CodeUtility
Lập trình thông minh, làm việc hiệu quả!

Thử thách lập trình về Trí tuệ nhân tạo

Luyện trí tuệ nhân tạo với 47 thử thách lập trình từ dễ đến khó. Mỗi thử thách chạy ngay trên trình duyệt, có kiểm thử tức thì, AI nhận xét code và lời giải cộng đồng để so sánh.

Dễ · 19 Trung bình · 24 Khó · 4

Kỹ năng bạn sẽ luyện: Hạ gradientCây quyết địnhHồi quyLan truyền ngượcQuy tắc dây chuyềnTransformerAdamAttentionAttention có mặt nạBPEBanditBài toán XOR
  • Python · C++ · C#
  • Kiểm tra tự động
  • Đánh giá mã bằng AI
  • Giải pháp cộng đồng
Lập trình
Lập trình cơ bảnTừ biến đến đệ quy, dành cho người mới
AI và học máy
Trung tâm học AIMạng nơ-ron, học máy và LLM từ đầu Mạng nơ-ron từ con số 0Nơ-ron, lan truyền ngược và bộ tối ưu Học máy từ con số 0Hồi quy, phân loại và phân cụm Transformer và LLM từ con số 0Tokenizer, attention và sinh văn bản AI cổ điển và học tăng cườngTìm kiếm, trò chơi và học tăng cường
226
Thử thách
2
Giải pháp đã chia sẻ
3
Ngôn ngữ

Tất cả thử thách

Tìm theo chủ đề, ngôn ngữ hoặc độ khó.

47 thử thách
Trung bình

Hạ gradient theo mini-batch

Huấn luyện mô hình tuyến tính bằng cách cập nhật trọng số sau mỗi lô nhỏ thay vì sau toàn bộ dữ liệu.

Bạn sẽ học Mini-batchHạ gradient
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Khó

Self-attention nhiều đầu (multi-head)

Chiếu đầu vào thành query, key và value, chạy attention song song ở nhiều đầu, rồi kết hợp lại.

Bạn sẽ học Multi-head attentionPhép chiếu ma trận
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Hạ gradient với momentum

Áp dụng cập nhật momentum, giữ lại một phần bước trước để tăng tốc theo các hướng ổn định.

Bạn sẽ học MomentumBộ tối ưu
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Khởi tạo trọng số Xavier và He

Tính khoảng giá trị hoặc độ lệch chuẩn dùng để khởi tạo trọng số của một lớp.

Bạn sẽ học Khởi tạo Xavier và HeỔn định huấn luyện
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
C# Python C++
0 đã giải
Chưa có lời giải
Khó

Huấn luyện mạng nơ-ron giải bài toán XOR

Kết hợp tất cả: huấn luyện mạng sigmoid 2-2-1 bằng lan truyền ngược cho đến khi học được XOR.

Bạn sẽ học Huấn luyện mạng nơ-ronBài toán XOR
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Bộ tối ưu Adam

Cài đặt Adam, bộ tối ưu mặc định của học sâu, với trung bình trượt và hiệu chỉnh độ lệch.

Bạn sẽ học AdamHiệu chỉnh độ lệch
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Lấy mẫu với temperature và top-k

Chọn token tiếp theo như mô hình ngôn ngữ: giữ k logit cao nhất, áp dụng temperature rồi lấy mẫu.

Bạn sẽ học Sinh văn bảnLấy mẫu
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Huấn luyện nơ-ron bằng hạ gradient

Lặp lại lan truyền xuôi, tính gradient và cập nhật trọng số để dạy một nơ-ron sigmoid từ các ví dụ.

Bạn sẽ học Hạ gradientVòng lặp huấn luyện
Mạng nơ-rontrí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Các lần gộp Byte Pair Encoding (BPE)

Học cách gộp từ con như tokenizer của GPT: liên tục gộp cặp ký hiệu liền kề xuất hiện nhiều nhất.

Bạn sẽ học BPETách token subword
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Hồi quy tuyến tính bằng hạ gradient

Học hệ số góc và hệ số chặn của đường thẳng bằng cách liên tục đi xuống theo sai số bình phương trung bình.

Bạn sẽ học Hạ gradientHồi quy
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Mã hóa one-hot

Biến các danh mục thành vector chỉ có một số 1, định dạng đầu vào cho bộ phân loại và embedding.

Bạn sẽ học Vector one-hotDữ liệu phân loại
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Độ vẩn đục Gini

Đo mức độ trộn lẫn của các nhãn trong một nhóm, tiêu chí cây quyết định dùng để chọn cách chia.

Bạn sẽ học Cây quyết địnhĐộ đo tạp chất
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Độ tương đồng cosine

Đo mức giống nhau của hai vector theo góc giữa chúng, như cách công cụ tìm kiếm so sánh embedding.

Bạn sẽ học Độ tương đồng vectorEmbedding
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Hàm mất mát categorical cross-entropy

Đo mất mát của bộ phân loại nhiều lớp từ xác suất dự đoán và lớp đúng.

Bạn sẽ học Hàm mất mát phân loạiLogarit
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Dự đoán bằng hồi quy logistic

Phân loại mẫu thành 0 hoặc 1 bằng cách đưa tổng có trọng số qua sigmoid và so sánh với một ngưỡng.

Bạn sẽ học Hồi quy logisticNgưỡng
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Dễ

Chuẩn hóa z-score

Dời một đặc trưng về trung bình 0 và co giãn về độ lệch chuẩn 1.

Bạn sẽ học Chuẩn hóa z-scoreTrung bình và độ lệch chuẩn
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Hồi quy tuyến tính đơn (bình phương tối thiểu)

Tìm đường thẳng khớp nhất với các điểm dữ liệu bằng công thức bình phương tối thiểu.

Bạn sẽ học Bình phương tối thiểuHồi quy
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải
Trung bình

Bộ phân loại Naive Bayes

Dự đoán lớp từ các đặc trưng phân loại bằng định lý Bayes và làm trơn Laplace.

Bạn sẽ học Định lý BayesLàm trơn Laplace
trí tuệ nhân tạohọc máy
Python C++ C#
0 đã giải
Chưa có lời giải

Duyệt theo chủ đề

Duyệt theo ngôn ngữ