- Tổng quan
- Nội dung
- Tiêu chuẩn liên quan
- Lược đồ
- Tải về
Tiêu chuẩn TCVN 14364:2025 Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy
| Số hiệu: | TCVN 14364:2025 | Loại văn bản: | Tiêu chuẩn Việt Nam |
| Cơ quan ban hành: | Bộ Khoa học và Công nghệ | Lĩnh vực: | Khoa học-Công nghệ , Sở hữu trí tuệ |
| Trích yếu: | ISO/IEC 23053:2022 Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy | ||
|
Ngày ban hành:
Ngày ban hành là ngày, tháng, năm văn bản được thông qua hoặc ký ban hành.
|
02/06/2025 |
Hiệu lực:
|
Đã biết
|
| Người ký: | Đang cập nhật |
Tình trạng hiệu lực:
Cho biết trạng thái hiệu lực của văn bản đang tra cứu: Chưa áp dụng, Còn hiệu lực, Hết hiệu lực, Hết hiệu lực 1 phần; Đã sửa đổi, Đính chính hay Không còn phù hợp,...
|
Đã biết
|
TÓM TẮT TIÊU CHUẨN VIỆT NAM TCVN 14364:2025
Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy tại Việt Nam
Ngày 02/06/2025, Bộ Khoa học và Công nghệ đã công bố Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14364:2025 ISO/IEC 23053:2022 về Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy. Tiêu chuẩn này sẽ có hiệu lực cùng ngày.
Tiêu chuẩn này thiết lập khung cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng học máy (ML), áp dụng cho tất cả các tổ chức, bao gồm cả doanh nghiệp nhà nước và tư nhân, cũng như các tổ chức phi lợi nhuận, nhằm mô tả và quản lý các hệ thống AI.
Mục đích và nội dung của tiêu chuẩn
Tiêu chuẩn cung cấp một khuôn khổ để mô tả các hệ thống AI sử dụng ML, với các thuật ngữ và khái niệm chuẩn nhằm giải thích và giảm thiểu các mối quan tâm liên quan đến thiết kế và ứng dụng của các hệ thống này. Nó áp dụng cho cả chuyên gia và những người không chuyên trong lĩnh vực công nghệ.
Các thuật ngữ chính trong tiêu chuẩn
- Học máy (ML): Là một nhánh của trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống học tập từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất qua việc tối ưu hóa thuật toán.
- Mô hình phân loại: Là mô hình ML có đầu ra dự kiến từ đầu vào là một trong nhiều loại.
- Mô hình hồi quy: Là mô hình với đầu ra là biến liên tục dựa trên đầu vào đã cho.
- Phân cụm, phát hiện bất thường và giảm chiều dữ liệu cũng là các khía cạnh quan trọng trong tiêu chuẩn.
Phạm vi áp dụng và tài liệu viện dẫn
Tiêu chuẩn này cung cấp một khuôn khổ tổng quát cho việc triển khai các hệ thống AI, cụ thể cho việc phát triển, sử dụng và duy trì các mô hình ML. Các tài liệu viện dẫn như TCVN 13902:2023 được nêu rõ là cần thiết cho việc thực hiện tiêu chuẩn.
Hệ thống và quy trình học máy
Khung do tiêu chuẩn đề xuất mô tả cách các phần tử trong hệ thống ML hoạt động, bao gồm các mô hình, công cụ, và chức năng của chúng trong việc phát triển ứng dụng AI. Nó nhấn mạnh sự cần thiết phải tách biệt các loại dữ liệu khác nhau trong quá trình huấn luyện và thử nghiệm mô hình ML để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả.
Tiêu chuẩn TCVN 14364:2025 là cơ sở để phát triển các tiêu chuẩn chi tiết khác về AI và ML, nhằm đảm bảo rằng những công nghệ này được thiết kế và triển khai một cách hiệu quả, an toàn và minh bạch, phù hợp với nhu cầu và điều kiện thực tiễn tại Việt Nam.
Tiêu chuẩn quốc gia TCVN 14364:2025 ISO/IEC 23053:2022 Công nghệ thông tin - Trí tuệ nhân tạo - Khung cho hệ thống trí tuệ nhân tạo sử dụng học máy
Văn bản này đang cập nhật nội dung.
Bạn chưa Đăng nhập thành viên.
Đây là tiện ích dành cho tài khoản thành viên. Vui lòng Đăng nhập để xem chi tiết. Nếu chưa có tài khoản, vui lòng Đăng ký tại đây!