AI trong giáo dục: Tạo ra những trải nghiệm học tập tốt hơn cho tất cả mọi người

AI in Education: Crafting Better Learning Experiences for All

Published: January 16, 2025

Theo: https://www.digitalocean.com/resources/articles/ai-in-education

Bài được đưa lên Internet ngày: 16/01/2025

Khi AI tiếp tục lan rộng trong các ngành công nghiệp và cuộc sống hàng ngày, các lớp học trong tương lai có thể trông rất khác so với các lớp học hiện nay. Học sinh sẽ học theo tốc độ của riêng mình thông qua các mô-đun học tập được cá nhân hóa, trong khi giáo viên sẽ nhận được thông tin chi tiết theo thời gian thực về những người cần hỗ trợ thêm. Người học ngôn ngữ sẽ nhận được phản hồi phát âm tức thì và những học sinh có phương pháp học tập độc đáo sẽ có quyền truy cập vào các tài liệu được điều chỉnh tự động.

Đằng sau những chuyển đổi này là một sự thay đổi công nghệ đang làm thay đổi cách chúng ta nghĩ về việc học: AI trong giáo dục.

Tuy nhiên, những phát triển này đặt ra những câu hỏi quan trọng:

• Làm thế nào các nhà giáo dục có thể triển khai hiệu quả các công cụ này?

• Những công nghệ cụ thể nào thúc đẩy các cải thiện lớn nhất về kết quả học tập?

• Làm thế nào để chúng ta đảm bảo những tiến bộ này mang lại lợi ích bình đẳng cho tất cả học sinh?

Dưới đây, chúng ta sẽ khám phá cách AI đang định hình lại giáo dục và (quan trọng hơn) cách bạn có thể sử dụng những công cụ này để tạo ra trải nghiệm học tập tốt hơn cho tất cả mọi người.

Trải nghiệm sức mạnh của AI và máy học với DigitalOcean GPU Droplets. Tận dụng GPU NVIDIA H100 để tăng tốc khối lượng công việc AI/ML, các dự án học sâu và các tác vụ điện toán hiệu năng cao với các giải pháp đám mây đơn giản, linh hoạt và tiết kiệm chi phí.

Đăng ký ngay hôm nay để truy cập GPU Droplets và mở rộng quy mô dự án AI của bạn theo nhu cầu mà không tốn kém.

Lịch sử AI trong giáo dục

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong giáo dục đã bắt nguồn từ những năm 1960, khởi đầu với các chương trình giảng dạy cơ bản được máy tính hỗ trợ. Những hệ thống ban đầu này đã đặt nền móng cho các nền tảng học tập được AI hỗ trợ ngày nay, cung cấp những tính năng như hướng dẫn được cá nhân hóa và phản hồi theo thời gian thực. Sức mạnh tính toán ngày càng tăng và các thuật toán máy học thông minh hơn tiếp tục mở rộng những khả năng có thể.

Dưới đây là dòng thời gian về những phát triển đã định hình AI trong giáo dục:

• 1960: Hệ thống PLATO (Lập trình Logic cho các Hoạt động Giảng dạy Tự động) ra mắt tại Đại học Illinois và tiên phong trong giáo dục dựa trên máy tính.

• 1972: SCHOLAR (một trong những hệ thống gia sư dựa trên AI đầu tiên) được phát triển để giảng dạy địa lý Nam Mỹ.

• 1982: Hệ thống Gia sư Thông minh (ITS) ra đời cùng với sự phát triển của GUIDON dành cho giáo dục y khoa tại Stanford.

• 2010: Hệ thống Gia sư Nhận thức Học tập Của Carnegie (Carnegie Learning Cognitive Tutor) đã trở thành một trong những hệ thống giáo dục toán học dựa trên AI đầu tiên được áp dụng rộng rãi tại các trường học ở Hoa Kỳ.

• 2014: Third Space Learning ra mắt tại Anh và sử dụng AI để phân tích các mô hình giảng dạy và cung cấp phản hồi theo thời gian thực cho gia sư.

• 2018: Đại học Carnegie Mellon giới thiệu lớp học thông minh hỗ trợ AI để theo dõi sự tham gia và tương tác của học sinh.

