Tiếng Việt
Chọn ngôn ngữ
Tiếng Việt
English
Cuốn sách Bộ Kiến thức cốt lõi về an toàn thông tin (IS-BOK) 2.0 là tài liệu quan trọng giúp các chuyên gia an toàn thông tin xây dựng nền tảng kiến thức và cập nhật các xu hướng mới trong lĩnh vực này. Do Hiệp hội AiSP phát triển với sự hỗ trợ từ CSA và IMDA, IS-BOK 2.0 kế thừa phiên bản đầu tiên (2009) và phản ánh sự phát triển nhanh chóng của an toàn mạng tại Singapore. Nội dung sách liên kết với Khung kỹ năng ICT quốc gia, tham khảo luật và thực tiễn quốc tế, góp phần xây dựng một hệ sinh thái an ninh mạng năng động, luôn được cập nhật và mở rộng hợp tác toàn cầu.
Cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 và làn sóng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn thế giới, tác động sâu sắc đến mọi lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực Công nghiệp Văn hóa. Công nghệ số đã thay đổi triệt để mô hình sản xuất, phân phối và tiêu thụ sản phẩm văn hóa, đồng thời mở ra không gian sáng tạo vô tận với các loại hình mới như nghệ thuật số, thực tế ảo và nền tảng nội dung số. Sự chuyển dịch này đặt ra yêu cầu cấp thiết về đổi mới trong đào tạo để cung cấp nguồn nhân lực có đủ năng lực thích ứng và dẫn dắt sự phát triển của Công nghiệp Văn hóa trong kỷ nguyên số.
Vị thế của Công nghiệp Văn hóa ngày càng được xác định là một ngành kinh tế mũi nhọn, có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, tạo ra việc làm, đồng thời là phương tiện hữu hiệu để bảo tồn, phát huy bản sắc và quảng bá hình ảnh quốc gia ra thế giới. Sự chuyển dịch sâu rộng này đặt ra những yêu cầu mới và khắt khe đối với nguồn nhân lực. Nền tảng kiến thức truyền thống không còn đủ, thị trường đang tìm kiếm những chuyên gia có khả năng kết hợp nhuần nhuyễn giữa tư duy nghệ thuật, kỹ năng quản lý kinh doanh
sáng tạo và năng lực ứng dụng công nghệ số để tạo ra các sản phẩm văn hóa có giá trị cao trong môi trường số.
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, thương mại điện tử đã trở thành một phần không thể thiếu trong nền kinh tế toàn cầu. Sự xuất hiện và lan tỏa của thương mại điện tử không chỉ thay đổi cách thức kinh doanh, mà còn mở rộng khả năng tiếp cận sản phẩm và dịch vụ, giúp kết nối các thị trường và người tiêu dùng trên khắp thế giới. Thương mại điện tử mang đến cho chúng ta sự tiện lợi chưa từng có, khả năng tiếp cận thị trường không giới hạn và tạo động lực mới cho nền kinh tế. Bên cạnh những lợi ích rõ ràng, thương mại điện tử cũng đặt ra những vấn đề lớn cần được xem xét một cách nghiêm túc, đặc biệt là tác động của nó đối với môi trường tự nhiên. Tại giao điểm của tiến bộ công nghệ và nhu cầu phát triển bền vững, việc nghiên cứu và hiểu rõ tác động của thương mại điện tử đối với môi trường không chỉ mang tính cấp thiết mà còn là một yêu cầu không thể thiếu trong quá trình hoạch định chính sách và phát triển chiến lược kinh doanh.
Recently, several important documents have been enacted by the Government, such as Decision No. 749/QD-TTg of the Prime Minister dated June 3rd, 2020 approving “the National Digital Transformation Program to 2025 and toward 2030”, Decision No. 942/QD-TTg of the Prime Minister dated June 15th, 2021 approving “E-government Development Strategy toward Digital Government for the period 2021 - 2025, oriented to 2030”, Decision No. 411/QD-TTg of the Prime Minister dated March 31st, 2022 approving “National Strategy on Digital Economic and Social Development to 2025 and toward 2030”. Those documents serve as direction for deploying digital transformation, developing digital government, digital economy, and digital society in Viet Nam, in which electronic identity, electronic authentication, and particularly digital signature certification services play important groundworks to ensure legitimacy, safety, and security of all electronic transaction performed by organizations, businesses, and inhabitants in the digital environment.
