Nhận định, soi kèo Prostejov vs Trencin, 16h15 ngày 23/1: Điểm tựa sân nhà

Hãy nghiên cứu kỹ điều khoản của các ngân hàng trước khi gửi tiền tiết kiệm. Ảnh: V.C.

Có thể bạn đã nghe nhiều về tiết kiệm, nhưng hãy thử tìm kiếm những khoản tiết kiệm đặc biệt. Ngoại trừ số tiền mà bạn đã gửi vào tài khoản tiết kiệm mua nhà và tài khoản parking, số tiền tiết kiệm còn lại nên được gộp để gửi vào khoản tiết kiệm đặc biệt. Cách này giúp bạn không lo rủi ro mất tiền gốc như đầu tư và mang lại lợi nhuận cao hơn so với gửi tiết kiệm thông thường.

Nhưng đương nhiên là bạn sẽ không nhận được khoản tiền lãi nào cả nếu bạn tất toán tài khoản trước kỳ hạn. Và việc có sự ràng buộc như vậy khiến bạn từ bỏ tâm lý dễ dàng từ bỏ tiết kiệm ngang chừng. Không phải thủ tục tất toán trước kỳ hạn phức tạp, mà chỉ là vì nếu làm như vậy thì bạn sẽ không thể nhận được chút tiền lãi nào cả nên bạn cố gắng rất nhiều để duy trì tài khoản đó.

Điều này rất cần thiết trong giai đoạn tiết kiệm tiền vì bạn cần hình thành thói quen không rút tiền bừa bãi để tiêu xài. Tôi hy vọng trước tiên là bạn có được trải nghiệm thích thú với việc tích lũy tiền thông qua tiết kiệm.

Sở dĩ tài khoản tiết kiệm đặc biệt được cho là có lợi nhuận cao hơn tài khoản tiết kiệm thông thường là do áp dụng lãi suất cao hơn một chút. Khi bạn cất giữ tiền, chẳng phải việc lựa chọn đăng ký mở một tài khoản tiết kiệm đặc biệt có lãi suất cao hơn một chút vẫn tốt hơn sao?

Ngoài ra, khi lãi suất tăng, lãi suất tiết kiệm có thể tăng cao hơn nữa nên khả năng cao là các ngân hàng sẽ cho ra mắt những sản phẩm đặc biệt tốt. Giống như việc tìm hiểu trước khi đăng ký mở tài khoản parking, bạn hãy tìm kiếm “tài khoản tiết kiệm đặc biệt” và tra cứu lãi suất gần đây nhất của các ngân hàng đưa ra cho loại tài khoản này.

Từ này theo đúng nghĩa ghép của nó chính là “mặt hàng đặc biệt”, vì vậy các sản phẩm khi tung ra thị trường có thể bán hết trong một khoảng thời gian ngắn.

Đây là một mẹo dành cho bạn. Hãy thử sử dụng các blog chuyên đề xuất các tài khoản tiết kiệm đặc biệt hiệu quả khi chúng vừa xuất hiện. Sẽ rất tốt nếu tìm được một vài blog như vậy và thường xuyên ghé thăm chúng để nghe tin tức. Tuy nhiên, bạn cần phải cẩn thận vì không phải tất cả các tài khoản tiết kiệm đặc biệt đều đưa ra các điều kiện có lợi cho bạn.

Lãi suất thay đổi theo thời gian, vì vậy nếu bạn biết các tiêu chuẩn về mức lãi suất đặc biệt phù hợp hiện nay, bạn sẽ dễ dàng quyết định lãi suất nào phù hợp với mình hơn.

Bạn nên đăng ký tài khoản tiết kiệm có kỳ hạn từ một năm trở xuống. Đó là vì bạn sẽ không dừng lại ở giai đoạn này mãi. Nếu bạn đã tích lũy đủ số tiền vốn bằng cách tiết kiệm tiền trong giai đoạn tích lũy vốn, bạn cần chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Việc lựa chọn kỳ hạn gửi tiền tiết kiệm khác nhau tùy thuộc vào tiêu chuẩn của mỗi cá nhân, nhưng tôi khuyên bạn nên gửi tiết kiệm kỳ hạn dưới một năm.

Andrew Ng, sinh năm 1976, là giáo sư chuyên nghiên cứu về machine learning (học máy) và deep learning (học sâu) - hai nhánh của lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ông từng là giảng viên tại Đại học Stanford, đồng sáng lập Coursera, Google Brain và giữ vị trí trưởng nhóm AI tại Baidu.

Năm 2008, Andrew Ng được MIT Technology Review vinh danh là một trong 35 người sáng tạo nhất dưới 35 tuổi trên thế giới. Tháng 9, ông có tên trong Top 100 người có ảnh hưởng nhất lĩnh vực AI do Time bình chọn. Trong hơn 20 năm, Andrew Ng tham gia nhiều dự án trí tuệ nhân tạo và thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này bằng cách phổ cập kiến thức AI thông qua các lớp học trực tuyến. 

Robot AI tại Stanford

Andrew Ng từng tham gia phát triển dự án robot trí tuệ nhân tạo (STAIR) khi làm việc tại Đại học Stanford. Năm 2005, việc tích hợp AI lên máy móc của ông là ý tưởng mới mẻ và được kỳ vọng "biến khoa học viễn tưởng thành sự thực". Thay vì lập trình để lặp lại những động tác đơn giản, robot AI của Andrew Ng có khả năng tự học và hoàn thành một số nhiệm vụ khác nhau. Ông cũng tìm cách đưa vào sản phẩm những kỹ thuật phức tạp như thị giác máy tính, học máy, xử lý ngôn ngữ tự động.

