Technical report cho dự án AI

Trong thời đại 4.0, các dự án AI đang trở nên phổ biến và rất nhiều startup áp dụng công nghệ AI vào sản phẩm của mình. Việc soạn thảo một technical report (báo cáo kỹ thuật) đầy đủ, chi tiết và hữu ích không chỉ giúp đội ngũ kỹ sư hiểu rõ dự án, mà còn là cơ sở quan trọng để đánh giá hiệu quả và triển khai dự án một cách hiệu quả. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách viết technical report cho dự án AI, kết hợp giữa khía cạnh khoa học và kỹ thuật phần mềm.

Bước 1: Phân tích đối tượng đọc technical report

Trước khi bắt đầu viết technical report, bạn cần xác định rõ những người sẽ đọc báo cáo và những gì họ quan tâm. Các đối tượng đọc technical report thường bao gồm:

• Đội phát triển phần mềm: Kỹ sư, lập trình viên front-end, back-end, UX/UI designer, v.v…
• Nhà đầu tư: Họ quan tâm đến tiềm năng của dự án và đánh giá độ rủi ro trước khi đầu tư.
• BA (Business Analyst): Người phân tích nghiệp vụ, đưa ra yêu cầu cho đội phát triển.
• Khách hàng: Quan tâm đến giải pháp được đề xuất, mong muốn có sản phẩm đáp ứng nhu cầu.

Khi xác định các đối tượng đọc, bạn cần đảm bảo rằng technical report đưa ra thông tin chi tiết, đáp ứng được nhu cầu của các đối tượng này.

Bước 2: Tổng quan về dự án AI

Trình bày tổng quan về dự án AI, bao gồm mục tiêu, định hướng, phạm vi ứng dụng và các thành phần liên quan. Bạn nên trình bày rõ nội dung như sau:

• Mục tiêu dự án AI: Giải quyết vấn đề gì? Tại sao AI lại được sử dụng?
• Định hướng: Phát triển theo hướng nào? Ứng dụng AI ở những lĩnh vực nào?
• Phạm vi ứng dụng: Dự án AI có thể được áp dụng vào đâu? Lợi ích mang lại ra sao?
• Các thành phần liên quan: Đội ngũ phát triển, các bên liên quan, nguồn lực cần thiết.

Ví dụ:

Dự án AI để phân loại ảnh chó và mèo:

• Mục tiêu: Xây dựng mô hình AI phân loại ảnh chó và mèo với độ chính xác cao.
• Định hướng: Phát triển mô hình dựa trên kỹ thuật học sâu (Deep Learning Deep Learning
  Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực của học máy liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
  ), sử dụng mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network).
• Phạm vi ứng dụng: Dự án có thể được áp dụng vào các ứng dụng liên quan đến nhận diện hình ảnh, chẳng hạn như ứng dụng thú cưng, quảng cáo trực tuyến, v.v…
• Các thành phần liên quan: Đội ngũ phát triển gồm kỹ sư AI, lập trình viên front-end và back-end, UX/UI designer, v.v…

Bước 3: Phân tích và đánh giá thuật toán AI

Phần này sẽ tập trung vào khía cạnh khoa học, phân tích và đánh giá thuật toán AI:

• Mô tả chi tiết thuật toán AI sử dụng.
• Data processing: Quá trình thu thập, xử lý và chuẩn bị dữ liệu cho huấn luyện mô hình.
• Model architecture: Cấu trúc, nguyên lý hoạt động của mô hình AI.
• Model training: Phương pháp huấn luyện mô hình, bao gồm thuật toán tối ưu, hàm mất mát, v.v…
• Experimental result: Kết quả thử nghiệm, đánh giá chất lượng của mô hình thông qua các chỉ số.
• Discussion: Phân tích, so sánh hiệu quả của mô hình, đề xuất cải tiến nếu cần.