Digital Signature Development in Viet Nam 2017 - 2022 reflects the current status and readiness of digital signature applications in various ministries, ministerial-level agencies, nd businesses based on data and information provided by 30 ministries and ministerial-level agencies; 63 provincial administrations; Viet Nam Government Information Security Committee (VGISC); General Department of Taxation; General Department of Viet Nam Customs; Viet Nam Social Security; State Securities Committee; the State Treasury; Department of Bidding (Ministry of Planning and Investment); public Certification Authorities and private Certification Authorities.
LỜI NÓI ĐẦU
Cùng với sự tiến bộ không ngừng về khoa học và công nghệ trên thế giới hiện nay, việc ứng dụng những kỹ thuật tiên tiến góp phần phục vụ công nghiệp hóa - hiện đại hóa đất nước là nhiệm vụ không thể thiếu.
Mạng truyền thông công nghiệp đóng vai trò quan trọng trong các lĩnh vực đo lường điều khiển và tự động hóa. Xu thế của giải pháp dùng mạng công nghiệp không những nằm ở phương tiện kỹ thuật, mà còn ở khía cạnh kinh tế. Chính vì vậy, ứng dụng của nó rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực công nghiệp, như điều khiển quá trình, tự động hoá xí nghiệp, tự động hoá toà nhà, điều khiển giao thông... Việc sử dụng mạng truyền thông công nghiệp là không thể thiếu trong việc tích hợp các hệ tự động hoá hiện đại, đặc biệt trong các hệ đo lường và điều khiển.
Trong Giáo trình Mạng truyền thông công nghiệp, nhóm tác giả sẽ trình bày cơ sở kỹ thuật của mạng truyền thông công nghiệp, ứng dụng mạng truyền thông PROFIBUS trong việc giám sát và điều khiển hệ thống điện tử và thiết kế mạng truyền thông công nghiệp dựa trên PCS 7.
Tài liệu được biên soạn phù hợp với sinh viên các chuyên ngành kỹ thuật Điện - Điện tử, Tự động hóa, Điện công nghiệp… Với cách bố trí nội dung các chương kết hợp cả lý thuyết và thực hành, tài liệu sẽ giúp sinh viên áp dụng kiến thức đã học vào thực tế. Tài liệu cũng giúp củng cố, tổng hợp lại kiến thức về mạng truyền thông công nghiệp, đúc rút kinh nghiệm cho công việc sau này. Đây cũng là tài liệu tham khảo bổ ích đối với các thầy cô giáo và các em sinh viên của các ngành kỹ thuật khác vì có nhiều ví dụ ứng dụng thực tế.
Trong quá trình biên soạn Giáo trình, chúng tôi đã nhận được sự động viên, khích lệ và giúp đỡ của các cá nhân, tổ chức và các bạn đồng nghiệp. Cho phép chúng tôi được gửi lời cảm ơn đối với các tập thể và cá nhân trên.
Rất mong nhận được ý kiến đóng góp của các bạn đồng nghiệp và độc giả, giúp cho lần tái bản tới được hoàn thiện hơn về nội dung.
CÁC TÁC GIẢ
Nhằm khuyến khích toàn dân nâng cao nhận thức và đưa mục tiêu phát triển chuyển đổi số vào cuộc sống, theo đề nghị của Bộ Thông tin và Truyền thông, được sự đồng thuận của tác giả David L Rodgers, Trường Doanh nhân PACE đã phối hợp với Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông tổ chức xuất bản cuốn sách “Tóm lược Chuyển đổi số - Chiến lược & Lộ trình” nhằm cung cấp một phiên bản tinh gọn từ 02 cuốn sách giá trị trên, phù hợp cho cả hai đối tượng độc giả: những người quan tâm đến chuyển đổi số ở tầm chiến lược và những người thực thi chuyển đổi số.
Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh (HUFLIT), là một trong những địa điểm đào tạo Công nghệ thông tin hàng đầu ở Việt Nam. Các giảng viên đều tích cực tham gia nghiên cứu khoa học để nâng cao chất lượng đào tạo. Cuốn sách này là Kỷ yếu của Hội thảo Khoa học cấp Trường về Công nghệ thông tin, được tổ chức vào ngày 28/09/2020, với sự tham gia của 29 bài báo là kết quả nghiên cứu của các giảng viên HUFLIT và một số giảng viên trường bạn. Các bài báo khoa học được chọn đăng trong kỷ yếu tập trung vào ba hướng chính: ▪ Nghiên cứu chuyên sâu về Công nghệ thông tin ▪ Nghiên cứu về giải pháp Công nghệ thông tin trong công nghiệp ▪ Nghiên cứu giải pháp Công nghệ thông tin trong Đào tạo
Cuốn sách "Chuyên Tin 11: Các chuyên đề chọn lọc với ngôn ngữ C++ (Lý thuyết, bài tập và lời giải)" được biên soạn nhằm cung cấp các chuyên đề chọn lọc với các bài Toán Tin nâng cao cho học sinh các khối chuyên lớp 11, định hướng tới những kỹ thuật lập trình cơ bản để giải những bài toán khó trên máy tính.
