Phát triển Edge AI với Arduino và Edge Impulse – triển khai học sâu thị giác từ cảm biến

Cơ bản / Arduino, IoT, Embedded, dashboard

Đây là khóa học thực hành dành cho sinh viên và những người đang tìm việc muốn trở thành nhà phát triển IoT nhúng. Thông qua dự án khóa thông minh dựa trên Arduino IoT Cloud, bạn sẽ được trực tiếp triển khai các tính năng như điều khiển cảm biến, xác thực RFID, giao tiếp WiFi, bảng điều khiển đám mây, OTA và thông báo, từ đó trải nghiệm toàn bộ quy trình phát triển Edge IoT hiện đại.

Cơ bản

Arduino, IoT, Embedded

Hệ thống khóa thông minh IoT sử dụng nền tảng Arduino

miotmaker

Cơ bản / Arduino, IoT, Embedded, dashboard

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(36)

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!

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), AI, PyTorch

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(36)

[AI Thực hành] Hiểu về mô hình Diffusion thông qua việc triển khai bài báo Prompt-to-prompt

dongdong1

814.656 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, AI

4.8

(9)

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.

Trung cấp trở lên

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

[AI Thực hành] Hiểu về mô hình Diffusion thông qua việc triển khai bài báo Prompt-to-prompt

dongdong1

814.656 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, AI

4.8

(9)

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

1.018.321 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

5.0

(3)

Dành cho những ai đã chạy thử ví dụ nhận diện bàn tay nhưng vẫn thấy mơ hồ về cách dạy AI nhận biết cử động tay của mình để tạo ra một sản phẩm có thể sử dụng, tôi sẽ tận dụng kinh nghiệm quản lý tổng thể quá trình phát triển và đào tạo giảng viên dạy nghề để hướng dẫn bạn từ A đến Z — từ cài đặt, thu thập dữ liệu, huấn luyện cho đến hoàn thiện giao diện web — chỉ với một webcam.

Nhập môn

Python, OpenCV, classification

Bước đầu với Physical AI không cần phần cứng: Tạo AI nhận diện cử chỉ tay bằng webcam

davi

1.018.321 ₫

Nhập môn / Python, OpenCV, classification, streamlit, mediapipe, Machine Learning(ML), Computer Vision(CV)

5.0

(3)

Nhập môn xây dựng nền tảng trang trại thông minh - IoT Smart Farm bắt đầu với Arduino và AI Tutor

ywjang23583

1.483.839 ₫

Trung cấp trở lên / React, IoT, SmartStore, MQTT, FastAPI

Bạn sẽ trực tiếp xây dựng một nền tảng trang trại thông minh (smart farm) có khả năng hoạt động thực tế, tích hợp thu thập dữ liệu cảm biến, giao tiếp MQTT, bảng điều khiển web và phân tích môi trường bằng AI. Bạn sẽ được trải nghiệm toàn bộ quy trình chuyển đổi số (DX) trong nông nghiệp thông qua dự án thực tế, từ liên kết cảm biến IoT, phát triển máy chủ API dựa trên FastAPI/Spring, xây dựng bảng điều khiển React/Vue cho đến triển khai trên đám mây.

Trung cấp trở lên

React, IoT, SmartStore

Nhập môn xây dựng nền tảng trang trại thông minh - IoT Smart Farm bắt đầu với Arduino và AI Tutor

ywjang23583

1.483.839 ₫

Trung cấp trở lên / React, IoT, SmartStore, MQTT, FastAPI

[OpenCV] Dự án xử lý ảnh deep learning Python 2 - Tìm những quả táo xấu!

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Deep Learning(DL), OpenCV, Keras, Computer Vision(CV)

4.5

(31)

Tìm hiểu cách xử lý hình ảnh và video bằng OpenCV, đồng thời xác định và nhận dạng khuôn mặt cũng như các đối tượng khác nhau bằng cách sử dụng học sâu. Đây là khóa học nơi bạn học các dự án thú vị cùng với lý thuyết, chẳng hạn như ngăn ngừa tình trạng buồn ngủ, xác định tuổi và giới tính, đếm số người đi ngang qua, theo dõi khuôn mặt và YOLO, giúp phát hiện những quả táo và quýt xấu.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Deep Learning(DL), OpenCV

[OpenCV] Dự án xử lý ảnh deep learning Python 2 - Tìm những quả táo xấu!

