강의

멘토링

커뮤니티

BEST
AI Technology

/

Computer Vision

[Raspberry Pi] Dự án thực hành thị giác máy tính học sâu về IoT

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo đang là một xu hướng. Nhưng bạn có thể sử dụng gì sau khi học machine learning và deep learning? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu về các dự án IoT Computer Vision hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

(4.5) 42 đánh giá

581 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

  • nomad
Tensorflow
Tensorflow
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Raspberry Pi
Raspberry Pi
IoT
IoT
Keras
Keras
Tensorflow
Tensorflow
Deep Learning(DL)
Deep Learning(DL)
Raspberry Pi
Raspberry Pi
IoT
IoT
Keras
Keras

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.5

5.0

비오는 날이 제일 좋음

62% đã tham gia

Vì chưa biết gì nên tôi cảm thấy mình đang trưởng thành qua nhiều sai lầm và suy sụp tinh thần. Phiên bản hơi cũ nên không vừa, và phải mất 3 tuần chỉ để thiết lập môi trường cơ bản (4 thẻ SD bị hỏng do định dạng), nhưng đó là một bài giảng thực sự hay... Cảm ơn bạn.. .

5.0

윤여천

100% đã tham gia

.....

5.0

이창한

78% đã tham gia

Nó dạy tốt một cách rất dễ dàng và thú vị.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Xử lý hình ảnh và video thị giác máy tính

  • Tìm hiểu và thực hành Computer Vision dnn (Deep Learning)

  • Triển khai các chức năng deep learning trên thiết bị Raspberry Pi IoT

  • Phát hiện đối tượng trong hình ảnh và video

  • Nhận dạng đối tượng trong hình ảnh và video

  • Các kỹ thuật thị giác máy tính khác nhau như YOLO, Harr, v.v.

  • Nhận dạng khuôn mặt trong hình ảnh và video

  • Nhận dạng văn bản trong hình ảnh và video

Internet vạn vật và Học sâu trong lĩnh vực Thị giác máy tính
Tìm hiểu cách sử dụng và xem ví dụ.


học máy, học sâu
Bây giờ thì nó đã thành sự thật rồi!

Thị giác máy tính, một lĩnh vực hấp dẫn trong trí tuệ nhân tạo, ra đời như một dự án thực tế với Internet vạn vật (IoT) và Raspberry Pi .


Phát triển khả năng tận dụng nó!

Mặc dù việc xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc khi học và giảng dạy trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu là rất quan trọng, tôi cũng tin rằng việc phát triển các kỹ năng thực tế cũng rất quan trọng.

Vì vậy, chúng tôi đã chuẩn bị một dự án sử dụng các thiết bị Internet vạn vật (IoT) trong lĩnh vực Thị giác máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu.

Khóa học được thiết kế để bạn có thể học lý thuyết từng bước một trong khi hoàn thành các nhiệm vụ thú vị. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ được truyền cảm hứng để theo đuổi nhiều dự án và doanh nghiệp học sâu về thị giác máy tính. Khóa học cũng giúp ích rất nhiều cho việc chuẩn bị cho dự án hiện tại của tôi.

Trong quá trình xây dựng khóa học này, tôi đã phát triển nhiều nội dung không có trong khóa học, chẳng hạn như 'đếm số lượng người tham gia', 'đếm số lượng và tốc độ của phương tiện', 'xác định độ tuổi và giới tính bằng cách nhìn vào khuôn mặt' và 'nhận dạng hóa đơn và danh thiếp' , và mơ ước về các khóa học tiếp theo như 'Khóa học toàn diện về Học máy, Học sâu về Thị giác máy tính', 'Dự án thực hành về Thị giác máy tính Học sâu trên thiết bị di động' và 'Dự án thực hành về Học sâu Robot IoT' .

