Những gì bạn biết về Deep Web đều sai hết – Đây mới là sự thật | deep là gì

Những gì bạn biết về Deep Web đều sai hết – Đây mới là sự thật

Ngoài xem bài viết này bạn có thể xem thêm nhiều thông tin hữu ích khác do chúng tôi cung cấp tại đây: Xem thêm nhiều kiến thức hơn tại đây

Deep Web có thật sự nguy hiểm như mọi người nói không? hay Deep web rất hiền lành và bình thường? hãy cùng tìm hiểu trong video này nhé!

Donate cho KTTV:
Techcombank: 19035547651013
CTK: VU HOANG DUONG (chi nhánh Hoàng Gia HN)
Momo: 0396.140.774 (PHAM THI THU HUONG)
Cổng Donate: https://playerduo.com/kttvofficial
♥ Link Khóa học Tâm lý, Tiếng Anh, Thuyết Trình, … : https://bitly.vn/E6GwL
♥ Mua sản phẩm ủng hộ KTTV: https://bitly.vn/bNC8I
♦ Group trên Facebook: https://bitly.vn/oQrDk
♣ Page Facebook: hhttps://bitly.vn/KHYwx
Cảm ơn bạn đã ủng hộ! ♥
KienThucThuVi

Những gì bạn biết về Deep Web đều sai hết - Đây mới là sự thật

Những Bí Ẩn Kinh Hoàng Về Deep Web

Những Bí Ẩn Kinh Hoàng Và Những Điều Chưa Biết Về Deep Web

★★ Info ★★

● Người Lồng Tiếng: http://fb.com/hatrang.only
● Fanpage Facebook: http://fb.com/bietluon
● Website Chính Thức: http://bietluon.vn
● Biết Luôn’s Playlist: https://goo.gl/YoxXKh
● Đăng Kí Nhận Video Mới Nhất: https://goo.gl/hA2gaf

★★ Content ★★

Xin chào, rất vui vì đã được gặp lại các bạn. Internet ắt hẳn đang là một món ăn không thể thiếu trên thế giới hiện nay, tất cả mọi người, và đặc biệt là giới trẻ, internet là một thứ gì đó quan trọng hơn cả, một ngày có thể nhịn cơm, có thể bỏ học, nhưng một ngày mà không Facebook, không lên mạng, ắt hẳn khó có thể chịu được. Tuy nhiên có một sự thật kinh hoàng là tất cả những thông tin mà hằng ngày bạn thấy trên các website như Google, Facebook, hay Twitter, Youtube chúng chỉ chiếm khoảng 10% lượng thông tin có trên internet. Nghe rõ là hư cấu phải không nào, các bạn cứ nghĩ Google thì tìm gì chả có, tuy nhiên khi xem xong hết video này bạn mới thấy Google của chúng ta còn thiếu thốn nhiều thứ lắm. Vậy 90% lượng thông tin kia bay đi đâu hết. Câu trả lời chính là “nó nằm dưới deep web”. Chào mừng các bạn đến với video khám phá deep web, những bí ẩn kinh hoàng về Deep Web.

1. Deep Web Là Gì
2. Deep Web Chứa Những Gì
3. Deep Web Có Nguy Hiểm Không
4. Các Tầng Của Deep Web
5. Dark Web và Deep Web

★★★★★

Lưu ý: Biết Luôn không sở hữu tất cả tư liệu được sử dụng trong video này. Mọi thắc mắc về bản quyền, tài trợ, quảng cáo, cộng tác vui lòng liên hệ email: kennychipheo@gmail.com

We do NOT own all the materials as well as footages used in this video. Please contact kennychipheo@gmail.com for copyright matters!

Những Bí Ẩn Kinh Hoàng Về Deep Web

Deep web là gì?

Video này nhằm phục vụ mục đích đào tạo
This video is for education purpose only

Deep web là gì?

Trí tuệ nhân tạo – Deep Learning là gì? | Học sâu là gì | Deep learning là gì | Tri thức nhân loại

trithucnhanloai congnghethongtin deeplearning
Học sâu (tiếng Anh: deep learning) là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến.

Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể, vv. Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.

See also  แกล้งเพื่อน!! ให้กินยาปลุกอารมณ์!! ฮามาก!! | บรรพบุรุษ อังกฤษ

Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cố gắng thực hiện các đại diện tốt hơn và tạo ra các mô hình để tìm hiểu các đại diện này từ dữ liệu không dán nhãn quy mô lớn. Một số đại diện được lấy cảm hứng bởi những tiến bộ trong khoa học thần kinh và được dựa trên các giải thích của mô hình xử lý và truyền thông thông tin trong một hệ thống thần kinh, chẳng hạn như mã hóa thần kinh để cố gắng để xác định các mối quan hệ giữa các kích thích khác nhau và các phản ứng liên quan đến thần kinh trong não.

Nhiều kiến trúc học sâu khác nhau như mạng neuron sâu, mã mạng neuron tích chập sâu, mạng niềm tin sâu và mạng neuron tái phát đã được áp dụng cho các lĩnh vực như thị giác máy tính, tự động nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng âm thanh ngôn ngữ và tin sinh học, chúng đã được chứng minh là tạo ra các kết quả rất tốt đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Ngoài ra, học sâu đã trở thành một từ ngữ thời thượng, hay một thương hiệu của mạng neuron.

Khái niệm cơ bản
Các thuật toán học sâu dựa trên các đại diện phân phối. Giả định tiềm ẩn đằng sau các đại diện phân phối là các dữ liệu được quan sát là được tạo ra bởi sự tương tác của các yếu tố được tổ chức theo lớp. Học sâu thêm giả định rằng các lớp của các yếu tố này tương ứng với các mức độ trừu tượng hay theo thành phần. Các con số khác nhau của các lớp và kích thước của lớp có thể được sử dụng để quy định các lượng trừu tượng khác.

Học sâu khai thác ý tưởng thứ bậc các yếu tố giải thích này ở cấp cao hơn, những khái niệm trừu tượng hơn được học từ các cấp độ thấp hơn. Những kiến trúc này thường được xây dựng với một phương pháp lớp chồng lớp tham lam. Học sâu giúp để tháo gỡ những khái niệm trừu tượng này và chọn ra những đặc điểm cần thiết cho việc học.

Đối với các nhiệm vụ học có giám sát, các phương pháp học sâu sẽ tránh kỹ thuật đặc điểm (feature engineering), bằng cách dịch các dữ liệu vào các đại diện trung gian nhỏ gọn giống như các thành phần chính, và lấy được các cấu trúc lớp mà loại bỏ sự thừa thải trong đại diện.

Rất nhiều các thuật toán học sâu được áp dụng cho các nhiệm vụ học không có giám sát. Đây là một lợi ích quan trọng bởi vì dữ liệu không dán nhãn (chưa phân loại) thường phong phú hơn các dữ liệu dán nhãn. Một ví dụ của một cấu trúc sâu có thể được đào tạo theo cách không có giám sát là một mạng lưới tin sâu (deep belief network).

Giới thiệu sách hay nên đọc:
“LIFE 3.0 LOÀI NGƯỜI TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO“ bàn về Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và những ảnh hưởng của nó tới đời sống con người. Dưới đây là Link của cuốn sách.
https://go.isclix.com/deep_link/5274157591407746955/5259788228080443058?url=https%3A%2F%2Fnewshop.vn%2Flife30loainguoitrongkynguyentrituenhantao.html&utm_campaign=LIFE+3.0++LO%3FI+NG%3F%3FI+TRONG+K%3F+NGUY%3FN+TR%3F+TU%3F+NH%3FN+T%3FO

Tặng cho Tri Thức Nhân Loại ly cà phê để ủng hộ kênh làm nhiều phim khác tốt hơn:
unghotoi: https://unghotoi.com/trithucnhanloai
PayPal: https://www.paypal.com/paypalme2/TriThucNhanLoai

Xem thêm các video khác của Tri Thức Nhân Loại bằng đường dẫn dưới đây:
https://www.youtube.com/channel/UCWE41Zsrn21LJ5yFwQROjg
Vui lòng nhấn nút Đăng Ký phía trên để có thể nhận được thông báo về các video mới nhất.