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Deep Learning(DL), OpenCV, Keras, Computer Vision(CV)

4.5

(31)

Dự án thực hành nhúng học qua xe scooter điện

insid2embedded

11.201.526 ₫

Trung cấp trở lên / Embedded, stm32, hardware, motordriver, artwork

4.9

(89)

600+

Đây là khóa học giúp bạn học cùng lúc thiết kế mạch/PCB, firmware Stm32 và điều khiển động cơ BLDC. Trong khóa học, bạn sẽ trực tiếp thiết kế bộ biến tần 3 pha và vận hành xe scooter điện.

Trung cấp trở lên

Embedded, stm32, hardware

Dự án thực hành nhúng học qua xe scooter điện

insid2embedded

11.201.526 ₫

Trung cấp trở lên / Embedded, stm32, hardware, motordriver, artwork

4.9

(89)

600+

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, Next.js, FastAPI

5.0

(1)

Khóa học này bắt đầu từ câu hỏi “Nếu tôi ở trên tàu Titanic, liệu tôi có thể sống sót không?”, từ đó phát triển một mô hình AI dự đoán xác suất sống sót dựa trên dữ liệu thực tế và hoàn thiện một dự án full-stack để cung cấp dịch vụ đó trên web. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình phát triển AI và web, từ xây dựng mô hình Deep Learning bằng PyTorch, thiết lập máy chủ backend với FastAPI, cho đến triển khai giao diện người dùng bằng Next.js.

Trung cấp trở lên

Python, Deep Learning(DL), PyTorch

Nếu tôi đã ở trên tàu Titanic?! Tạo dịch vụ web AI dự đoán xác suất sống sót bằng PyTorch & Next.js

dakgangjung123

Trung cấp trở lên / Python, Deep Learning(DL), PyTorch, Next.js, FastAPI

5.0

(1)

Deep Learning Odyssey của Shin Kyung-sik - Lớp tích chập (Convolutional Layer) và Lớp gộp (Pooling Layer)

asdfghjkl13551941

290.949 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Computer Vision(CV), AI

Đây là khóa học giúp bạn hệ thống hóa hoàn hảo về mặt lý thuyết các phép toán của lớp tích chập (convolutional layer) và lớp gộp (pooling layer) – những mô đun cốt lõi của mạng thần kinh tích chập, đồng thời rèn luyện khả năng lập trình thông qua việc trực tiếp triển khai chúng.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Computer Vision(CV), AI

Deep Learning Odyssey của Shin Kyung-sik - Lớp tích chập (Convolutional Layer) và Lớp gộp (Pooling Layer)

asdfghjkl13551941

290.949 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Computer Vision(CV), AI

Đại số tuyến tính cho AI - Từ mũi tên đến cơ chế attention

codingmax

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Đây là khóa học đại số tuyến tính, trong đó bạn sẽ tìm hiểu ý nghĩa của vector và ma trận qua hình ảnh, đồng thời tự tính toán bằng các ví dụ nhỏ. Khóa học trình bày từng bước những kiến thức toán học được sử dụng trong hồi quy tuyến tính, PCA, SVD, tensor và cơ chế attention. Không yêu cầu kiến thức lập trình.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network

Đại số tuyến tính cho AI - Từ mũi tên đến cơ chế attention

codingmax

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

5.0

(1)

Hướng dẫn đỗ chứng chỉ AICE Associate trong thời gian ngắn - Từ khái niệm đến giải đề thi thử được biên soạn lại từ đề thi trước đây

makebetter8722

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.920.262 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data, AI

5.0

(19)

New

Mục tiêu đỗ trong thời gian ngắn chứng chỉ AI được nhà nước công nhận đầu tiên! Cung cấp 3 bộ bài giải đề thực tế do giảng viên trực tiếp dự thi và biên soạn lại, cùng các mẫu mã nguồn.

Cơ bản

Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

Hướng dẫn đỗ chứng chỉ AICE Associate trong thời gian ngắn - Từ khái niệm đến giải đề thi thử được biên soạn lại từ đề thi trước đây

makebetter8722

Ưu đãi đặt sớm

29%

1.920.262 ₫

Cơ bản / Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data, AI

5.0

(19)

New

Tự học thiết kế Kinh thánh của Matbi về thiết kế AI CTNH thực tế, chinh phục hoàn toàn phép tính CNN (thực hành tăng tốc sử dụng Verilog HDL + FPGA)

semisgdh

6.720.916 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, CNN, Embedded

5.0

(47)

700+

Nghiên cứu kiến thức cơ bản về phần cứng AI với Matbi. Là một chuyên gia thiết kế không phải bộ nhớ, nó chứa đựng những kiến thức cần thiết để thiết kế AI HW tốt.