• 2020: Đại dịch COVID-19 thúc đẩy việc áp dụng AI trong giáo dục, với các nền tảng như Century Tech được triển khai cho việc học từ xa.

• 2022: Các mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu chuyển đổi các công cụ tạo và đánh giá nội dung giáo dục.

Vai trò mới nổi của AI trong giáo dục

Vai trò của AI trong giáo dục không chỉ đơn thuần là tự động hóa các nhiệm vụ mà còn là tạo ra môi trường học tập thông minh hơn, phản hồi nhanh hơn. Các công cụ AI có thể phân tích các mô hình học tập của học sinh để giúp cung cấp nền giáo dục phù hợp với nhu cầu cá nhân thay vì ép buộc tất cả mọi người vào cùng một phương pháp.

Đây là những điểm AI đang tạo ra tác động:

Lộ trình học tập được cá nhân hóa

Giáo dục truyền thống thường diễn ra theo một nhịp độ duy nhất, bất kể khả năng tiếp thu của từng học sinh. Trí tuệ nhân tạo thay đổi điều này bằng cách theo dõi sự tiến bộ của từng học sinh và tự động điều chỉnh độ khó và phong cách nội dung.

Ví dụ: nếu một học sinh liên tục gặp khó khăn với các khái niệm đại số, một gia sư toán AI có thể giới thiệu các bài tập toán cơ bản hơn trước khi chuyển sang các bài toán phức tạp hơn.

Phản hồi theo thời gian thực

Giáo viên thường dành 20-40% giờ làm việc để chấm bài tập và cung cấp phản hồi cho học sinh. Các công cụ đánh giá hỗ trợ AI có thể đánh giá các bài tập cơ bản ngay lập tức và giải phóng giáo viên để tập trung vào các khía cạnh tinh tế hơn của giáo dục. Ngoài việc chấm điểm đơn giản, các hệ thống này có thể xác định các mô hình lỗi sai của học sinh để giúp giáo viên phát hiện ra những điểm chung dễ nhầm lẫn trong lớp học.

Tạo nội dung thông minh

Việc phát triển tài liệu giáo dục theo truyền thống đòi hỏi rất nhiều thời gian. AI hỗ trợ các nhà giáo dục bằng cách tạo ra các bài tập thực hành, tạo ra nhiều phiên bản bài kiểm tra và thậm chí điều chỉnh nội dung hiện có cho các cấp độ học tập khác nhau.

Phân tích và hiểu biết sâu sắc về học tập

Các hệ thống AI rất hiệu quả trong việc phát hiện các mô hình có thể nằm ngoài tầm quan sát của con người. Các công cụ này có thể phân tích dữ liệu về kết quả học tập của học sinh để:

• Dự đoán học sinh nào có thể cần thêm sự hỗ trợ trước khi các em bị tụt hậu

• Xác định phương pháp giảng dạy nào hiệu quả nhất cho các đối tượng học sinh khác nhau

• Theo dõi tiến độ dài hạn và đề xuất các biện pháp can thiệp khi cần thiết

Hỗ trợ hành chính

Các công cụ AI đang định hình lại cách nhà trường xử lý các hoạt động hàng ngày của họ ở phần hậu trường. Ban lãnh đạo nhà trường dành một phần đáng kể thời gian cho công việc giấy tờ và hậu cần — thời gian lẽ ra có thể được dành để hỗ trợ giáo viên và học sinh. Các hệ thống tự động hiện nay xử lý mọi thứ, từ lập lịch lớp học và theo dõi nguồn lực đến dự báo ngân sách và lập kế hoạch tuyển sinh. Không chỉ giảm bớt gánh nặng về giấy tờ, các hệ thống AI này còn có thể phát hiện các mô hình về điểm danh, xác định các điểm nghẽn về nguồn lực và giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định sáng suốt hơn về nhân sự và chương trình.

Sự thay đổi trong vai trò giảng dạy

Khi AI đảm nhận các nhiệm vụ thường nhật, vai trò của giáo viên cũng đang thay đổi. Thay vì làm giảm tầm quan trọng của các nhà giáo dục, AI đang trao quyền cho họ tập trung vào những gì họ làm tốt nhất: cung cấp hướng dẫn cá nhân, nuôi dưỡng tư duy phản biện và xây dựng mối quan hệ với học sinh. Công nghệ xử lý các khía cạnh lặp đi lặp lại, tầm thường của giáo dục trong khi giáo viên tập trung vào các yếu tố con người làm cho việc dạy (và học) trở nên có ý nghĩa.

