khuôn mặt giúp chế nhận dạng khuôn mặt (FR) trở nên dễ dàng 20 Hnh 13: Cơng nghệ AI nhận dạng với 80 điểm nút giúp nhận dạng khuôn mặt dễ dàng, nhanh chóng [ CITATION med23 \l 1033 ] Hiện ứng dụng tích hợp nhiều với hệ thống giám sát cổng chấm công công ty, hệ thống giám sát sân bay, ga tàu, nơi công cộng; nhận diện khuôn mặt hệ thống an ninh quốc gia; hệ thống bảo an ngân hàng, tòa nhà… - Trong ngành vận tải: Trí tuệ nhân tạo ứng dụng phương tiện vận tải tự lái, điển hình tơ Sự ứng dụng góp phần mang lại lợi ích kinh tế cao nhờ khả cắt giảm chi phí hạn chế tai nạn nguy hiểm đến tính mạng Tuy nhiên việc ứng dụng chưa phổ biến giai đoạn thử nghiệm, với hỗ trợ thuật toán Deep Learning (học sâu) với hàng hoạt chức nhận dạng xử lý hình ảnh; nhận dạng điều khiển giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên; phát vật cản, giải toán điều khiển thời gian thực (real time) xây dựng cở liệu khổng lồ hệ thống giao thơng tình giao thơng… ứng dụng tương lai sớm đưa vào sử dụng 21 Hnh 14: Xe tự lái ứng dụng công nghệ AI học sâu [ CITATION www23 \l 1033 ] Xe tự lái an tồn xử lý thơng minh tình chúng tích hợp nhiều tính tự động, cảm biến xung quanh xe ln phát tín hiệu phủ đủ rộng đủ xa để phát vật cản giúp phát nhanh chóng chướng ngại vật, camera nhận dạng tín hiệu ảnh để phân tích xử lý kịp thời theo thuật tốn với liệu có s¯n (biển báo, dẫn giao thông, theo dõi phương tiện, người đường…) [ CITATION www23 \l 1033 ] Cơng nghệ dần hồn thiện phát triển tương lai, việc phát người có biểu gian lận máy đánh giá qua phân tích thống kê thuật tốn Hiện cơng nghệ nghiên cứu phải dùng đến sức người, phịng thi phải có đến 2,3 người giám sát, nhiên chắn 100% phát hết tất Về vấn đề trí tuệ nhân tạo hồn tồn thay người, người có biểu gian lận hay gian lận hệ thống chuyển cho máy chủ cách xác Từ giảm đối ưu số lượng nguồn nhân lực đưa kết 22 KẾT LUẬN Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phịng chống gian lận thi cử khơng đơn đầu tư ứng dụng cơng nghệ thơng tin mà cịn cải cách toàn diện sâu sắc, nhằm khai thác tối đa sức mạnh thời đại tiến cơng nghệ từ nâng cao hiệu quả, sức cạnh tranh kiến tạo tảng cho hành trình phát triển bền vững Ứng dụng trí tuệ nhân tạo phòng chống gian lận thi cử nói riêng giáo dục nói chung xu hướng toàn cầu, áp dụng quốc gia phát triển, dần trở nên tất yếu lan rộng phạm vi toàn giới Thực tế cho thấy, áp dụng trí tuệ nhân tạo giáo dục mang lại nhiều lợi ích cho quốc gia Các tảng công nghệ đại giúp ích nhiều mặt nâng cao chất lượng giáo dục nhiều nước giới Không nằm ngồi xu hướng chung, phủ Việt Nam trình tập trung nghiên cứu, đầu tư, phát triển hồn thiện tiến trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo hệ thống giáo dục nói chung vấn đề thi cử nói riêng Đề tài “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào chống gian lận thi cử” nhóm DEADLINE tìm hiểu tổng qt lịch sử trí tuệ nhân tạo thực trạng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào phòng chống thi cử Việt Nam giới Khơng vậy, đề tài cịn đề cập tới số công nghệ kỹ thuật để xây dựng nên trí tuệ nhân tạo số thuật tốn cần thiết việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào phòng chống thi cử Tuy vậy, đề tài cịn có nhiều hạn chế việc tìm kiếm thơng tin chiều sâu lý thuyết liên quan tới lĩnh vực trí tuệ nhân tạo 23 Tài liệu tham khảo "Một lịch sử đầy đủ AI," Trí tuệ nhân tạo (2021) (2022, 12 30) Retrieved from cmu-perceptual-computing-lab.github.io: https://cmuperceptual-computinglab.github.io/openpose/web/html/.github/media/keypoints_hand.png (2022, 12 30) Retrieved from cmu-perceptual-computing-lab.github.io: https://cmuperceptual-computinglab.github.io/openpose/web/html/.github/media/keypoints_face.png (2022, 12 30) Retrieved from viso.ai: https://viso.ai/wpcontent/uploads/2021/01/Keypoints-Detected-by-OpenPose-on-the-COCODataset.jpg (2022, 12 29) Retrieved from vietnamnet.vn: https://vietnamnet.vn/sinh-vien-lam-hethong-phat-hien-gian-lan-thi-cu-nho-cong-nghe-ai-758287.html (2022, 12 30) Retrieved from uniduc.com: https://uniduc.com/vi/public/uploads/img/images/face_detection_haar_features png (2022, 12 30) Retrieved from tuoitre.vn: https://tuoitre.vn/3-sinh-vien-thu-nghiemthanh-cong-phan-mem-chong-gian-lan-thi-cu-20220907161005997.htm (2022, 12 28) Retrieved from niithanoi.edu.vn: https://niithanoi.edu.vn/machinelearning-la-gi-va-tai-sao-no-lai-dang-thay-doi-the-gioi.html (2022, 12 28) Retrieved from tapchigiaoduc.edu.vn: https://tapchigiaoduc.edu.vn/article/87200/225/cac-truong-dai-hoc-dang-sudung-tri-tue-nhan-tao-de-ho-tro-viec-coi-thi-nhung-van-co-nhung-bat-cap/? fbclid=IwAR1GArujv_vvhfTaLRCI0mzcDxa4x5EjC1nLMVRAoNQ1gD1seL apdgonOU4 (2022, 12 30) Retrieved from straitstimes: https://www.straitstimes.com/singapore/parenting-education/acs-independentexploring-the-use-of-artificial-intelligence-to-invigilate-exams (2022, 12 29) Retrieved from itweb: https://www.itweb.co.za/content/mYZRXv9gmYdMOgA8 (2023, 2) Retrieved from dantri.com.vn: https://dantri.com.vn/giao-duc-huongnghiep/sinh-vien-nghien-cuu-he-thong-bat-nong-gian-lan-thi-cu-ai-chinh-xac97-20210723132618924.htm (2023, 1) Retrieved from docs.opencv.org: https://docs.opencv.org/3.4/db/d28/tutorial_cascade_classifier.html 24 (2023) Retrieved from github.com: https://github.com/CMU-Perceptual-ComputingLab/openpose (2023, 1) Retrieved from hoahoctro.tienphong.vn: https://hoahoctro.tienphong.vn/thionline-tai-cac-truong-dai-hoc-giam-sat-chat-che-nhieu-ap-luc-khong-kem-thitruc-tiep-post1389918.tpo (2023, 1) Retrieved from laodong.vn: https://laodong.vn/cong-nghe/sinh-vien-ungdung-ai-phat-trien-phan-mem-phat-hien-gian-lan-thi-cu-993347.ldo (2023, 2) Retrieved from moit.gov.vn: https://moit.gov.vn/tin-tuc/phat-trien-nguonnhan-luc/truong-dai-hoc-cong-nghiep-ha-noi-nghien-cuu-ung-dung-choba.html? fbclid=IwAR25XhDFdPTPkfWOiwbJE8mIAYZjkWTFk1rt9qLSVUF23NlIPu cCNqZ-NpY (2023, 3) Retrieved from niithanoi.edu.vn: https://niithanoi.edu.vn/machinelearning-la-gi-va-tai-sao-no-lai-dang-thay-doi-the-gioi.html (2023, 1) Retrieved from tuoitre.vn: https://tuoitre.vn/3-sinh-vien-thu-nghiemthanh-cong-phan-mem-chong-gian-lan-thi-cu-20220907161005997.htm (2023, 2) Retrieved from tuoitre.vn: https://tuoitre.vn/3-sinh-vien-thu-nghiemthanh-cong-phan-mem-chong-gian-lan-thi-cu-20220907161005997.htm (2023, 1) Retrieved from thanhnien.vn: :https://thanhnien.vn/cong-nghe-chonggian-lan-thi-cu-post775136.html0 (2023, 2) Retrieved from tapchigiaoduc.edu.vn: https://tapchigiaoduc.edu.vn/article/87200/225/cac-truong-dai-hoc-dang-sudung-tri-tue-nhan-tao-de-ho-tro-viec-coi-thi-nhung-van-co-nhung-bat-cap/? fbclid=IwAR1GArujv_vvhfTaLRCI0mzcDxa4x5EjC1nLMVRAoNQ1gD1seL apdgonOU4 (2023, 1) Retrieved from researchgate.net: https://www.researchgate.net/publication/349067788/figure/fig5/AS:98845063 5390987@1612676404944/Architecture-of-the-proposed-YOLOv2-networkframework-The-input-image-has-a-size-of.png (2023, 01 10) Retrieved from bkavsmarthome.vn: https://bkavsmarthome.vn/nhandang-khuon-mat-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao (2023, 3) Retrieved from jobs.hybrid-technologies.vn: https://jobs.hybridtechnologies.vn/blog/5-thanh-tuu-ai-thay-doi-the-gioi-nam-2020/ (2023, 3) Retrieved from mediastandard: https://mediastandard.ro/ (2023, 3) Retrieved from www.most.gov.vn: https://www.most.gov.vn/vn/tintuc/20614/cong-nghe-ai-cua-hien-tai-va-tuong-lai.aspx 25 Bảo, H T (2021) Nhìn lại 25 năm phát triển ngành trí tuệ nhân tạo Bảo, H T (2021) Trí tuệ nhân tạo chặng đường 50 năm FPT (2022) Retrieved from aptech.fpt.edu.vn: https://aptech.fpt.edu.vn/deeplearning-la-gi.html fpt (2022) aptech.fpt.edu.vn Retrieved from aptech.fpt.edu.vn: https://aptech.fpt.edu.vn/machine-learning-la-gi.html Thành, N V (2022) Nghiên cứu phát triển giải pháp thị giác máy công nghiệp kết hợp AI cho tảng Robot thông minh 26 More from: Năng Lực Số Học viện Ngân hàng 407 documents Go to course BÀI-TẬP-LỚN-KẾT44 THÚC-HỌC-PHẦN-… Năng Lực Số 100% (11) ƠN TẬP NGƯỜI LÁI 18 ĐỊ SƠNG ĐÀ Năng Lực Số 100% (11) Ôn tập kiểm tra II 46 Năng Lực Số Ứng… Năng Lực Số 100% (7) Bài tập lớn môn 25 lực số ứng dụng… Năng Lực Số 94% (16) Recommended for you 36 Bài thực hành số môn Năng lực số ứng… Năng Lực Số 100% (1) Bài tập tập triết 28 HVNH, triết học mác… Triết học Mác Lênin 86% (7) E đảo ngược u - Phát âm ielts Triết học Mác Lênin 100% (1) Correctional Administration Criminology 96% (113)