Phim “Trí tuệ nhân tạo Deep Learning là gì?” “Học sâu là gì?” “Deep learning là gì?” Bản quyền thuộc kênh: Tri Thức Nhân Loại

Like our Facebook page::
https://www.facebook.com/TriThucVietNam/

Follow us on Twitter:
https://twitter.com/LoaiTri

Follow us on Blogger
https://trithucnhanloai.blogspot.com

See also  เคยท้อแท้กับการเรียนภาษาจีนบ้างไหม?! ยากจังจำไม่ได้?! I Roam2gether | เรียน ภาษา จีน ยาก ไหม

Follow us on Tumblr
https://trithucnhanloai.tumblr.com/

Thiết kế hình ảnh: Cỏ Picture
https://www.facebook.com/copicture

Trí tuệ nhân tạo - Deep Learning là gì? | Học sâu là gì | Deep learning là gì | Tri thức nhân loại

Khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning |Tri thức nhân loại

trithucnhanloai trituenhantao AI
Trong khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo hay AI (tiếng Anh: Artificial Intelligence), đôi khi được gọi là trí thông minh nhân tạo, là trí thông minh được thể hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên được con người thể hiện. Thông thường, thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” thường được sử dụng để mô tả các máy móc (hoặc máy tính) bắt chước các chức năng “nhận thức” mà con người liên kết với tâm trí con người, như “học tập” và “giải quyết vấn đề”.

Học máy (tiếng Anh: machine learning) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng. Học máy rất gần với suy diễn thống kê (statistical inference) tuy có khác nhau về thuật ngữ.

Học máy (máy học) có liên quan lớn đến thống kê, vì cả hai lĩnh vực đều nghiên cứu việc phân tích dữ liệu, nhưng khác với thống kê, học máy tập trung vào sự phức tạp của các giải thuật trong việc thực thi tính toán. Nhiều bài toán suy luận được xếp vào loại bài toán NPkhó, vì thế một phần của học máy là nghiên cứu sự phát triển các giải thuật suy luận xấp xỉ mà có thể xử lý được.

Học máy có hiện nay được áp dụng rộng rãi bao gồm máy truy tìm dữ liệu, chẩn đoán y khoa, phát hiện thẻ tín dụng giả, phân tích thị trường chứng khoán, phân loại các chuỗi DNA, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, dịch tự động, chơi trò chơi và cử động rôbốt (robot locomotion).

Học sâu (tiếng Anh: deep learning) là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến.

Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể, vv. Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.

Các nghiên cứu trong lĩnh vực này cố gắng thực hiện các đại diện tốt hơn và tạo ra các mô hình để tìm hiểu các đại diện này từ dữ liệu không dán nhãn quy mô lớn. Một số đại diện được lấy cảm hứng bởi những tiến bộ trong khoa học thần kinh và được dựa trên các giải thích của mô hình xử lý và truyền thông thông tin trong một hệ thống thần kinh, chẳng hạn như mã hóa thần kinh để cố gắng để xác định các mối quan hệ giữa các kích thích khác nhau và các phản ứng liên quan đến thần kinh trong não.

Nhiều kiến trúc học sâu khác nhau như mạng neuron sâu, mã mạng neuron tích chập sâu, mạng niềm tin sâu và mạng neuron tái phát đã được áp dụng cho các lĩnh vực như thị giác máy tính, tự động nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng âm thanh ngôn ngữ và tin sinh học, chúng đã được chứng minh là tạo ra các kết quả rất tốt đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Ngoài ra, học sâu đã trở thành một từ ngữ thời thượng, hay một thương hiệu của mạng neuron.