Giới thiệu dự án

Dự án này sẽ dạy bạn những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính và học sâu bằng cách nhận dạng văn bản viết tay. Bằng cách chuyển dự án sang thiết bị IoT Raspberry Pi, bạn sẽ được thực hành nhiều công nghệ Internet vạn vật (IoT). Đếm số lượng xe đang đỗ bằng camera bãi đỗ xe và gửi dữ liệu thời gian thực đến máy chủ đám mây. Nhận dạng chữ cái và số trên biển số xe bằng công nghệ nhận dạng văn bản tiên tiến. Sử dụng camera thời gian thực để phát hiện người dùng buồn ngủ và đánh thức họ bằng chuông báo nếu họ buồn ngủ. Cài đặt camera giám sát Raspberry Pi để nhận diện khuôn mặt của người dùng đã đăng ký và theo dõi lịch sử ra vào của họ trên máy chủ, Dropbox hoặc email.

Hãy cùng triển khai một hàm để nhận dạng các số được viết trực tiếp bằng công nghệ học sâu thông qua Raspberry Pi, webcam và OpenCV .


Học sâu có thể được sử dụng để phát hiện nhiều đối tượng khác nhau (nhận dạng đối tượng). YOLO và các công nghệ tương tự đếm số lượng xe đang đỗ trong một hình ảnh. Đếm số lượng và lưu chúng vào máy chủ đám mây theo thời gian thực.


Công nghệ Thị giác Máy tính (Computer Vision) mới nhất có khả năng nhận dạng chữ cái và số trong hình ảnh và video (Nhận dạng Văn bản). Hãy cùng thử một dự án thú vị sử dụng camera để nhận dạng biển số xe.



Bây giờ, hãy cùng nhận diện khuôn mặt và mắt (phát hiện khuôn mặt và mắt) trong hình ảnh và video. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng học sâu để phát hiện chuyển động. Chúng ta sẽ kiểm tra xem bạn có buồn ngủ hay không thông qua video thời gian thực và nếu có, hãy đánh thức bạn bằng chuông báo thức.


Bạn có thể tạo ra một hệ thống kiểm soát ra vào không chỉ nhận diện khuôn mặt mà còn xác nhận chuyển động.
Khi có người đăng ký vào, chúng tôi sẽ thông báo cho bạn qua máy chủ, Dropbox hoặc email. Nếu có người chưa đăng ký vào, chúng tôi sẽ phát ra âm thanh báo động.

Bài giảng đặc biệt

1. ' Độ chính xác của mô hình trên 99%'  Chúng tôi cũng cung cấp một bài giảng đặc biệt có tựa đề 'Nâng cao tiêu chuẩn'. Bài giảng này có tựa đề ' Thực hành Thị giác Máy tính Học Sâu IoT [ Raspberry Pi ] '.  Dự án bắt đầu với câu hỏi của sinh viên trong mô hình chữ viết tay MNIST: "Tại sao mô hình chữ viết tay MNIST không thể nói '7' là '7'?" Mặc dù độ chính xác của mô hình là một yếu tố, cũng như cách xử lý ngoại lệ của chương trình và dữ liệu MNIST thô, nhưng mô hình Mạng Nueral hiện tại quá đơn giản cho mục đích đào tạo, vì vậy tôi đã cấu hình lại mô hình để tăng độ chính xác lên 99,38%.

2. Bài giảng đặc biệt này sẽ hướng dẫn bạn cách tạo mô hình mong muốn bằng TensorFlow và Keras. Sử dụng chính những hình ảnh được dùng để huấn luyện YOLO, bạn sẽ huấn luyện một mô hình bằng Keras và dùng nó để nhận dạng đối tượng. Bạn cũng sẽ học cách huấn luyện YOLO và Keras, cũng như so sánh chúng.

Bạn sử dụng những công cụ nào?

Khóa học này sẽ đề cập đến những công cụ nào? Khóa học này dựa trên OpenCV, một thư viện phần mềm thị giác máy tính hàng đầu, Python và TensorFlow.

Chúng ta cũng sẽ sử dụng Raspberry Pi, một nền tảng IoT hàng đầu. Ngoài ra, chúng ta sẽ cài đặt một số chương trình phần mềm hữu ích, mà chúng tôi sẽ giải thích từng phần một trong bài giảng này.