Trung cấp trở lên

Verilog HDL, FPGA, CNN

Tự học thiết kế Kinh thánh của Matbi về thiết kế AI CTNH thực tế, chinh phục hoàn toàn phép tính CNN (thực hành tăng tốc sử dụng Verilog HDL + FPGA)

semisgdh

6.720.916 ₫

Trung cấp trở lên / Verilog HDL, FPGA, CNN, Embedded

5.0

(47)

700+

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

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.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

NPU MNIST được tạo bằng FPGA — Hoàn thiện trí tuệ nhân tạo nhận dạng các chữ số viết tay thực tế

EdgeChipLab

5.382.552 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

Đưa mạng nơ-ron lên FPGA — nghe thì quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được lại rất ít. Nếu muốn vượt lên một bước trong các dự án Capstone, cuộc thi kỹ thuật hay đồ án tốt nghiệp, bạn cần có khả năng tự xây dựng và chứng minh cách các phép tính của mô hình thực sự vận hành bên trong con chip, thay vì chỉ dừng lại ở việc huấn luyện mô hình. Khóa học này sẽ giúp bạn bắc qua khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Từ việc đọc đặc tả, xây dựng mô hình vàng bằng Python, huấn luyện Machine Learning, thiết kế Verilog RTL cho đến kiểm chứng trên FPGA, bạn sẽ tự hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng nơ-ron (NPU) nhận diện các chữ số MNIST viết tay của người thật. Từ lớp Conv được xây dựng bằng bộ đệm dòng và các MAC song song, đi qua ReLU, MaxPool, Flatten, rồi đến lớp kết nối đầy đủ và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối thành một con chip duy nhất, đồng thời tự mình chứng minh rằng "đáp án Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua khoảnh khắc đầy bức bối khi mô phỏng vẫn chạy bình thường nhưng chỉ có kết quả là khác đi một cách tinh vi. Từng bước, tôi sẽ chỉ ra những bí quyết thực chiến mà các giáo trình deep learning thông thường không đề cập, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục của mảng và phòng tránh tràn bộ tích lũy. Tôi đã đưa vào khóa học những kinh nghiệm và sai lầm tích lũy được qua thời gian dài thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng FPGA Bit-True, để các bạn không phải lặp lại chúng. Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh và có thể tự tin nói rằng: "Tôi đã trực tiếp thiết kế và chứng minh nó.&quot

Trung cấp trở lên

Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL

NPU MNIST được tạo bằng FPGA — Hoàn thiện trí tuệ nhân tạo nhận dạng các chữ số viết tay thực tế

EdgeChipLab

5.382.552 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về SW nhúng MCU qua chia sẻ của người đang làm việc trong ngành

jelly

Trung cấp trở lên / Embedded, MCU, robotics, robot

3.7

(3)

Từ các kỹ thuật điều khiển phần cứng thực tế được yêu cầu trong công việc đến việc xây dựng hệ thống build tùy chỉnh, cùng thực hành trực tiếp thông qua bo mạch ST EV tiêu chuẩn ngành (Nucleo)

Trung cấp trở lên

Embedded, MCU, robotics

Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về SW nhúng MCU qua chia sẻ của người đang làm việc trong ngành

jelly

Trung cấp trở lên / Embedded, MCU, robotics, robot

3.7

(3)

Tạo Portfolio AI - Dự án Clone Airbnb

AISchool

2.036.641 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

4.6

(9)

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án clone "Amenity Detection" của đội ngũ khoa học dữ liệu Airbnb - một ví dụ điển hình về việc ứng dụng TensorFlow, sau đó hệ thống lại quá trình thực hiện lên blog GitHub để tạo dựng portfolio AI.

Cơ bản

Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

Tạo Portfolio AI - Dự án Clone Airbnb

AISchool

2.036.641 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), Portfolio, GitHub

4.6

(9)

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.105.605 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.2

(12)

Khóa học này là một quá trình tổng hợp toàn bộ kiến thức cần thiết để ứng dụng AI tạo sinh trong thực tế, từ nguyên lý cơ bản của LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn), RAG (Retrieval-Augmented Generation), đến các công nghệ mới nhất như AI Agent và MCP (Modular Command Protocol). Khóa học được thiết kế để bạn có thể học một cách tự nhiên theo dòng chảy công nghệ, hiểu được cách AI tạo sinh hiểu thông tin, tìm kiếm, đưa ra phán đoán và mở rộng thành AI Agent có khả năng hành động.

Cơ bản

Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain

Từ Deep Learning đến AI Agent, MCP: Hoàn thành việc triển khai AI tạo sinh trong một lần

dualjkorea

1.105.605 ₫

Cơ bản / Deep Learning(DL), AI Agent, LangChain, RAG, Model Context Protocol

4.2

(12)

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.240.305 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.7

(6)

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.

