강의

멘토링

커뮤니티

NEW
Programming

/

Desktop Application

[Electron #2] Hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến (Offline) với React + Electron (Sử dụng DeepFace)

Dựa trên trải nghiệm thắc mắc về cách nhận diện khuôn mặt hoạt động trong môi trường ngoại tuyến (offline) tại hiện trường, trong khóa học này, chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng cấu trúc cơ bản của hệ thống quản lý ra vào và điểm danh dựa trên nhận diện khuôn mặt, sử dụng React + Electron và DeepFace chạy trên nền tảng FastAPI của Python. Khóa học tập trung vào việc thấu hiểu nguyên lý hoạt động và xây dựng nền tảng vững chắc để có thể mở rộng thành dự án cá nhân, thay vì chỉ chú trọng vào mức độ hoàn thiện của sản phẩm.

10 học viên đang tham gia khóa học này

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian Không giới hạn

  • dakgangjung123
React
React
FastAPI
FastAPI
AI
AI
Docker
Docker
SQLite
SQLite
React
React
FastAPI
FastAPI
AI
AI
Docker
Docker
SQLite
SQLite

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Khả năng hiểu toàn bộ luồng hoạt động của nhận diện khuôn mặt trong môi trường offline.

  • Kinh nghiệm xây dựng giao diện người dùng (UI) cho hệ thống ra vào và điểm danh dưới dạng ứng dụng máy tính bằng React + Electron

  • Kinh nghiệm triển khai backend nhận diện khuôn mặt đơn giản kết hợp FastAPI và DeepFace

  • Kết quả cấu hình pipeline AI cục bộ từ đầu vào camera đến xử lý kết quả nhận diện

  • Khả năng thiết kế nền tảng để mở rộng dự án nhận diện khuôn mặt thành công cụ quản lý, bảo mật và điểm danh cá nhân.

Môi trường ngoại tuyến
Tự tay xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt!

Trải nghiệm tất cả các công nghệ React, Electron, FastAPI và AI.


Trải nghiệm tự thiết kế và triển khai hệ thống quản lý ra vào/điểm danh dựa trên AI hoạt động trong môi trường cục bộ mà không phụ thuộc vào đám mây là điều rất cần thiết đối với các nhà phát triển.
Thông qua khóa học này, hãy tích lũy khả năng phát triển ứng dụng desktop thực tế và kinh nghiệm liên kết AI.

[Electron #2] Hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến React + Electron (Với DeepFace)

Video giới thiệu YouTube

React, Electron, FastAPI, DeepFace, SQLite, v.v.
Củng cố năng lực phát triển ứng dụng máy tính và xây dựng hệ thống AI cục bộ.

📦 Tải xuống tệp cài đặt đã hoàn tất

Hiểu toàn bộ quy trình từ đầu vào camera đến nhận diện khuôn mặt và quản lý hồ sơ ra vào,
từ đó hoàn thiện cấu trúc cơ bản của dịch vụ.

Đóng gói ứng dụng ElectronDocker

Tích lũy kinh nghiệm phát triển và triển khai thực tế từ đóng gói ứng dụng Electron cho đến triển khai backend sử dụng Docker.


Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến

Điểm 1. Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt ngoại tuyến

Bạn sẽ được tự tay xây dựng một hệ thống quản lý ra vào và điểm danh bằng nhận diện khuôn mặt hoàn toàn ngoại tuyến dựa trên React và Electron mà không cần đến đám mây hay API bên ngoài. Đây là lựa chọn tối ưu cho những nhà phát triển muốn thấu hiểu sâu sắc nguyên lý hoạt động của AI trong môi trường local.

Bạn có thể tích lũy kinh nghiệm tự tay cấu hình một pipeline AI có khả năng mở rộng thành dự án cá nhân, từ đầu vào camera cho đến xử lý kết quả nhận diện.