Vật liệu cần thiết cho bài giảng

1. Bo mạch Raspberry Pi (khuyến nghị loại B+), PiCamera
Bộ camera Raspberry Pi 4B (4GB, Camera 8M chính hãng, Thẻ SD 32GB), Không có tùy chọn
Bài giảng liên quan

[OpenCV]
Dự án xử lý ảnh học sâu bằng Python
- Tìm Son Heung-min!
Tạo các dự án thú vị và hữu ích bằng cách sử dụng nhiều kỹ thuật và mô-đun xử lý hình ảnh và video khác nhau mà bạn đã học trong khóa học này.

thưởng!!
Cung cấp thêm thông tin về điều này!

Như một phần thưởng, trong bài giảng 'Dự án IoT Python Raspberry Pi - Giám sát ô tô từ xa', bạn sẽ tìm hiểu về Raspberry Pi
Trong bài giảng 'Thành thạo toàn diện Angular Firebase - Dự án trung tâm mua sắm PetStore', các bài giảng về Firebase được cung cấp theo định dạng bài giảng đặc biệt .

🙋🏻‍♂️ Tôi tò mò quá!

H. Khóa học này có những đặc điểm gì?
A. Tôi đã nghĩ về cách áp dụng học sâu và học máy vào thực tế.

Khóa học này không chỉ bao gồm nền tảng lý thuyết của Thị giác Máy tính, một lĩnh vực tiêu biểu, mà còn hướng dẫn học sâu thông qua các dự án thực hành. Cụ thể, khóa học sử dụng Raspberry Pi để giúp sinh viên tạo ra các dự án thực tế có thể áp dụng trong thực tế, giúp họ phát huy kỹ năng của mình trong tương lai.

H. Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A. Học sâu và khoa học dữ liệu không nhất thiết là lĩnh vực chỉ dành riêng cho những người có bằng khoa học máy tính. Nếu bạn có đam mê, bạn có thể học và áp dụng chúng.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai muốn sử dụng deep learning trong thực tế

  • Bất kỳ ai muốn triển khai deep learning trên thiết bị IoT

  • Bất cứ ai muốn tìm hiểu về xử lý hình ảnh bằng deep learning

  • Mọi người đang chuẩn bị cho các dự án liên quan đến Thị giác máy tính

  • Bất cứ ai muốn tìm hiểu các kỹ thuật xử lý hình ảnh deep learning mới nhất

  • Bất kỳ ai muốn sử dụng mã mẫu trong dự án Thị giác Máy tính của họ

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Sẵn sàng học tập chăm chỉ

  • Kiến thức cơ bản về Python - Bài giảng cốt lõi về Python 100 phút

  • Xử lý và trực quan hóa dữ liệu Python - Trực quan hóa dữ liệu Python

  • [TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Kỷ lục Marathon

  • [TensorFlow 2] Chinh phục hoàn toàn deep learning Python - Các kỹ thuật mới nhất của GAN, BERT, RNN, CNN

  • [OpenCV] Dự án xử lý ảnh deep learning Python - Tìm Son Heung-min!

Xin chào
Đây là

22,259

Học viên

494

Đánh giá

556

Trả lời

4.4

Xếp hạng

25

Các khóa học

"Nomad Creator: Giấc mơ của bạn, hành trình của chúng ta"

Công ty Deep-tech được Hàn Quốc và NVIDIA công nhận, startup Fintech được Singapore lựa chọn, chúng tôi hiện thực hóa tiềm năng của bạn trên đấu trường quốc tế.

Nomad Creator không chỉ dừng lại ở sự phát triển cá nhân mà đang vươn mình trở thành một startup, cung cấp các bài giảng IT chuyên nghiệp trên phạm vi toàn cầu.
Hành trình của chúng tôi bắt đầu từ năm 2019 thông qua chương trình Entrepass Innovator của chính phủ Singapore, và sớm mở rộng thành câu chuyện về một startup đổi mới sáng tạo.
Vào năm 2020, chúng tôi đã khẳng định vị thế là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực Deep-tech bằng việc phát triển các giải pháp Fintech trí tuệ nhân tạo tại Hàn Quốc, đồng thời đạt được nhiều thành tựu và sự công nhận toàn cầu, bao gồm Dự án xuất sắc nhất trong chương trình hợp tác với NVIDIA và giải thưởng ASUS Global Startup Challenge Award.
Đến năm 2023, với sự hỗ trợ từ NVIDIA, chúng tôi đã thành lập công ty tại Hoa Kỳ, bắt đầu bước nhảy vọt hướng tới thị trường toàn cầu.

image.png

Không chỉ dừng lại ở kinh nghiệm, chúng tôi chia sẻ cả tầm nhìn.