Nội dung của cuốn sách gồm 5 chương giới thiệu về: Advanced Data Structures; Graph; Advanced Sorting; Ứng dụng các chiến lược thiết kế thuật toán nâng cao; Thiết kế và và phát triển một số sản phẩm phần mềm ứng dụng.
Trong thời đại bùng nổ công nghệ thông tin như hiện nay, dữ liệu đang được sinh ra ngày càng nhiều và dưới nhiều hình thức khác nhau. Việc xử lý để ứng dụng kho dữ liệu quý giá đó như thế nào để đạt được hiệu quả cao nhất luôn là vấn đề được rất nhiều những chuyên gia về công nghệ thông tin đặc biệt quan tâm. Chính vì lý do đó mà Cấu trúc dữ liệu và thuật toán vẫn luôn là một chủ đề mà ngày càng được đầu tư nghiên cứu và phát triển; không bị lỗi thời trong bất cứ xu hướng nào của lĩnh vực Công nghệ thông tin, việc phát triển để thuật toán ngày một hoàn thiện hơn gần như chưa bao giờ dừng lại và thậm chí là không có giới hạn.
Trước nhu cầu thiết thực cần tìm hiểu của bạn đọc, tác giả Trần Thông Quế - giảng viên cao cấp đã có trên 35 năm kinh nghiệm giảng dạy ở lĩnh vực Công nghệ thông tin và luôn tâm huyết với chủ đề này đã phối hợp với Nhà xuất bản Thông tin và Truyền thông (Bộ Thông tin và Truyền thông) xuất bản bộ sách “Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Phân tích và cài đặt trên C/C++”, gồm 2 tập:
Tập 1 gồm 5 chương:
Chương 1: Các khái niệm chung về thuật toán và cấu trúc dữ liệu
Chương 2: Tìm kiếm trong và sắp xếp trong
Chương 3: Một số chiến lược thiết kế thuật toán
Chương 4: Các kiểu dữ liệu trừu tượng và biến nhớ động
Chương 5: Cấu trúc cây (Tree Structure)
Tập 2 gồm 4 chương:
Chương 1: Sắp xếp ngoài
Chương 2: Phép băm và bảng băm
Chương 3: Cây đỏ đen
Chương 4: Cây 2-3-4 và B-cây
Với kinh nghiệm nhiều năm giảng dạy, tác giả đã lựa chọn cách tiếp cận đơn giản hóa các vấn đề phức tạp, từ cơ bản đến nâng cao. Nội dung cuốn sách được trình bày một cách chi tiết, dễ hiểu, sau mỗi nội dung đều có ví dụ minh họa, sau mỗi thuật toán đều được đánh giá độ phức tạp và cài đặt demo. Trong lần tái bản này, tác giả bổ sung thêm code cài đặt thuật toán Post Sort để thuật toán được hoàn thiện hơn. Chính vì vậy, cuốn sách này hướng tới đối tượng độc giả đông đảo, từ những bạn đọc mới làm quen tới những bạn đọc đã có kinh nghiệm nhiều năm trong lĩnh vực này. Đây thực sự là tài liệu bổ ích dành cho sinh viên, giảng viên, lập trình viên cũng như các chuyên gia về công nghệ thông tin có nhu cầu tìm hiểu và nghiên cứu.
FJCAI 2026 không chỉ là một sự kiện công bố khoa học, mà còn là không gian kết nối giữa
nghiên cứu cơ bản và ứng dụng, giữa trường đại học – viện nghiên cứu – doanh nghiệp, và
giữa thế hệ chuyên gia đi trước với lực lượng nghiên cứu trẻ đang phát triển mạnh mẽ.
Sách Trắng PTTH&TTĐT năm 2024 đánh dấu lần đầu Sách Trắng lĩnh vực chuyên ngành được xây dựng, phát hành. Kế thừa và phát triển từ Sách Trắng Công nghệ thông tin và Truyền thông Việt Nam, bao gồm các lĩnh vực quản lý nhà nước của Bộ Thông tin và Truyền thông được ban hành trong 13 năm qua, Cục Phát thanh, truyền hình và thông tin điện tử mong muốn Sách Trắng PTTH&TTĐT năm 2024 sẽ là cẩm nang tham khảo phục vụ nhu cầu tra cứu thông tin, số liệu, phục vụ chỉ đạo, điều hành và xây dựng chính sách lĩnh vực phát thanh, truyền hình và thông tin điện tử nhằm mục tiêu phát triển ngành.
