Việc tích hợp AI vào Excel có thể giúp hàng triệu người dùng Excel trên khắpthế giới tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong công việc hàng ngày của họ.Al có khả năng giải quyết các
[Type text] TRƯỜNG ĐẠI HỌC DUY TÂN TRƯỜNG KHOA HỌC MÁY TÍNH KHOA KỸ THUẬT MẠNG MÁY TÍNH VÀ TRUYỀN THÔNG - ĐỒ ÁN CÁ NHÂN MÔN: TIN HỌC ỨNG DỤNG Đề tài: Tìm hiểu trí tuệ nhân tạo (AI) ứng dụng excel GVHD : Lớp: SVTH : MSSV: Nguyễn Trí Tâm CS201-QM Phạm Trịnh Anh Tuấn 29212339148 Đà nẵng, tháng 12/2023 Page | [Type text] MỞ ĐẦU 1.Lý chọn đề tài Trí tuệ nhân tạo trở thành lĩnh vực cơng nghệ phát triển nhanh Al có tiềm để cải thiện hiệu suất hiệu làm việc nhiều lĩnh vực, việc áp dụng AI vào Excel có thê cung cấp giá trị đáng kê Excel ứng dụng phố biến giới để xử lý liệu tính tốn Việc tích hợp AI vào Excel giúp hàng triệu người dùng Excel khắp giới tận dụng sức mạnh trí tuệ nhân tạo cơng việc hàng ngày họ Al có khả giải vấn đề phức tạp phân tích liệu lớn cách nhanh chóng xác Việc áp dụng AI vào Excel giúp người dùng giải thách thức phức tạp công việc tối ưu hóa định dựa liệu Nếu bạn làm việc tổ chức doanh nghiệp, việc nắm vững cách sử dụng Al Excel giúp tạo giá trị cho tổ chức Việc tối ưu hóa quy trình làm việc, dự đốn xu hướng, tăng cường khả định giúp cải thiện hiệu suất lợi nhuận Tìm hiểu AI Excel hội tốt để phát triển kỹ cá nhân cập nhật kiến thức cơng nghệ Điều giúp bạn cạnh tranh tốt thị trường làm việc mở hội nghề nghiệp Việc kết hợp Excel Al dẫn đến khám phá sáng tạo ứng dụng mẻ Bạn phát triển ứng dụng tùy chỉnh, biểu đồ phân tích, giải vấn đề độc đáo dựa kết hợp hai lĩnh vực Tóm lại, việc tìm hiểu trí tuệ nhân tạo Excel mang lại nhiều lợi ích cho cá nhân tổ chức, từ việc cải thiện hiệu suất công việc đến tạo giá trị sáng tạo 2.Mục tiêu Biết hiểu khái niệm, chức lợi ích trí tuệ nhân tạo (Al) Page | [Type text] Sử dụng kỹ soạn thảo văn để làm ĐACN MS Word file báo cáo ĐACN PowerPoint Sử dụng số cơng cụ, hàm có tích hợp AI để giải số tập Excel 3.Đối tượng nghiên cứu, tìm hiểu: - Trí tuệ nhân tạo (AI) - MS Office: Word, Excel PowerPoint Page | [Type text] MỤC LỤC CHƯƠNG Tìm hiểu trí tuệ AI 1.Lịch sử trí tuệ AI 1.1 Trí Tuệ nhân tạo AI ? 1.1.2 Có loại AI? 1.2 Các ứng dụng thực tế trí tuệ nhân tạo gì? 1.3 Tác động trí tuệ AI sống người 1.3.1 AI 'học' người 1.3.2 Tiềm nguy CHƯƠNG Tìm hiểu trí tuệ nhân tạo AI MS Excel Tìm hiểu MS Excel 2.1 Excel có cơng dụng gì? 2.2 Trí tuệ nhân tạo Microsoft excel 2.2.1 Ứng dụng AI Microsoft excel CHƯƠNG Thử nghiệm/Trải nghiệm Các nội dung Giới thiệu AI data sidekick 3.1 Các tính AI data sidekick 3.1.1 Quản lý liệu 3.1.2 Cộng tác 3.1.3 Phân tích liệu 3.1.4 Phát triển sở liệu 3.1.5 Xử lý liệu 3.2 Ứng dụng AI data sidekick thực tế 3.3Các xu hướng tiềm AI data sidekick tương lai 3.3.1Tầm quan trọng AI data sidekick việc phát triển khoa học liệu trí tuệ nhân tạo 3.4 Kết luận 3.5 Các hàm cơng cụ hữu ích trí tuệ AI excel Kết Page | [Type text] 1.Kết đạt 2.Hạn chế Page | [Type text] CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ AI Lịch sử trí tuệ AI Lịch sử trí tuệ nhân tạo AI Bằng sáng chế cho việc phát minh điện thoại xảy vào năm 1876, sau đó, khái niệm AI xuất Nói ra, lĩnh vực nghiên cứu AI bắt nguồn từ hội thảo tổ chức khuôn viên trường Đại học Dartmouth vào mùa hè năm 1956 Vào thời điểm đó, người ta dự đốn cỗ máy thơng minh người tồn họ cấp hàng triệu đô la để biến ý tưởng thành thực Việc đầu tư vào AI tăng nhanh chóng thập kỷ kỷ 21 Từ thời điểm đó, học máy (Machine Learning) ứng dụng thành công vào nhiều vấn đề liên quan đến học thuật công nghiệp, nhờ vào bùng nổ phát triển mạnh mẽ máy tính I 1950 - Thời điểm mà tất thứ bắt đầu Mặc dù khái niệm xuất nhiều thập kỷ trước năm 1950, nhiều người chưa biết đến thuật ngữ John McCarthy, người biết đến với tư cách người sáng lập trí tuệ nhân tạo đưa thuật ngữ 'Trí tuệ nhân tạo AI' vào năm 1955 McCarthy với Alan Turing, Allen Newell, Herbert A Simon Marvin Minsky biết đến cha đẻ AI Alan đưa gợi ý AI rằng: Nếu người sử dụng thông tin có sẵn tư lý trí, để giải vấn đề đưa định - việc khơng thể thực với trợ giúp máy móc? II 1974 - Máy tính phát triển mạnh mẽ! Page | [Type text] Dần dần với thời gian, sóng máy tính bắt đầu phát triển bùng nổ mạnh mẽ Càng ngày, máy tính có tốc độ xử lý nhanh hơn, giá phải lưu trữ nhiều thông tin Và đặc điểm quan trọng cần bàn đến máy tính suy nghĩ trừu tượng, tự nhận thức đạt khả xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) III 1980 - Năm AI Vào năm 1980, nghiên cứu AI bắt đầu trở lại với việc mở rộng quỹ đầu tư cơng cụ thuật tốn Với kỹ thuật Deep Learning, máy tính dần học trải nghiệm người dùng IV 2000's - Cán mốc Sau tất nỗ lực có thất bại, công nghệ thành lập thành công phải đến năm 2000, xem đạt mục tiêu quan trọng AI Vào thời điểm đó, AI phát triển mạnh, thiếu vốn đầu tư phủ ý công chúng Sự thật phát triển trí tuệ nhân tạo Chúng ta biết công nghệ phát triển ngày AI đạt đến tầm cao Thậm chí, nghiên cứu phát triển không ngừng tiếp tục phát triển Trong năm qua, nghiên cứu AI tăng 12,9% năm toàn giới, đó, ta thấy tốc độ phát triển AI thực đáng quan tâm Nhiều người dự đoán đến năm tới, Trung Quốc trở thành nguồn cung cấp công nghệ trí tuệ nhân tạo lớn tồn cầu sốn ngơi Hoa Kỳ Tóm lược Trong năm qua, công nghệ AI hồi sinh phát triển đáng kể AI trở nên phổ biến khía cạnh sống - tơ tự lái, khả dự đốn thời tiết xác cơng nghệ chẩn đốn sức khỏe, Tất làm chào đón tương lai AI Trí tuệ nhân tạo AI nghiên cứu phát triển để thực nhiệm vụ đòi hỏi tư suy luận người Nơi làm việc doanh nghiệp, tổ chức trở nên “thông minh hơn” hiệu máy móc người bắt đầu làm việc Cùng với thời gian, Page | [Type text] sử dụng thiết bị kết nối để nâng cao chuỗi cung ứng kho hàng Với cơng nghệ thơng minh nơi làm việc, máy móc hỗ trợ tương tác, trực quan hóa tồn chuỗi sản xuất tự chủ việc đưa định Cuộc cách mạng công nghiệp tạo nhiều tiến kinh doanh chúng chặng đường dài phía trước 1.1 Trí Tuệ nhân tạo AI ? Ngày nay, nhắc tới thiết bị điện tử hay thiết bị người ta nhắc đến trí tuệ nhân tạo tích hợp thiết bị Vậy trí tuệ nhân tạo ứng dụng sống? Trí tuệ nhân tạo hay trí thơng minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt AI) ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science) Là trí tuệ người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính tự động hóa hành vi thơng minh người Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic ngơn ngữ lập trình việc ứng dụng hệ thống học máy (machine learning) để mô trí tuệ người xử lý mà người làm tốt máy tính Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có trí tuệ người như: biết suy nghĩ lập luận để giải vấn đề, biết giao tiếp hiểu ngơn ngữ, tiếng nói, biết học tự thích nghi,… Tuy trí thơng minh nhân tạo có nghĩa rộng trí thơng minh tác phẩm khoa học viễn tưởng, ngành trọng yếu tin học Trí thơng minh nhân tạo liên quan đến cách cư xử, học hỏi khả thích ứng thơng minh máy móc Trí tuệ nhân tạo (AI) lĩnh vực khoa học máy tính chuyên giải vấn đề nhận thức thường liên quan đến trí tuệ người, chẳng hạn học tập, sáng tạo nhận diện hình ảnh Các tổ chức đại thu thập vô số liệu từ nhiều nguồn khác cảm biến thông