Không ai dạy chúng ta cách học, cho đến khi chúng ta nhận ra… mình học sai. “Hiểu Để Học” là một trong những cuốn sách hiếm hoi giúp bạn quay về bản chất cốt lõi của việc học: học là để hiểu – chứ không phải chỉ để nhớ.

Cuốn sách bóc tách những phương pháp học truyền thống không còn hiệu quả, đồng thời giới thiệu các kỹ thuật học sâu, tư duy phản biện, và biến kiến thức thành công cụ thay đổi bản thân. Tác giả sử dụng nhiều ví dụ gần gũi từ đời sống học tập và làm việc, khiến nội dung trở nên dễ tiếp cận và truyền cảm hứng mạnh mẽ.

Điều thú vị là cuốn sách không dừng lại ở chuyện học hành trong trường lớp. Nó mở rộng ra cách học trong công việc, học từ thất bại, học qua quan sát – để từ đó giúp bạn trở nên linh hoạt hơn trong tư duy và tự do hơn trong lựa chọn cuộc sống.

Nếu bạn từng mất phương hướng vì học hoài không tiến bộ, thì đây là một bản đồ thiết thực, giúp bạn học lại – một cách đúng đắn hơn.

Brad Stone – tác giả từng thành công với “Gã khổng lồ Amazon” – tiếp tục mang đến một tác phẩm sắc sảo, đa chiều với “Đế chế Kỳ lân”. Cuốn sách kể lại hành trình táo bạo và đầy tranh cãi của Uber và Airbnb, hai startup từ những ý tưởng cũ kỹ như đi chung xe hay cho thuê nhà... nhưng được triển khai theo cách không ai ngờ tới. Với lối kể chuyện hấp dẫn như tiểu thuyết, Brad Stone không chỉ mô tả sự phát triển thần tốc của hai kỳ lân công nghệ, mà còn phơi bày mặt tối của văn hóa khởi nghiệp, những xung đột pháp lý, và cách mà các nhà sáng lập như Travis Kalanick hay Brian Chesky điều hướng giữa hoài bão và thực tế.

Đây là một cuốn sách không thể bỏ qua với những ai quan tâm đến công nghệ, khởi nghiệp, và cách mà các công ty có thể định hình lại thói quen sống của hàng triệu người trên toàn thế giới.

Định Hình Cuộc Cách Mạng Công Nghiệp Lần Thứ Tư không chỉ là cuốn sách lý thuyết mà còn đưa ra những ứng dụng thực tiễn cho các doanh nghiệp. Klaus Schwab chia sẻ những chiến lược cụ thể để các tổ chức có thể tận dụng cuộc cách mạng công nghiệp mới này nhằm tăng cường hiệu quả và tạo ra giá trị bền vững.

Cuốn sách đưa ra các lời khuyên về việc tích hợp công nghệ vào quy trình kinh doanh, từ sản xuất đến quản lý chuỗi cung ứng. Schwab khuyến khích các doanh nghiệp đầu tư vào đổi mới, chú trọng đến trải nghiệm khách hàng và cải thiện năng lực cạnh tranh. Đây là một tài liệu không thể thiếu cho các nhà lãnh đạo muốn đưa doanh nghiệp của mình đi đầu trong thời đại công nghiệp 4.0.

Giống như một nhật ký lịch sử-kỹ thuật chọn lọc cho thời đại hiện đại. Ưu điểm: một số điểm tốt được đưa ra, các ví dụ lịch sử thú vị và mạnh mẽ về cách tiến bộ công nghệ diễn ra, một số suy nghĩ đáng giá về việc tiếp tục tích lũy quyền lực trong tương lai gần của các nền tảng internet lớn Nhược điểm: không xem xét (thậm chí có thể thừa nhận hoặc nhìn thấy) bất kỳ chủ quan nào kết quả tiêu cực từ tiến bộ công nghệ và chủ nghĩa xã hội doanh nghiệp; thất bại trong việc xem xét các tầm nhìn ngắn hạn tiềm năng cho quá trình chuyển đổi công nghệ xã hội Bạn có cảm giác rằng các tác giả đang ấp ủ ý tưởng trong đầu rằng cuốn sách này nhằm mục đích là một kiểu nói chuyện động viên với những người sáng lập web 3.0/4.0, cho họ thấy sự giàu có như thế nào và sức mạnh đã được tích lũy trong quá khứ, với hy vọng có thể áp dụng những bài học đó vào đợt YC tiếp theo. Nhưng thay vì cảm thấy được truyền cảm hứng để tham gia một vườn ươm và tạo ra nền tảng tiếp theo cho x, tôi lại cảm thấy hoài nghi về sự lạc quan của họ. Rất có thể cảm giác này phần nào được đặc trưng bởi các vụ bê bối công nghệ năm 2018.

Nếu một cỗ máy có thể suy nghĩ, nó có thể suy nghĩ thông minh hơn cả chúng ta, và khi đó, chúng ta sẽ ra sao? Dù có thể giữ máy móc trong sự phục tùng... chúng ta, với tư cách là một loài, cũng sẽ cảm thấy vô cùng khiêm nhường. Cuốn sách “Sự sống 3.0: Con người trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo” của Max Tegmark, giáo sư MIT và tác giả của những cuốn sách như “Vũ trụ toán học của chúng ta”, đặt ra một câu hỏi giản dị nhưng đầy sâu sắc: trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ định nghĩa lại chúng ta và tương lai như thế nào? Liệu siêu trí tuệ sẽ xuất hiện? Khi nào? Dưới hình thức nào? Nó sẽ hủy diệt, cứu rỗi, chung sống hay phớt lờ chúng ta? Gần đây hay xa xôi, điều gì có thể xảy ra? Ý thức là gì? Nói một cách giật gân, liệu tương lai sẽ là Terminator, TARS hay một hình thái khác hoàn toàn? Cuốn sách dày dặn này được chia thành 8 chương. Tác giả đã khéo léo xây dựng nên một cấu trúc rõ ràng, và tôi sẽ mạn phép sử dụng lại lời giới thiệu của ông ấy.

Không có gì sai với cuốn sách này và nếu bạn không biết gì về mạng xã hội và các trang web tiếp thị, bạn nhất định sẽ học được điều gì đó. Thực tế, nó thực sự bao gồm các loại bao gồm các trang như Reddit và Digg rất tốt. Nhưng có những cuốn sách khác tốt hơn và cập nhật hơn. Tôi khuyên bạn nên đọc "Content Rules: How to Create Killer Blogs, Podcasts, Videos, eBooks, Webinars (and More) That Engage Customers and Ignite Your Business" và một cuốn sách SEO hiện tại theo lựa chọn của bạn thay vì cuốn sách này.

Kế hoạch DataScience và ML:(0) Vượt qua cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu (Kevin Huo)(1) Khoa học dữ liệu kinh doanh(2) Thống kê trần trụi - Loại bỏ nỗi sợ hãi khỏi dữ liệu(3) Học máy đơn giản hóa(4) Học máy thực hành với Scikit-Learn, Keras & TensorFlow, Phiên bản thứ 3(5) Thống kê thực hành cho các nhà khoa học dữ liệu(6) Các yếu tố của học thống kê(7) Năm học về máy(8) Trí tuệ nhân tạo trong thực tế: Cách 50 công ty thành công sử dụng AI (9) Học sâu Minh họa(10) Học sâu với Python(11) Học sâu (của Ian Goodfellow và cộng sự)(12) Học máy dễ hiểu với Python(13) Nắm vững 'Số liệu: Con đường từ nguyên nhân đến kết quả