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Trong kiến trúc tổng thể của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, đại số tuyến tính là nền tảng toán học chi phối cách dữ liệu được biểu diễn, biến đổi và kết hợp để tạo ra tri thức. Nếu xem xác suất–thống kê cung cấp nguyên lý mô hình hoá sự bất định và xây dựng tiêu chuẩn đánh giá, còn giải tích cung cấp cơ chế tối ưu hoá để mô hình tự điều chỉnh tham số, thì Đại số tuyến tính (Linear Algebra) chính là ngôn ngữ cấu trúc hoá toàn bộ phép tính trong học sâu: từ biểu diễn ngôn ngữ đến cơ chế suy luận và kiến trúc mạng.
Điểm xuất phát của NLP hiện đại là việc chuyển đổi ngôn ngữ rời rạc (token, từ, câu) thành các đối tượng liên tục trong không gian nhiều chiều. Quá trình đó được thực hiện bằng embeddings với mỗi đơn vị ngôn ngữ được gán một vector . Từ đây, hầu hết các phép toán cốt lõi của mô hình trở thành các phép biến đổi tuyến tính và phép toán trên ma trận/tensor: các tầng tuyến tính, chuẩn hoá, chiếu không gian, rút trích đặc trưng, và ghép nối thông tin. Trong Transformer, Attention có thể được nhìn như một chuỗi thao tác đại số tuyến tính trên các ma trận truy vấn-khóa-giá trị (Q, K, V), trong đó tích vô hướng, nhân ma trận và chuẩn hoá đóng vai trò trung tâm để lượng hoá mức độ liên quan và tổng hợp ngữ cảnh.
Trên bình diện tối ưu hoá và suy luận, đại số tuyến tính còn là nền tảng để hiểu hình học của không gian biểu diễn: chuẩn (norm) và khoảng cách để đo độ tương đồng ngữ nghĩa, trực giao và phép chiếu để tách thành phần thông tin, trị riêng và phân rã ma trận để phân tích cấu trúc (PCA, SVD), cũng như điều kiện tốt của bài toán để đảm bảo tính ổn định tính toán. Trong huấn luyện mô hình, các đối tượng gradient và cập nhật tham số cũng được biểu diễn dưới dạng vector–ma trận, cho phép triển khai hiệu quả trên phần cứng song song (GPU/TPU).
Vì vậy, cuốn sách Đại số tuyến tính và ứng dụng trong Trí tuệ nhân tạo và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hệ thống hoá các khái niệm Đại số tuyến tính cốt lõi như vector, không gian vector, tích vô hướng, chuẩn và khoảng cách, ma trận và phép biến đổi tuyến tính, hệ phương trình tuyến tính, trị riêng–vector riêng, các phép phân rã (đặc biệt SVD), cùng các đối tượng tensor và phép toán liên quan, đặc biệt là ứng dụng cụ thể trong các mô hình AI và NLP như xây dựng và phân tích embeddings, attention, giảm chiều, nén biểu diễn, đánh giá tương đồng ngữ nghĩa và thiết kế kiến trúc tính toán hiệu quả.
Cuốn sách không tập trung chi tiết và sâu về kiến thức Đại số tuyến tính mà chỉ hệ thống hóa lại kiến thức toán nền tảng và ứng dụng trong AI và NLP. Mục tiêu của cuốn sách là hướng đến việc thu hẹp khoảng cách giữa toán học trừu tượng với ứng dụng trong khoa học–kỹ thuật, đặc biệt trong AI và NLP. Từ định nghĩa và công thức, người học sẽ được trải nghiệm thú vị việc ứng dụng Đại số tuyến tính để xây dựng hệ thống AI và NLP thực tế với đầy đủ các bước của quy trình từ xây dựng dữ liệu, tiền xử lý, vector hóa dữ liệu, xây dựng mô hình, cài đặt thuật toán, chạy thử nghiệm, trực quan hóa kết quả và phân tích chỉ số đánh giá. Tác giả kỳ vọng rằng, thông qua trải nghiệm này, bạn đọc sẽ nhận thức rõ lớp toán học nền tảng nằm bên dưới mỗi mô hình và thuật toán AI/NLP, từ đó có nền móng vững chắc để tiếp tục nghiên cứu, phát triển và đổi mới sáng tạo một cách bền vững.