Trước khi khởi nghiệp, tôi đã tích lũy được kinh nghiệm thực tế và chuyên môn thông qua việc dẫn dắt các dự án toàn cầu với tư cách là System Engineer, Project Manager, và IT Consultant trong suốt 25 năm tại các công ty như LG CNS và T-money.
Dựa trên các chứng chỉ chuyên môn như PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, và OCP-DBA, tôi đã tiếp nối những thử thách thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển chương trình, quản lý dự án và thiết kế giải pháp IT.

Giờ đây, Nomad Creator đã đúc kết những kinh nghiệm và bí quyết này để cung cấp các nội dung giáo dục mà bất kỳ ai cũng có thể học tập một cách dễ dàng và thú vị. Từ các bài giảng tập trung vào thực hành đến các khóa học chuyên sâu phản ánh xu hướng công nghệ mới nhất, chúng tôi đề xuất lộ trình học tập tùy chỉnh cho sự phát triển của mỗi cá nhân.

Sứ mệnh của chúng tôi: "Biến ước mơ thành hiện thực, biến thử thách thành cơ hội"

Thông qua sự kết hợp giữa công nghệ và giáo dục, chúng tôi giúp nhiều người hơn nữa hiện thực hóa tiềm năng của chính mình.

Với Nomad Creator, giấc mơ của bạn sẽ không còn xa vời nữa.

Ngay cả trong khoảnh khắc này, vẫn có ai đó đang học hỏi những điều mới mẻ và nỗ lực để trở thành một phiên bản tốt hơn của chính mình.

Nhưng trong biển thông tin mênh mông, đã bao nhiêu lần bạn đánh mất thời gian quý báu chỉ để tìm kiếm những kiến thức cần thiết?

Nomad Creator muốn giải quyết vấn đề này.

Chúng tôi kết nối tri thức một cách sáng tạo, mang đến trải nghiệm tiết kiệm thời gian và tối đa hóa giá trị. Mục tiêu của chúng tôi không chỉ dừng lại ở việc truyền đạt thông tin đơn thuần, mà là truyền tải tri thức một cách đẹp đẽ như một tác phẩm nghệ thuật.

Với Nomad Creator, việc học của bạn sẽ trở nên dễ dàng hơn, nhanh chóng hơn và tạo ra những kết quả giá trị hơn.

"Thêm giá trị vào hành trình học tập, Nomad Creator."

Đây chính là tương lai mà chúng tôi hằng mơ ước.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

60 bài giảng ∙ (10giờ 49phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

42 đánh giá

4.5

42 đánh giá

  • tlfhtkfkdskawk4749님의 프로필 이미지
    tlfhtkfkdskawk4749

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    62% đã tham gia

    Vì chưa biết gì nên tôi cảm thấy mình đang trưởng thành qua nhiều sai lầm và suy sụp tinh thần. Phiên bản hơi cũ nên không vừa, và phải mất 3 tuần chỉ để thiết lập môi trường cơ bản (4 thẻ SD bị hỏng do định dạng), nhưng đó là một bài giảng thực sự hay... Cảm ơn bạn.. .

    • maizurah7384님의 프로필 이미지
      maizurah7384

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      30% đã tham gia

      • dachki님의 프로필 이미지
        dachki

        Đánh giá 65

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        60% đã tham gia

        • isimtong1740님의 프로필 이미지
          isimtong1740

          Đánh giá 8

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          60% đã tham gia

          • jongheonpark7612님의 프로필 이미지
            jongheonpark7612

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            100% đã tham gia

            2.057.301 ₫

            Khóa học khác của nomad

            Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!