Ứng dụng thực tế của AI trong giáo dục

Từ lớp học mẫu giáo đến giảng đường đại học, các nhà giáo dục am hiểu công nghệ đã nhận thấy những lợi ích của AI trong giáo dục. Dưới đây là một số ứng dụng AI có tác động mạnh mẽ nhất đang chuyển đổi giáo dục:

• Hệ thống gia sư thông minh: Cung cấp dịch vụ gia sư một kèm một thông qua các cuộc trò chuyện do AI điều khiển. Các hệ thống này thích ứng với tốc độ và phong cách học tập của từng học sinh để cung cấp các giải thích và bài tập thực hành được cá nhân hóa dựa trên kết quả học tập của từng cá nhân.

• Phản hồi bài viết tự động: Phân tích bài luận và bài viết của học sinh theo thời gian thực. Không chỉ kiểm tra ngữ pháp cơ bản, AI còn cung cấp phản hồi chi tiết về cấu trúc, độ rõ ràng và lập luận, đồng thời giúp giáo viên theo dõi sự tiến bộ trong bài viết theo thời gian.

• Hệ thống hỗ trợ học tập thông minh: Cung cấp dịch vụ hỗ trợ học tập cá nhân thông qua các cuộc trò chuyện do AI điều khiển. Các hệ thống này tự động điều chỉnh theo tốc độ và phong cách học tập của từng học sinh để cung cấp các giải thích và bài tập thực hành được cá nhân hóa dựa trên kết quả học tập của từng học sinh.

• Phản hồi bài viết tự động: Phân tích bài luận và bài viết của học sinh theo thời gian thực. Không chỉ kiểm tra ngữ pháp cơ bản, AI còn cung cấp phản hồi chi tiết về cấu trúc, độ rõ ràng và lập luận, đồng thời giúp giáo viên theo dõi sự tiến bộ trong bài viết theo thời gian.

• Trợ lý AI học ngôn ngữ: Cung cấp phản hồi về phát âm, bài tập từ vựng và thực hành hội thoại. Sử dụng nhận dạng giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để giúp học sinh nắm vững ngôn ngữ mới với phản hồi được cá nhân hóa.

• Nền tảng phân tích hành vi: Theo dõi mức độ tương tác và tham gia của học sinh trong quá trình học trực tuyến. Giúp giáo viên xác định khi nào học sinh gặp khó khăn hoặc mất tập trung để có thể can thiệp sớm trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng hơn.

• Hệ thống đánh giá thích ứng: Điều chỉnh độ khó của câu hỏi dựa trên phản hồi của học sinh. Tạo ra bức tranh chính xác hơn về kiến thức của học sinh, đồng thời giảm bớt lo lắng khi làm bài kiểm tra và cung cấp các đánh giá được cá nhân hóa hơn.

• Công cụ đề xuất nội dung: Đề xuất tài liệu học tập phù hợp dựa trên tiến độ và sở thích của học sinh. Tương tự như cách Netflix đề xuất chương trình, các hệ thống này giúp học sinh khám phá các tài nguyên phù hợp với nhu cầu và sở thích học tập của mình.

• Công cụ hỗ trợ nhu cầu đặc biệt: Cung cấp trải nghiệm học tập được tùy chỉnh cho học sinh có năng lực khác nhau. Bao gồm các tính năng như chuyển văn bản thành giọng nói, giao diện được đơn giản hóa và tốc độ nội dung thích ứng dựa trên nhu cầu cá nhân.

• Tự động hóa hành chính: Xử lý các tác vụ thường xuyên như chấm điểm bài kiểm tra trắc nghiệm và lên lịch. Giải phóng thời gian của giáo viên để tương tác có ý nghĩa hơn với học sinh trong khi vẫn duy trì việc đánh giá nhất quán.

Đây cũng chỉ là bước khởi đầu. Công nghệ đang thay đổi nhanh chóng, và mỗi cải tiến mới đều mở ra những cơ hội thú vị cho các nhà giáo dục và học sinh.

