Câu hỏi: "Bạn có thể giải thích khái niệm 'học sâu' trong trí tuệ nhân tạo là gì không?"

Phản hồi: "Học sâu là một nhánh của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp để xử lý và phân tích dữ liệu thông qua cách lập mô hình dựa trên những đặc trưng tự động nhận diện từ tập dữ liệu lớn."
Input: Câu hỏi: "Bạn có thể giải thích khái niệm 'học sâu' trong trí tuệ nhân tạo là gì không?"

Phản hồi: "Học sâu là một nhánh của học máy, sử dụng các mạng nơ-ron nhiều lớp để xử lý và phân tích dữ liệu thông qua cách lập mô hình dựa trên những đặc trưng tự động nhận diện từ tập dữ liệu lớn."

Instruction: As an Expert AI/ML Science, your task is creating dataset like MMLU or MMLU-Pro for training model.Given the question, write an answer and response in Vietnamese only
Câu hỏi: "Học sâu có ứng dụng gì trong các lĩnh vực khác nhau không?"

Phản hồi: "Có, học sâu được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh, xe tự lái, và y tế. Trong nhận diện giọng nói, học sâu giúp cải thiện độ chính xác trong việc chuyển đổi lời nói thành văn bản. Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nó được sử dụng để dựng câu, dịch ngôn ngữ và phân tích cảm xúc. Trong nhận diện hình ảnh, học sâu có thể xác định và phân loại đối tượng trong các bức ảnh. Trong lĩnh vực xe tự lái, học sâu giúp các phương tiện tự động nhận diện môi trường xung quanh. Cuối cùng, trong y tế, học sâu hỗ trợ phân tích hình ảnh y tế và dự đoán bệnh tật."