Khóa học này là chương trình đào tạo thực chiến dạng "nhiệm vụ tiên quyết", được thiết kế để nhanh chóng hoàn thành các kỹ thuật cốt lõi cần thiết cho việc chế tạo **gương thông minh**. Mục tiêu không chỉ là giải thích các chức năng đơn giản, mà là đạt đến trình độ có thể tạo ra demo tích hợp (PoC) ngay tại hiện trường.
Trong khóa học, bạn sẽ hoàn thành bắt buộc 4 phần sau:
Module phản hồi hội thoại dựa trên LLM API
Bao gồm phân tách vai trò (system/user), duy trì lịch sử hội thoại, retry/timeout, xử lý log
Học cách tạo phản hồi tóm tắt ngắn gọn dạng thẻ phù hợp với gương thông minh.
Nhận diện khuôn mặt + áp dụng filter với MediaPipe FaceMesh
Trích xuất tọa độ landmark khuôn mặt
Triển khai PoC theo dõi thời gian thực 1 filter hình ảnh như kính râm/khẩu trang/sticker.
Truyền thông serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python)
Truyền giá trị cảm biến từ Arduino qua serial
Thực hiện nhận·phân tích·xử lý lỗi bằng Python (pyserial) trên Raspberry Pi
Hoàn thành trước xương sống hệ thống với luồng "Cảm biến → Pi → (UI/Lưu trữ)".
Mô hình 3D khung/phần cứng gương thông minh
Xem xét màn hình, Pi, nguồn điện, cáp/tản nhiệt
Hoàn thành khung dạng có thể lắp ráp (mặt trước/sau, bracket/lỗ vít, v.v.) với sản phẩm đầu ra STEP/STL.
Ngoài ra, trong phần tùy chọn, để có thể mở rộng theo năng lực của đội,
Nhập dữ liệu thời tiết trên Pi,
Tích hợp DB Firebase/Supabase,
UI web responsive (mobile/desktop),
Cơ bản triển khai AWS
sẽ được kết nối từng bước.
Kết quả là sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ không chỉ có "các mảnh kỹ thuật riêng lẻ", mà sẽ có được portfolio tích hợp (phản hồi AI + nhận diện khuôn mặt + truyền thông cảm biến + thiết kế phần cứng) có thể trình diễn ngay tại makerthon.