5 công nghệ AI đang được sử dụng trong giáo dục

Các công nghệ AI khác nhau đang hoạt động ngầm để chuyển đổi cách học của học sinh, cách giáo viên giảng dạy và cách vận hành trường học. Dưới đây là một số công nghệ cốt lõi giúp chuyển đổi này trở thành hiện thực:

1. Máy học (Machine Learning)

Máy học là nền tảng của hầu hết các công cụ AI giáo dục. Các hệ thống này phân tích một lượng lớn dữ liệu của học sinh để xác định các mô hình trong hành vi học tập và kết quả học tập. Ví dụ: khi một học sinh liên tục gặp khó khăn với một số dạng bài toán nhất định, các thuật toán học máy có thể xác định các khái niệm cụ thể gây ra vấn đề và điều chỉnh chương trình giảng dạy.

2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) (Natural Language Processing)

Công nghệ NLP giúp máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ con người. Công nghệ này hỗ trợ mọi thứ, từ chấm điểm bài luận tự động đến các nền tảng AI học ngôn ngữ. Các hệ thống NLP hiện đại có thể phân tích văn bản về ngữ pháp, văn phong và độ rõ ràng để cung cấp phản hồi hữu ích hơn.

NLP cho phép tương tác tự nhiên hơn giữa học sinh và các nền tảng giáo dục. Ví dụ: học sinh có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ dễ hiểu và nhận được phản hồi phù hợp (tương tự như trò chuyện qua lại với giáo viên).

3. Thị giác máy tính (Computer vision)

Công nghệ thị giác máy tính có thể theo dõi học sinh giải quyết vấn đề trên giấy và cung cấp phản hồi theo thời gian thực về bài làm của các em. Nó thậm chí có thể hỗ trợ các bài tập như chứng minh hình học. Trong giáo dục nghệ thuật và thiết kế, thị giác máy tính giúp học sinh hiểu các kỹ thuật bằng cách phân tích bài làm của các em và đưa ra các đề xuất cải tiến. Một số nền tảng thậm chí có thể hiển thị kỹ thuật phù hợp cho các hoạt động như viết tay hoặc định vị nhạc cụ.

4. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo kết quả trong tương lai. Đây là một công cụ mạnh mẽ giúp ngăn ngừa những khó khăn trong học tập trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng. Các hệ thống này phân tích các yếu tố như xu hướng điểm danh, tỷ lệ hoàn thành bài tập và điểm kiểm tra để tìm ra những học sinh có thể cần hỗ trợ thêm.

5. Học sâu (Deep Learning)

Học sâu là một trong những hình thức AI tiên tiến nhất hiện đang được sử dụng trong giáo dục. Các hệ thống này có thể xử lý các loại dữ liệu phức tạp (bao gồm hình ảnh, âm thanh và video) để tạo ra trải nghiệm học tập nhập vai hơn.

Ví dụ: học sâu hỗ trợ các hệ thống có thể:

• Tạo ra các bài tập thực hành được cá nhân hóa

• Tạo lập lộ trình học tập tùy chỉnh

• Mô phỏng các thí nghiệm khoa học

Cách thức AI có thể cải thiện khả năng tiếp cận cho các nhu cầu giáo dục đặc biệt

 

Sự khác biệt về khả năng học tập không nên tạo ra rào cản cho giáo dục. Công nghệ AI mở ra những khả năng mới cho học sinh có nhu cầu giáo dục đặc biệt, giúp tạo ra môi trường học tập toàn diện và hiệu quả hơn. Dưới đây là cách các công cụ này tạo nên sự khác biệt:

Chuyển văn bản thành giọng nói và chuyển giọng nói thành văn bản

Các công cụ chuyển đổi được AI hỗ trợ thích ứng với nhu cầu của từng học sinh bằng cách điều chỉnh tốc độ đọc, giọng nói và độ rõ ràng của phát âm. Đối với học sinh mắc chứng khó đọc hoặc khiếm thị, các công cụ này có thể làm nổi bật các từ khi đọc để giúp học sinh theo dõi và cải thiện kỹ năng đọc.

Công nghệ này cũng hoạt động theo cả hai hướng. Khả năng chuyển giọng nói thành văn bản có thể giúp học sinh gặp khó khăn trong việc viết thể hiện ý tưởng của mình dễ dàng hơn.

