BÀI F16. MÁY TÍNH, THUẬT TOÁN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (CTST

BÀI F16. MÁY TÍNH, THUẬT TOÁN VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU (CTST - CS & ICT)

Đây là bài soạn lý thuyết tin học 12 - sách Chân trời sáng tạo. Bài học này thuộc định hướng Khoa học máy tính (CS). Quý Thầy Cô và các em học sinh truy cập để làm tài liệu tham khảo nhé. Chúc Thầy Cô dạy tốt, chúc các em học sinh học giỏi.

1. Vai trò của máy tính đối với sự phát triển của Khoa học dữ liệu

- Máy tính đóng vai trò nền tảng trong Khoa học dữ liệu nhờ năng lực tính toán mạnh, lưu trữ lớn, tốc độ xử lí cao, xử lí đa nhiệm và kết nối mạng.
- Sự phát triển của các công nghệ như GPU, TPU, điện toán đám mây, máy tính lượng tử,... đã thúc đẩy Khoa học dữ liệu xử lý dữ liệu lớn hiệu quả hơn.
- Quy trình Khoa học dữ liệu gồm các bước:
+ Xác định vấn đề
+ Thu thập dữ liệu
+ Chuẩn bị dữ liệu
+ Xây dựng mô hình
+ Đánh giá
+ Triển khai
- Máy tính tham gia ở tất cả các bước: lưu trữ, xử lý, xây dựng mô hình, đánh giá hiệu suất, dự đoán...

2. Tính ưu việt của sử dụng máy tính và thuật toán trong xử lí dữ liệu lớn

- Dữ liệu lớn (Big Data) gồm 5 yếu tố chính:
+ Volume: khối lượng lớn
+ Velocity: tốc độ tạo dữ liệu cao
+ Variety: đa dạng định dạng
+ Veracity: độ tin cậy
+ Value: giá trị từ dữ liệu
- Máy tính mang lại nhiều lợi ích trong xử lý dữ liệu lớn:
+ Tốc độ xử lý cao
+ Hỗ trợ mô hình học máy trên dữ liệu lớn
+ Khả năng mở rộng với mạng máy tính
+ Lưu trữ, truy xuất, bảo mật dữ liệu hiệu quả
+ Phân tích dữ liệu theo thời gian thực
- Thuật toán tăng hiệu quả xử lý:
+ Xử lý song song trên nhiều hệ thống
+ Tự động hóa quy trình như làm sạch, đồng bộ dữ liệu
Ví dụ minh hoạ:
- GPT-3 (2020):
+ Xử lý 45 TB dữ liệu thô → 570 GB đầu vào
+ Sử dụng 1024 GPU A100 để huấn luyện 175 tỷ tham số trong 34 ngày
- AlphaFold 2 (2020):
+ Dự đoán cấu trúc protein chính xác trong vài giờ–ngày
+ Năm 2023, thuật toán Foldseek Cluster đã gom cụm ~2,3 triệu cấu trúc protein trong 5 ngày (thay vì hàng năm)
Sử dụng máy tính và thuật toán trong Khoa học dữ liệu cho phép xử lí dữ liệu lớn với tốc độ, độ chính xác và khả năng mở rộng cao, góp phần tạo ra các ứng dụng có giá trị trong khoa học và thực tiễn.

CÙNG CHUYÊN MỤC:

CHỦ ĐỀ A. MÁY TÍNH VÀ XÃ HỘI TRI THỨC

Bài A1. Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo
Bài A2. Trí tuệ nhân tạo và cuộc sống
Bài A3(ict). Thực hành kết nối thiết bị số với máy tính
Bài A4(ict). Thực hành kết nối thiết bị số với máy tính (tiếp theo)

CHỦ ĐỀ B. MẠNG MÁY TÍNH VÀ INTERNET

Bài B1. Thiết bị và giao thức mạng
Bài B2. Các chức năng mạng của hệ điều hành
Bài B3. Thực hành kết nối và sử dụng mạng trên thiết bị thông minh
Bài B4(cs). Vai trò của các thiết bị mạng
Bài B5(cs). Đường truyền hữu tuyến và vô tuyến
Bài B6(cs). Thiết kế mạng nội bộ
Bài B7(cs). Thực hành thiết kế mạng nội bộ

CHỦ ĐỀ D. ĐẠO ĐỨC, PHÁP LUẬT VÀ VĂN HÓA TRONG MÔI TRƯỜNG SỐ

Bài D1. Giao tiếp trong không gian mạng
Bài D2. Giữ gìn tính nhân văn trong không gian mạng

CHỦ ĐỀ E. ỨNG DỤNG TIN HỌC

Bài E1(ict). Tạo trang web, thiết lập giao diện và xem trước trang web
Bài E2(ict). Tạo, hiệu chỉnh trang web và thiết kế thanh điều hướng
Bài E3(ict). Tạo văn bản, chèn hình ảnh và tạo chân trang
Bài E4(ict). Sử dụng Content Blocks, Buttun, Divider
Bài E5(ict). Nhúng mã và tạo băng chuyền hình ảnh
Bài E6(ict). Chèn YouTube, Calendar, Drive và Collapsible group
Bài E7(ict). Sử dụng Map, Form và các thiết lập trang web
Bài E8(ict). Hoàn thiện và xuất bản trang web

CHỦ ĐỀ F. GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA MÁY TÍNH