Point 2. Nâng cao năng lực phát triển Full-stack

Bạn có thể tích lũy kinh nghiệm phát triển full-stack bao quát từ Frontend (React, Vite, Electron), Backend (Python, FastAPI), Cơ sở dữ liệu (SQLite) cho đến AI (DeepFace). Đây là lựa chọn cực kỳ phù hợp cho những ai muốn hiểu rõ cấu trúc dịch vụ thực tế thông qua việc kết nối đa dạng các loại công nghệ (tech stack).

Đặc biệt, đây sẽ là giải pháp thực tế cho những ai đã có kinh nghiệm phát triển web nhưng còn đang bối rối với việc phát triển ứng dụng desktop hoặc tích hợp AI cục bộ (local AI).

Điểm 3. Triển khai tính năng nhận diện khuôn mặt bằng AI thực tế

Không chỉ dừng lại ở việc sử dụng các thư viện đơn thuần, bạn sẽ được trực tiếp trải nghiệm từ việc triển khai logic nhận diện khuôn mặt bằng mô hình ArcFace đến đăng ký người dùng và xử lý dữ liệu khuôn mặt. Thông qua đó, bạn có thể nắm vững nguyên lý hoạt động bên trong của tính năng nhận diện khuôn mặt bằng AI.

Bằng cách làm theo các ví dụ thực tế và quy trình triển khai được cung cấp trong bài giảng, bạn có thể xây dựng nền tảng vững chắc để cụ thể hóa các dự án công cụ quản lý, bảo mật và điểm danh của riêng mình.

Điểm 4. Kinh nghiệm phát triển và triển khai ứng dụng máy tính để bàn

Bạn sẽ được học toàn bộ quy trình đóng gói và phân phối ứng dụng web dựa trên React thành ứng dụng máy tính để bàn (desktop app) native bằng cách sử dụng Electron. Qua đó, bạn có thể nâng cao năng lực phát triển ứng dụng đa nền tảng hoạt động trên nhiều hệ điều hành khác nhau như Windows, Linux và macOS.

Học cách xây dựng và thực thi image backend FastAPI bằng Docker để nâng cao hiểu biết về môi trường triển khai dịch vụ thực tế.


Bạn có muốn tự mình xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt bằng AI
trong môi trường ngoại tuyến không?

Khóa học này được tạo ra dành cho những đối tượng sau đây.

✔️ Nhà phát triển muốn xây dựng hệ thống AI độc lập mà không cần cloud hay API bên ngoài

  • Những ai muốn triển khai hệ thống nhận diện khuôn mặt trong môi trường local mà không phụ thuộc vào các dịch vụ bên ngoài

  • Những ai muốn phát triển bằng cách tích hợp nhiều loại công nghệ khác nhau như React, Electron, FastAPI, v.v.

  • Những ai muốn tìm hiểu sâu về nguyên lý cơ bản của nhận diện khuôn mặt bằng AI

✔️ Những người đã có kinh nghiệm phát triển web nhưng còn bỡ ngỡ với việc phát triển ứng dụng desktop

  • Những ai muốn tạo ứng dụng máy tính để bàn dựa trên React bằng cách sử dụng Electron

  • Những ai muốn cấu hình toàn bộ pipeline AI cục bộ từ đầu vào camera đến xử lý kết quả nhận diện.

  • Những ai muốn thêm ví dụ về việc kết hợp AI và ứng dụng vào dự án cá nhân hoặc portfolio của mình.

✔️ Nhà phát triển mới bắt đầu muốn học cách thức hoạt động của nhận diện khuôn mặt AI một cách hệ thống

  • Những ai muốn hiện thực hóa tính năng nhận diện khuôn mặt thực tế bằng cách sử dụng thư viện DeepFace

  • Những ai muốn thiết kế logic xử lý kết quả nhận diện và đầu vào camera cùng với FastAPI.

  • Những người muốn tập trung vào việc hiểu nguyên lý hoạt động và khả năng mở rộng hơn là một sản phẩm hoàn thiện có độ chỉn chu cao.


Giờ đây, hãy thử thách bản thân với việc xây dựng hệ thống AI offline
mà bạn từng cảm thấy mơ hồ.
Hãy tự tay tạo ra và mở ra những khả năng mới trong phát triển AI!