minh, nội dung người tạo, công cụ giám sát nhật ký hệ thống Mục tiêu AI tạo hệ thống tự học tìm ý nghĩa liệu Sau đó, AI áp dụng kiến thức thu để giải vấn đề theo cách giống người Ví dụ: cơng nghệ AI trả lời trị chuyện với người cách hợp lý, Page | [Type text] tạo hình ảnh văn gốc đưa định dựa đầu vào liệu theo thời gian thực Tổ chức bạn tích hợp tính AI vào ứng dụng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, nâng cao trải nghiệm khách hàng đẩy mạnh trình đổi 1.1.2 Có loại AI? Cơng nghệ AI chia làm loại chính: Loại 1: Cơng nghệ AI phản ứng Cơng nghệ AI phản ứng có khả phân tích động thái khả thi đối thủ, từ đó, đưa giải pháp tối ưu Một ví dụ điển hình công nghệ AI phản ứng Deep Blue Đây chương trình chơi cờ vua tự động, tạo IBM, với khả xác định nước cờ đồng thời dự đoán bước đối thủ Thơng qua đó, Deep Blue đưa nước thích hợp Loại 2: Cơng nghệ AI với nhớ hạn chế Đặc điểm công nghệ AI với nhớ hạn chế khả sử dụng kinh nghiệm khứ để đưa định tương lai Công nghệ AI thường kết hợp với cảm biến môi trường xung quanh nhằm mục đích dự đốn trường hợp xảy đưa định tốt cho thiết bị Ví dụ xe không người lái, nhiều cảm biến trang bị xung quanh xe đầu xe để tính tốn khoảng cách với xe phía trước, cơng nghệ AI dự đốn khả xảy va chạm, từ điều chỉnh tốc độ xe phù hợp để giữ an tồn cho xe xe khơng người lái Loại 3: Lý thuyết trí tuệ nhân tạo Cơng nghệ AI học hỏi tự suy nghĩ, sau áp dụng học để thực việc cụ thể Hiện nay, công nghệ AI chưa trở thành phương án khả thi Loại 4: Tự nhận thức Cơng nghệ AI có khả tự nhận thức thân, có ý thức hành xử người Thậm chí, chúng cịn bộc lộ cảm xúc hiểu cảm xúc người Đây xem bước phát triển cao công nghệ AI đến thời điểm tại, công nghệ chưa khả thi 1.1.3 Các thành phần cấu trúc ứng dụng AI gì? Page | [Type text] Cấu trúc trí tuệ nhân tạo bao gồm bốn lớp lõi Mỗi lớp sử dụng công nghệ riêng để thực vai trò định Tiếp theo nội dung giải thích diễn lớp Lớp 1: lớp liệu AI xây dựng dựa công nghệ khác máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhận dạng hình ảnh Trọng tâm cơng nghệ liệu, tạo thành lớp tảng AI Lớp chủ yếu tập trung vào việc chuẩn bị liệu cho ứng dụng AI Các thuật toán đại, đặc biệt thuật tốn học sâu, địi hỏi nguồn lực tính tốn khổng lồ Vì vậy, lớp bao gồm phần cứng hoạt động lớp phụ, cung cấp sở hạ tầng thiết yếu để đào tạo mơ hình AI Bạn truy cập lớp dạng dịch vụ quản lý đầy đủ từ nhà cung cấp dịch vụ đám mây bên thứ ba Lớp 2: Khung ML lớp thuật toán Khung ML kỹ sư phối hợp với nhà khoa học liệu tạo để đáp ứng yêu cầu trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể Sau đó, nhà phát triển sử dụng chức lớp dựng sẵn để xây dựng đào tạo mơ hình cách dễ dàng Ví dụ khung bao gồm TensorFlow, PyTorch scikit-learn Các khung thành phần quan trọng cấu trúc ứng dụng cung cấp chức thiết yếu để xây dựng đào tạo mơ hình AI cách dễ dàng Lớp 3: lớp mơ hình Ở lớp mơ hình, nhà phát triển ứng dụng triển khai mơ hình AI đào tạo mơ hình cách sử dụng liệu thuật toán từ lớp trước Lớp mấu chốt cho khả định hệ thống AI Dưới số thành phần lớp Cấu trúc mơ hình Cấu trúc xác định lực mơ hình, bao gồm lớp, nơ-ron chức kích hoạt Tùy thuộc vào vấn đề tài nguyên, người ta chọn từ mạng nơ-ron truyền thẳng, mạng nơ-ron tích chập (CNN) mạng khác Các tham số chức mơ hình Các giá trị học trình đào tạo, chẳng hạn trọng số độ lệch mạng nơ-ron, quan trọng dự đoán Hàm tổn thất đánh giá hiệu suất mơ hình nhằm mục đích giảm thiểu khác biệt đầu dự đoán đầu thực tế Trình tối ưu hóa Thành phần điều chỉnh tham số mơ hình để giảm hàm tổn thất Các trình tối ưu hóa khác Page | 10