Cơ bản

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.240.305 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.7

(6)

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

whitebox

Miễn phí

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)

900+

Đã học CNN rồi mà bạn vẫn chưa rõ sao? Tôi sẽ tóm tắt nguyên lý hoạt động cơ bản của CNN, chỉ những điểm chính.

Nhập môn

Computer Vision(CV), Python, PyTorch

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

whitebox

Miễn phí

Nhập môn / Computer Vision(CV), Python, PyTorch, CNN

4.9

(73)

900+

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

901.941 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(18)

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

901.941 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(18)

Thiết bị IoT ESP32 tự làm để thu thập dữ liệu cảm biến – Dành cho người mới bắt đầu và người dùng Arduino

GreenTam

Cơ bản / Big Data, IoT, Embedded, hardware, esp32

5.0

(9)

--- Học công nghệ là giành lại những lựa chọn cho cuộc sống của chính mình --- Có thể bạn đã từng kết nối bo mạch phát triển ESP32 với các cảm biến, nhưng quá trình phát triển một mạch thử nghiệm lắp bằng dây jumper thành một thiết bị hoàn chỉnh có thể khiến bạn cảm thấy khá bế tắc. Trên Internet có rất nhiều thông tin về thiết kế mạch, chế tạo PCB, điều khiển cảm biến, cũng như giao tiếp BLE và Wi-Fi. Tuy nhiên, để kết nối những thông tin rời rạc đó thành một thể thống nhất và hoàn thiện một bo mạch thực sự hoạt động, bạn sẽ cần trải qua không ít lần thử nghiệm và sai sót. Trong khóa học này, bạn sẽ trực tiếp thiết kế và chế tạo một bo mạch cảm biến dựa trên ESP32. Bạn sẽ xây dựng mạch nguồn và mạch nạp firmware, kết nối cảm biến nhiệt độ - độ ẩm và cảm biến ánh sáng, sau đó thiết kế PCB bằng KiCad và đặt gia công thực tế. Sau khi hoàn thiện, bo mạch sẽ được nạp firmware và truyền dữ liệu cảm biến ra bên ngoài thông qua BLE và Wi-Fi. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ không chỉ dừng ở việc lắp ráp bo mạch phát triển và mô-đun cảm biến, mà còn có thể hiểu và chỉnh sửa mạch điện, PCB phù hợp với mục đích của riêng mình. Dự án hoàn thành trong khóa học có thể tiếp tục được sử dụng làm điểm khởi đầu cho những dự án mới như thiết bị giám sát môi trường, thiết bị nhà thông minh, bộ kit giáo dục hay nguyên mẫu IoT. Ngay cả trong thời đại AI tạo sinh có thể nhanh chóng tạo ra nội dung số, những thông tin vật lý trong thế giới thực như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng và chuyển động vẫn chỉ có thể thu thập được thông qua cảm biến và phần cứng. Khả năng thu thập dữ liệu bằng thiết bị do chính mình tạo ra và kết nối thiết bị đó với mạng lưới sẽ trở thành sức mạnh giúp bạn biến ý tưởng thành những hệ thống thực tế. Khóa học này sẽ hữu ích cho: * Những người đã từng sử dụng Arduino hoặc bo mạch phát triển ESP32 nhưng chưa từng thiết kế PCB * Những người muốn hoàn thiện dự án cảm biến được lắp bằng dây jumper thành một bo mạch duy nhất * Những người muốn học KiCad thông qua một dự án ESP32 thực tế * Những người muốn tạo ra thiết bị thu thập dữ liệu cảm biến và truyền dữ liệu qua BLE và Wi-Fi * Những nhà sản xuất và nhà giáo dục muốn phát triển phần cứng phục vụ giám sát môi trường, nhà thông minh và giáo dục * Những người chuẩn bị khởi nghiệp với sản phẩm IoT hoặc nguyên mẫu của riêng mình * Những nhà phát triển và nhà sáng tạo nội dung muốn phân tích, xử lý dữ liệu thu thập từ thực tế hoặc sử dụng dữ liệu đó cho các mô hình AI Hãy chuyển từ một người sử dụng bo mạch phát triển thành một người tự thiết kế bo mạch của riêng mình. Đây không phải là khóa học chỉ hướng dẫn cách sử dụng cảm biến. Đây là khóa học giúp bạn trải nghiệm toàn bộ quá trình: biến ý tưởng thành mạch điện, biến mạch điện thành PCB và kết nối phần cứng hoàn chỉnh với mạng lưới.

Cơ bản

Big Data, IoT, Embedded

Thiết bị IoT ESP32 tự làm để thu thập dữ liệu cảm biến – Dành cho người mới bắt đầu và người dùng Arduino

GreenTam