Sau hơn ba năm, robot AI của ông đã sử dụng được công cụ, nhận lệnh, phân tích và ra quyết định. Ông cũng công khai dữ liệu từ dự án để các đơn vị khác có thể tìm hiểu và nền tảng do ông phát triển đã trở thành phần mềm mã nguồn mở dành cho robot phổ biến thế giới.

Trực thăng tự hành 

Năm 2008, Andrew Ng tiếp tục tham gia dự án trực thăng tự hành (SAHP) tại Đại học Stanford. Kết cấu phi đối xứng và cách chuyển động phức tạp khiến việc đưa chế độ tự hành lên trực thăng không dễ dàng. Để khắc phục, Andrew Ng ứng dụng công nghệ Reinforcement learning (học tăng cường) trong thiết kế AI điều khiển, từ đó giúp trực thăng tự học và cải thiện khả năng tương tác với môi trường.

Ông cũng cho AI học kỹ thuật của phi công chuyên nghiệp tại cuộc thi máy bay mô hình. Kết quả, chỉ sau một ngày, trực thăng có thể thực hiện những động tác bay khó mà không cần sự can thiệp của con người. Thành công này được đánh giá là một cột mốc quan trọng với lĩnh vực machine learning.

Google Brain

Dự án Google Brain ra đời năm 2011 dưới dạng hợp tác nghiên cứu bán thời gian giữa chuyên gia Jeff Dean, Greg Corrado của Google và giáo sư Đại học Stanford Andrew Ng. Mục tiêu của nhóm là nghiên cứu công nghệ deep learning để phát triển AI với khả năng học lượng lớn dữ liệu một cách độc lập, đồng thời đọc hiểu ngôn ngữ, nhận dạng giọng nói, hình ảnh.

Năm 2012, thông qua cơ sở hạ tầng điện toán của Google, Andrew Ng và cộng sự phát triển AI nhận dạng được nội dung cụ thể, như một con mèo trong hàng triệu ảnh kỹ thuật số lấy từ YouTube, mà không cần cung cấp trước thông tin. Thành công này đã thay đổi cách nhìn của giới khoa học về trí tuệ nhân tạo và đặt nền móng cho công nghệ AI tạo sinh.

Hiện kết quả nghiên cứu của Google Brain được ứng dụng vào hàng loạt sản phẩm như trợ lý ảo Google, Google dịch, Google Photos, hay trong tính năng nhận diện giọng nói ở thiết bị Android, chế độ bản đồ StreetView và công cụ tìm kiếm hình ảnh online.

Coursera và khóa học trực tuyến về AI

Đầu năm 2012, Andrew Ng thành lập nền tảng học trực tuyến Coursera với mục tiêu lan tỏa kiến thức khoa học tới mọi nơi trên thế giới. Ông cũng góp phần thúc đẩy phổ cập AI thông qua công ty giáo dục trực tuyến DeepLearning.AI. "Trung bình cứ 1.000 người thì có một người theo một khóa học AI từ tôi", Andrew Ng nói với Time.

Bộ bài giảng trên Coursera trở thành một trong những khóa học đầu tiên về chủ đề machine learning. Các nội dung hướng đến người mới, cung cấp những kiến thức cơ bản để có thể nghiên cứu sâu hơn lĩnh vực AI. Hiện tại, bộ bài giảng thu hút hơn 4,8 triệu người và được đánh giá là "phương pháp tốt nhất để bắt đầu tìm hiểu về học máy".

Sau 11 năm, Coursera có hơn 7.000 khóa học thuộc nhiều lĩnh vực như y dược, sinh học, khoa học xã hội, toán học, kinh tế học. Nền tảng cũng liên kết với các trường đại học danh tiếng và công ty công nghệ lớn để chuẩn hóa chất lượng giảng dạy. 

Andrew Ng giữ chức CEO tại Coursera trong giai đoạn thành lập. Năm 2014, ông chuyển sang Baidu nhưng vẫn giữ vị trí chủ tịch hội đồng quản trị tại công ty cũ. Hiện Coursera tiếp tục mở rộng hệ thống và đã đạt hơn 100 triệu học viên đăng ký tính đến tháng 4.

Landing AI

Landing AI là công ty về thị giác máy và trí tuệ nhân tạo tại Silicon Valley do Andrew NG thành lập năm 2017. Công ty tiên phong với cách tiếp cận AI lấy dữ liệu làm trung tâm (data-centric AI), giúp các công ty có bộ dữ liệu hạn chế vẫn có thể nhanh chóng nắm bắt được giá trị kinh doanh của AI và chuyển các dự án AI từ giai đoạn thử nghiệm khái niệm sang sản xuất quy mô lớn. 

Landing AI tạo ra hai sản phẩm đột phá gồm Landing Lens và Visual Prompting. Trong đó, thông qua công nghệ học sâu, Landing Lens cho phép doanh nghiệp phân tích quy trình kiểm tra, đánh giá tình trạng sản phẩm, loại bỏ sản phẩm lỗi, từ đó giúp nâng chất lượng đầu ra và tối ưu hóa các chi phí hoạt động. Đằng sau hai sản phẩm là gần 20 bằng sáng chế đột phá trong lĩnh vực thị giác máy tính, giúp công ty dẫn đầu về thị trường thị giác máy tính đến nay. 

Ngày 24/10, Andrew Ng sẽ tới Việt Nam và tham dự Diễn đàn Công nghệ FPT Techday 2023 do FPT tổ chức tại Hà Nội.

Bích Đào