Lưu ý trước khi khóa học bắt đầu

Môi trường thực hành

  • Hệ điều hành: Hỗ trợ tất cả Windows, macOS và Linux.

  • Phần mềm bắt buộc phải cài đặt: VS Code, Node.js (khuyến nghị phiên bản LTS), Python (khuyến nghị từ 3.8 trở lên).

  • Cấu hình đề xuất: Để có môi trường phát triển mượt mà, khuyến nghị RAM từ 16GB trở lên và không gian lưu trữ SSD từ 50GB trở lên.

Kiến thức tiên quyết và lưu ý

  • Nếu bạn đã có kinh nghiệm phát triển web dựa trên React, đó sẽ là một lợi thế lớn cho việc học tập.

  • Sẽ rất tốt nếu bạn có hiểu biết về cú pháp cơ bản của Python và framework FastAPI.

  • Không sao cả nếu bạn chưa có kinh nghiệm sử dụng các mô hình AI và thư viện. Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết trong bài giảng.

  • Vì mô hình AI được vận hành trong môi trường local, vui lòng đảm bảo đủ không gian lưu trữ trước khi thực hành.

Tài liệu học tập

  • Tài liệu slide bài giảng dưới dạng PDF được cung cấp để bạn có thể sử dụng cho việc ôn tập.

  • Mã ví dụ và tệp nguồn dự án được cung cấp thông qua kho lưu trữ GitHub.

  • Mọi thắc mắc phát sinh trong quá trình thực hành, bạn có thể tự do đặt câu hỏi và nhận giải đáp thông qua bảng tin Q&A.


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những nhà phát triển muốn thử nghiệm tính năng nhận diện khuôn mặt nhưng e ngại việc phụ thuộc vào Cloud hoặc API bên ngoài.

  • Những người đã từng làm phát triển web nhưng cảm thấy bối rối khi kết nối với ứng dụng desktop hoặc môi trường local.

  • Dành cho các nhà phát triển mới bắt đầu hoặc ở trình độ sơ cấp muốn tìm hiểu từ cấu trúc để biết nhận diện khuôn mặt AI "hoạt động như thế nào"

  • Học viên muốn tạo ra các ví dụ kết hợp giữa AI và ứng dụng để làm dự án cá nhân hoặc portfolio.

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Tìm hiểu về cú pháp cơ bản của JavaScript

  • Kinh nghiệm sử dụng React ở mức độ cơ bản

  • Quen thuộc với cú pháp cơ bản của Python

Xin chào
Đây là

951

Học viên

48

Đánh giá

58

Trả lời

4.6

Xếp hạng

8

Các khóa học

Xin chào! Tôi là sinh viên đã tốt nghiệp khoa Khoa học máy tính tại Đại học Sogang và hiện đang chuẩn bị học lên cao học.

Hồi cấp ba, tôi tình cờ bắt đầu học phát triển web full-stack và tự động hóa giao dịch bằng Python, từ đó tôi đã trở nên say mê lập trình.

Sau đó, tôi đã tích lũy kinh nghiệm qua nhiều dự án và hoạt động gia sư lập trình khác nhau, đồng thời chia sẻ các kỹ năng và bí quyết của mình. Thông qua những trải nghiệm này, tôi đang nỗ lực tạo ra những bài giảng có thể giúp ngay cả những người mới bắt đầu tiếp cận với lập trình cũng cảm thấy rằng "Hóa ra nó có thể dễ dàng đến thế!".

Tôi hy vọng có thể hỗ trợ việc học của các bạn thông qua những ví dụ thực tiễn và lời giải thích gần gũi. Xin cảm ơn.

Truy cập kho lưu trữ GitHub (Nhấp vào đây!)

Chương trình giảng dạy

Tất cả

71 bài giảng ∙ (19giờ 19phút)

Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

Ưu đãi có thời hạn

23 ₫

38%

999.646 ₫

Khóa học khác của dakgangjung123

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!