[AI cơ bản] Hiểu về CNN dành cho AI Research Engineer

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia thị giác máy tính dựa trên deep learning được cần trong thực tế thông qua các giải thích lý thuyết sâu sắc về Object Detection và Segmentation cùng với các ví dụ thực hành ở mức độ có thể áp dụng ngay trong công việc thực tế.

Đây là khóa học trong đó bạn tìm hiểu các dự án thú vị cùng với lý thuyết xử lý hình ảnh và video bằng OpenCV (Thư viện thị giác máy tính nguồn mở) và sử dụng các mô-đun học sâu (dnn, Deep Neural Network) để xác định và nhận dạng khuôn mặt, mắt và các vật thể khác nhau .

Khóa học này thực hiện các bài thực hành liên quan đến mô hình Diffusion trong số các mô hình trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Thông qua việc cùng nhau đọc và triển khai bài báo prompt-to-prompt - một bài báo ứng dụng mô hình Diffusion tiêu biểu, chúng tôi hy vọng có thể giúp bạn phát triển khả năng hiểu các bài báo trí tuệ nhân tạo mới nhất.

Năm 2025, Jensen Huang đã trực tiếp đề cập đến Physical AI, Kỷ nguyên của Perception AI, Generative AI, Agentic AI và Physical AI đang đến. Hãy trải nghiệm Physical AI một cách nhanh chóng và đơn giản. Trải nghiệm Physical AI cùng với thư viện LeRobot của HuggingFace và robot thật.

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phát hiện cháy thời gian thực dùng Next.js, YOLOv11, FastAPI.

Khi bạn tải hình ảnh lên, Opencv sẽ xử lý hình ảnh đó để tạo một ứng dụng web phát hiện khuôn mặt.

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

Giải quyết ngay điểm nghẽn khiến 80% thất bại tại Makerthon. Hoàn thành trong 4 tuần: Raspberry Pi · Computer Vision · LLM · Thiết kế 3D! Đạt thứ hạng cao tại Makerthon với PoC gương thông minh có thể trình diễn!

Trong bài giảng này, chúng ta sẽ xem xét toàn bộ quá trình tạo ảnh ghép mosaic từ góc độ thuật toán. Sau khi thu gọn ảnh đầu vào thành tập hợp các màu đại diện phù hợp với số lượng ô gạch thông qua phân cụm K-means, chúng ta áp dụng thuật toán Hungarian để ghép cặp tối ưu 1:1 giữa mỗi màu và ô gạch. Thông qua đó, chúng ta hiểu được quá trình kết hợp xử lý ảnh và thuật toán tối ưu hóa tổ hợp để tạo ra một kết quả hình ảnh.