Điều chỉnh nội dung thông minh

Các hệ thống AI có thể tự động điều chỉnh nội dung giáo dục để phù hợp với các nhu cầu học tập khác nhau. Đối với học sinh gặp khó khăn về khả năng tập trung, hệ thống có thể chia nhỏ các văn bản dài thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn. Đối với những học sinh gặp khó khăn về khả năng xử lý, hệ thống có thể điều chỉnh cách trình bày các bài toán hoặc đơn giản hóa thông tin trực quan phức tạp.

Điều này vượt xa việc định dạng lại đơn giản. AI phân tích các khái niệm cốt lõi đang được dạy và tìm ra những cách thay thế để trình bày chúng. Ví dụ, một khái niệm khoa học phức tạp có thể được giải thích thông qua sự kết hợp của văn bản, âm thanh, hình ảnh và mô phỏng tương tác.

Nhận dạng mô hình hành vi

Đối với học sinh mắc chứng rối loạn phổ tự kỷ, các công cụ AI có thể giúp theo dõi và hiểu các mô hình hành vi. Các hệ thống này xác định các yếu tố kích hoạt có thể gây ra sự căng thẳng hoặc mất tập trung để giúp giáo viên tạo ra môi trường học tập hỗ trợ hơn. Chúng cũng có thể nhận ra các mô hình tích cực và làm nổi bật các phương pháp dẫn đến sự tham gia và kết quả giáo dục tốt hơn.

Hệ thống hỗ trợ thời gian thực

Các công cụ hỗ trợ AI cung cấp hỗ trợ ngay lập tức khi học sinh gặp khó khăn. Đối với những học sinh mắc chứng rối loạn xử lý ngôn ngữ, các hệ thống này có thể:

• Đưa ra các giải thích thay thế khi phát hiện sự nhầm lẫn

• Cung cấp các phương tiện trực quan để hỗ trợ hướng dẫn bằng lời nói

• Chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ hơn

• Đề xuất thời gian nghỉ khi xuất hiện dấu hiệu thất vọng

Các câu hỏi thường gặp

Hỏi (H): AI đóng góp như thế nào vào việc học tập cá nhân hóa trong giáo dục?

Đáp (Đ): AI phân tích cách học của từng học sinh, theo dõi tiến trình của các em và điều chỉnh nội dung cho phù hợp. Hãy tưởng tượng một gia sư kỹ thuật số nhận thấy bạn học tốt hơn thông qua các ví dụ trực quan—nó tự động điều chỉnh để hiển thị nhiều sơ đồ và video hơn. Các hệ thống này có thể xác định những lỗ hổng kiến thức, điều chỉnh mức độ khó theo thời gian thực và tạo ra các lộ trình học tập tùy chỉnh phù hợp với tốc độ và phong cách của từng học sinh.

H: Vai trò của AI trong việc học ngôn ngữ cá nhân hóa là gì?

Đ: AI chuyển đổi việc học ngôn ngữ thông qua phản hồi theo thời gian thực và thực hành thích ứng. Công nghệ này có thể phân tích phát âm, đề xuất từ vựng dựa trên trình độ thành thạo của bạn và tạo ra các bài thực hành hội thoại phù hợp với sở thích của bạn. Ví dụ: nếu bạn đang học tiếng Tây Ban Nha, hệ thống sẽ tập trung vào từ vựng liên quan đồng thời điều chỉnh những điểm yếu của bạn.

H: AI được sử dụng như thế nào trong giáo dục đặc biệt?

Đ: Công nghệ này có thể chuyển đổi văn bản thành giọng nói, chia nhỏ các tác vụ phức tạp thành các bước dễ quản lý và điều chỉnh cách trình bày nội dung. Một ví dụ điển hình là cách các công cụ AI hỗ trợ học sinh mắc chứng khó đọc bằng cách điều chỉnh cách hiển thị văn bản và cung cấp các cách thay thế để diễn đạt ý tưởng.

H: Công nghệ có thể hỗ trợ học tập cá nhân hóa như thế nào?

