$442
Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của zalv. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ zalv.Điểm chuẩn từng ngành như bảng sau (ghi chú X: không xét tuyển do đã đủ chỉ tiêu):️
Cung cấp các dịch vụ và sản phẩm chất lượng của zalv. Tận hưởng chất lượng và sự hài lòng từ zalv.Chị Minh Hằng, phụ huynh trú ở Q.Gò Vấp, TP.HCM là mẹ của bé Thanh Khoa, 6 tuổi, vừa hết lớp lá và một bé út 4 tuổi đang học mẫu giáo tại TP.HCM. Chị Minh Hằng cho biết các bé đều học ở các trường mầm non công lập tại thành phố, trong trường có hoạt động cho trẻ mẫu giáo làm quen với tiếng Anh. Về nhà, muốn con có thêm thời gian được nói tiếng Anh, gia đình chị Minh Hằng tải thêm các ứng dụng về các thiết bị điện tử, di động ở nhà để con được trải nghiệm thêm.️
Lý Bá Nguyên (Q.3,TP.HCM): 500.000 đồng; Minh Tài (Hồ Hảo Hớn, P.Cô Giang, Q.1, TP.HCM): 500.000 đồng; Võ Văn Út (Q.11, TP.HCM): 200.000 đồng; Đỗ Hoàng Sang (Q.6, TP.HCM): 1.000.000 đồng; Vũ Thị Lệ (Ngô Tất Tố, P.22, Q.Bình Thạnh, TP.HCM): 1.000.000 đồng; Huệ (Q.Bình Thạnh, TP.HCM): 500.000 đồng; bạn đọc (Q.3, TP.HCM): 300.000 đồng; Trần Văn Đức (Q.3, TP.HCM): 200.000 đồng; Phạm Thị Tư (ấp 5, xã Phong Phú, H.Bình Chánh, TP.HCM): 800.000 đồng; cô Nhung (Q.11, TP.HCM): 500.000 đồng; bạn đọc (Q.3, TP.HCM): 500.000 đồng; bạn đọc (Q.Bình Tân, TP.HCM): 500.000 đồng; Đỗ Xuân Ba (Trần Hưng Đạo, Q.1, TP.HCM): 800.000 đồng; Trần Anh Tuấn (Q.1, TP.HCM): 300.000 đồng; bạn đọc Báo Thanh Niên (TP.Nha Trang, Khánh Hòa): 500.000 đồng; Trương Văn Quang (21/3 Hai Bà Trưng, P.6, TP.Đà Lạt, Lâm Đồng): 500.000 đồng; anh Phạm Quang (TT hạ tầng mạng lưới miền Trung): 100.000 đồng; (còn tiếp)️
Nhằm nâng cao độ chính xác của hệ thống máy học, những thông tin "nhạy cảm" như giới tính, chủng tộc của người dùng sẽ được sử dụng cho máy học. Điều này được củng cố bởi niềm tin rằng càng nhiều dữ liệu thì AI càng thông minh và AI có thể tự động điều tiết, hiểu được các đặc trưng mà không cần sự can thiệp của con người. Từ đó vô hình trung làm cho AI thiên vị một đặc tính nào đó của người dùng và làm trầm trọng hơn sự thiên lệch trong AI. Thử tưởng tượng hệ thống AI luôn đánh giá thấp khả năng trả nợ của những nhóm dễ bị tổn thương như người vô gia cư, người khuyết tật thì làm sao họ có thể tiếp cận được những cơ hội để thay đổi cuộc đời?️