See also  Langmaster - 30 cách nói lời CHÚC MAY MẮN bằng tiếng Anh [Học tiếng Anh giao tiếp cơ bản] | những câu chúc đi xa bằng tiếng anh

Giới thiệu sách hay nên đọc:
“LIFE 3.0 LOÀI NGƯỜI TRONG KỶ NGUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO“ bàn về Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) và những ảnh hưởng của nó tới đời sống con người. Dưới đây là Link của cuốn sách.
https://go.isclix.com/deep_link/5274157591407746955/5259788228080443058?url=https%3A%2F%2Fnewshop.vn%2Flife30loainguoitrongkynguyentrituenhantao.html&utm_campaign=LIFE+3.0++LO%3FI+NG%3F%3FI+TRONG+K%3F+NGUY%3FN+TR%3F+TU%3F+NH%3FN+T%3FO

Tặng cho Tri Thức Nhân Loại ly cà phê để ủng hộ kênh làm nhiều phim khác tốt hơn:
unghotoi: https://unghotoi.com/trithucnhanloai
PayPal: https://www.paypal.com/paypalme2/TriThucNhanLoai

Xem thêm các video khác của Tri Thức Nhân Loại bằng đường dẫn dưới đây:
https://www.youtube.com/channel/UCWE41Zsrn21LJ5yFwQROjg
Vui lòng nhấn nút Đăng Ký phía trên để có thể nhận được thông báo về các video mới nhất.

Phim “Sự khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu” hoặc “Sự khác nhau giữa Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) Bản quyền thuộc kênh: Tri Thức Nhân Loại

Like our Facebook page::
https://www.facebook.com/TriThucVietNam/

Follow us on Twitter:
https://twitter.com/LoaiTri

Follow us on Blogger
https://trithucnhanloai.blogspot.com

Follow us on Tumblr
https://trithucnhanloai.tumblr.com/

Thiết kế hình ảnh: Cỏ Picture
https://www.facebook.com/copicture

Khác nhau giữa trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning và Deep Learning |Tri thức nhân loại

MÌNH MUA HỘP QUÀ BÍ ẨN TRÊN DEEP WEB!! (NGUY HIỂM)

MÌNH MUA HỘP QUÀ BÍ ẨN TRÊN DEEP WEB!! (NGUY HIỂM)

🡆 SERVER CỦA MÌNH : minegg.com 🡄 (MINIGAME PVP QUÁ ĐÃ!)
🚩 SUBSCRIBE! VIDEO MỚI NHẤT: http://bit.ly/DANG_KI_KENH

☑️ MẠNG XÃ HỘI :
🡆 FANPAGE http://bit.ly/2nkaIoQ
🡆 GROUP FB http://bit.ly/GROUP_GG

MÌNH MUA HỘP QUÀ BÍ ẨN TRÊN DEEP WEB!! (NGUY HIỂM)

DEEP WORK để làm việc hiệu quả | SPIDERUM | Trà Kha | Kỹ năng tư duy

Deep work (làm việc sâu) không chỉ là “bí quyết” để làm việc, học tập tốt hơn, mà còn là một phong cách sống, một kim chỉ nam hướng đến một cuộc đời hiện sinh, tận hưởng hiện tại, vừa giàu lại vừa hạnh phúc.
E hèm, vừa giàu vừa hạnh phúc ư? Nghe có mùi “ca đấp” ở đây nhỉ?
______________
Ghé Shop ủng hộ nhà Nhện thôi các bạn ơi:
https://shp.ee/ynm7jgy

Mua sách “Người Trong Muôn Nghề: Ngành Kinh Tế có gì?” tại đây:
https://b.link/ntmnkinhteyoutube

Ghé Cửa Tiệm Spiderum ngay để rinh những chiếc áo đặc biệt:
http://b.link/cuatiemspiderumyoutube
______________
Bài viết: Deep Work: Kỳ cùng chuyên tâm
Được viết bởi: Trà Kha
Link bài viết: https://b.link/youtubeDeepWorkKycungchuyentamv69