Đ: Công nghệ cho phép cá nhân hóa ở quy mô lớn thông qua phân tích dữ liệu và điều chỉnh tự động. Công nghệ theo dõi các mô hình học tập, cung cấp phản hồi ngay lập tức và tự động điều chỉnh độ khó của nội dung. Hãy tưởng tượng việc có một gia sư riêng ghi nhớ mọi thứ về cách bạn học tốt nhất và liên tục điều chỉnh phương pháp giảng dạy của họ.

H: Lợi ích của AI trong giáo dục là gì?

Đ: AI cung cấp phản hồi tức thì về bài tập, giải phóng giáo viên khỏi các công việc thường ngày như chấm điểm và giúp phát hiện sớm những học sinh gặp khó khăn.

H: AI có thể thay thế giáo viên trong lớp học không?

Đ: Không. AI bổ sung cho giáo viên chứ không phải thay thế họ. Mặc dù AI rất hữu ích cho các công việc như chấm điểm và cá nhân hóa nội dung, nhưng giáo viên cung cấp những yếu tố mà công nghệ không thể thay thế: hỗ trợ về mặt tinh thần, hướng dẫn giải quyết vấn đề phức tạp và kết nối con người giúp việc học trở nên ý nghĩa.

H: Những thách thức về mặt đạo đức của AI trong giáo dục là gì?

Đ: Quyền riêng tư và công bằng đứng đầu danh sách các mối quan tâm về mặt đạo đức. Các trường học phải bảo vệ dữ liệu học sinh khi sử dụng hệ thống AI, và thách thức là duy trì quyền truy cập bình đẳng vào các công cụ AI cho các nhóm kinh tế xã hội khác nhau. Một cân nhắc khác là ngăn chặn các hệ thống AI duy trì những thành kiến hiện có trong đánh giá giáo dục.

H: Làm thế nào để các trường học triển khai AI hiệu quả?

Đ: Các trường học nên bắt đầu với những mục tiêu rõ ràng, đầu tư vào đào tạo giáo viên và lựa chọn các công cụ tích hợp tốt với các hệ thống hiện có. Việc triển khai hiệu quả nhất tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể thay vì áp dụng AI chỉ vì lợi ích của nó.

H: Điều gì làm nên hiệu quả của một công cụ học tập AI?

Đ: Các công cụ học tập AI hiệu quả có những đặc điểm quan trọng sau:

• Cung cấp phản hồi rõ ràng

• Thích ứng với nhu cầu của học sinh

• Tích hợp với chương trình giảng dạy hiện có

• Cung cấp những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu có ý nghĩa

Các công cụ tốt nhất cũng duy trì các tiêu chuẩn cao về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời vẫn trực quan để cả giáo viên và học sinh sử dụng.

Tăng tốc các dự án AI của bạn với DigitalOcean GPU Droplets

Bạn đã sẵn sàng tạo ra các công cụ giáo dục thay đổi cuộc sống? Hãy khai phá sức mạnh của GPU NVIDIA H100 Tensor Core cho các dự án AI và máy học của bạn. DigitalOcean GPU Droplets cung cấp quyền truy cập theo yêu cầu vào các tài nguyên điện toán hiệu năng cao, cho phép các nhà phát triển, công ty khởi nghiệp và nhà đổi mới đào tạo mô hình, xử lý các tập dữ liệu lớn và mở rộng quy mô các dự án AI mà không cần phức tạp hay đầu tư ban đầu lớn.

Các tính năng chính:

• Được trang bị GPU NVIDIA H100, Tensor Core thế hệ thứ tư và Transformer Engine, mang lại hiệu suất đào tạo và suy luận AI vượt trội

• Cấu hình linh hoạt từ thiết lập một GPU đến 8 GPU

• Các gói phần mềm Python và Deep Learning được cài đặt sẵn

• Bao gồm đĩa khởi động cục bộ và đĩa khởi động hiệu suất cao

Video: GPU Droplets của DigitalOcean: Khả năng mở rộng sức mạnh tính toán theo nhu cầu

Đăng ký ngay hôm nay và khám phá tiềm năng của GPU Droplets. Để được tư vấn giải pháp tùy chỉnh, phân bổ GPU lớn hơn hoặc đặt trước phiên bản, vui lòng liên hệ với đội ngũ bán hàng của chúng tôi để tìm hiểu cách DigitalOcean có thể đáp ứng các khối lượng công việc AI/ML khắt khe nhất của bạn.