Ví dụ:

Dự án AI phân loại ảnh chó và mèo:

• Thuật toán: Sử dụng mô hình Deep Learning Deep Learning
  Deep Learning (học sâu) là một lĩnh vực của học máy liên quan đến các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
  với kiến trúc CNN (Convolutional Neural Network) để phân loại ảnh.
• Data processing: Thu thập bộ dữ liệu ảnh chó và mèo từ các nguồn trên mạng, tiền xử lý dữ liệu (resize ảnh, đồng nhất kích thước, chuẩn hóa giá trị pixel, tăng cường dữ liệu, v.v…).
• Model architecture: Sử dụng kiến trúc VGG16 hoặc ResNet50 để xây dựng mô hình.
• Model training: Chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm thử, sử dụng thuật toán tối ưu Adam và hàm mất mát Cross-Entropy cross-entropy
  cross-entropy thể hiện sự sai khác giữa hai phân bố xác suất, thường được sử dụng trong bài toán phân loại nhiều nhãn.
  Loss Loss
  Máy tính học thông qua hàm loss. Đây là một phương pháp đánh giá xem mô hình biểu diễn dữ liệu đã cho tốt đến đâu. Mô hình biểu diễn càng tốt thì giá trị loss càng nhỏ.
  .
• Experimental result: Đánh giá mô hình thông qua các chỉ số như độ chính xác (Accuracy accuracy
  accuracy (có thể dịch là độ chính xác) là một số liệu để đánh giá các mô hình phân loại. Thông số này được tính bằng Số dự đoán đúng chia cho Tổng số dự đoán
  ), ROC-AUC, F1-score.
• Discussion: Thảo luận về kết quả, so sánh hiệu quả của các kiến trúc mô hình, đề xuất cải tiến mô hình nếu cần thiết.

Bước 4: Kỹ thuật phần mềm và triển khai dự án AI

Phần này tập trung vào việc đưa ra các giải pháp kỹ thuật cho dự án AI. Bạn cần trình bày về cấu trúc phần mềm, công nghệ sử dụng, quy trình phát triển và triển khai dự án:

• Mô tả cấu trúc phần mềm: Kiến trúc tổng thể, thành phần chính, mô hình dữ liệu…
• Công nghệ sử dụng: Ngôn ngữ lập trình, framework Framework
  Trong lập trình, framework là một "bộ khung" chứa các thư viện thực hiện các chức năng cơ bản cho một nhiệm vụ lập trình cụ thể. Sử dụng framework giúp tăng tốc và chuẩn hóa quá trình lập trình.
  , công cụ, v.v…
• Quy trình phát triển: Agile, Scrum, DevOps hoặc quy trình phát triển phù hợp khác.
• Kế hoạch triển khai: Giai đoạn, mốc thời gian, nguồn lực.

Bước 5: Gửi và nhận feedback từ các bên liên quan

Sau khi hoàn thành bản technical report, bạn nên gửi bản báo cáo đến các bên liên quan để nhận phản hồi. Việc này giúp bạn cập nhật và bổ sung thông tin cần thiết, đồng thời giải thích thêm các kiến thức chuyên môn để đảm bảo rằng mọi người hiểu rõ nội dung báo cáo. Bạn có thể:

• Tổ chức cuộc họp với các bên liên quan để thảo luận về technical report.
• Gửi email đính kèm bản báo cáo và mời các bên liên quan góp ý, đặt câu hỏi.
• Sử dụng công cụ quản lý dự án như Trello, Slack để theo dõi và cập nhật thông tin.

Việc viết một technical report hiệu quả cho dự án AI đòi hỏi sự kết hợp giữa hiểu biết về khoa học và kỹ thuật phần mềm, cũng như nắm bắt nhu cầu của người đọc và nhận feedback từ những người liên quan để cung cấp thông tin đầy đủ và hữu ích. Hy vọng rằng bài viết này sẽ giúp ích cho bạn trong việc chuẩn bị một báo cáo đầy đủ, chi tiết và hữu ích để triển khai dự án AI hiệu quả.

Hãy chia sẻ bài viết này nếu bạn thấy nó hữu ích và đừng quên truy cập trituenhantao.io cũng như các kênh thông tin của chúng tôi để cập nhật thông tin kiến thức mới nhất về lĩnh vực AI và công nghệ.