“DEEP WORK” là gì? | SPIDERUM | Trà Kha | Kỹ năng tư duy
______________
Giọng đọc: Việt Anh
Editor: Nguyễn Sơn (Smol son)

Những nội dung liên quan:
Suy nghĩ PHỨC TẠP để sống ĐƠN GIẢN hơn? | SPIDERUM | Huskywannafly | Kỹ năng tư duy
https://youtu.be/vv6fFtQdoEA
Elon Musk Bậc thầy tư duy độc lập | SPIDERUM | Pandita | Kỹ năng tư duy
https://youtu.be/q7r9C3y7dkQ
TƯ DUY PHẢN BIỆN nâng cao sức khoẻ tinh thần | SPIDERUM | Limitless | Kỹ năng tư duy
https://youtu.be/I1EBmzM78rk
______________
Website: https://Spiderum.com
______________
Social:
https://anchor.fm/spiderum (PODCAST)
https://Facebook.com/Spiderum
https://Instagram.com/spiderum.official
______________
Disclaimer:
Pexels.com
Music:
Youtube Audio Library
______________
Spiderum deepwork kynangtuduy

DEEP WORK để làm việc hiệu quả  | SPIDERUM | Trà Kha | Kỹ năng tư duy

Chơi lầy cài luôn Kali Linux để tìm đường vào Deep Web và cái kết không ngờ

Xin chào các bạn đang quay trở lại với Video tiếp theo của mình. Hôm nay mình xin chia sẻ với các bạn video:
Chơi lầy cài luôn Kali Linux để tìm đường vào Deep Web và cái kết không ngờ
Chúc các bạn xem video vui vẻ.
Các bạn nhớ ĐĂNG KÝ kênh để ủng hộ tác giả và giúp kênh ngày càng phát triển hơn nhé.

Đăng ký kênh miễn phí tại: http://bit.ly/2JykUD9

Ủng hộ tác giả bằng cách DONATE qua các kênh sau:
Player Duo: http://bit.ly/2x8a5lH
Paypal: http://bit.ly/2S9fthU

Chơi lầy cài luôn Kali Linux để tìm đường vào Deep Web và cái kết không ngờ

TÀI KHOẢN MA BÍ ẨN Ở TRÊN FACEBOOK NÀY LÀ AI!!? – DEEP WEB

TÀI KHOẢN MA BÍ ẨN Ở TRÊN FACEBOOK NÀY LÀ AI!!? DEEP WEB

😍 SERVER MINECRAFT CỦA MÌNH : minegg.com (PVP HAY 😎)
🚩 SUBSCRIBE! VIDEO MỚI NHẤT: http://bit.ly/DANG_KI_KENH

☑️ MẠNG XÃ HỘI :
🡆 FANPAGE http://bit.ly/2nkaIoQ
🡆 GROUP FB http://bit.ly/GROUP_GG

TÀI KHOẢN MA BÍ ẨN Ở TRÊN FACEBOOK NÀY LÀ AI!!? - DEEP WEB

1. Giới thiệu về Machine Learning + Deep Learning ( Machine Learning + Deep Learning Introduction )

Link khoá học: https://protonx.ai/courses/tf/

Trong video này, mình sẽ gửi đến các bạn khái niệm cơ bản về Machine Learning. Bên cạnh việc giới thiệu khái niệm, cách thức xây dựng mô hình giám sát thì mình cũng gửi đến các bạn một số ứng dụng của AI trong thời điểm hiện tại.

Đây là link blog học Machine Leanring trong 2 tháng của mình:

https://github.com/bangoc123/learnmachinelearningintwomonths

Đây là code training model bằng Javascript và nhận diện chữ viết tay trên canvas:

https://github.com/bangoc123/tensorflowjs

Github của mình: https://github.com/bangoc123

1. Giới thiệu về Machine Learning + Deep Learning ( Machine Learning  + Deep Learning Introduction )

Ngoài xem đề tài này bạn có thể truy cập thêm nhiều đánh giá hay khác tại đây: Xem nhiều thông tin mới tại đâyhọc tiếng trung tại đây

Leave a Comment