inflearn logo
inflearn logo

[Thực chiến AIoT] Chuẩn bị hoàn hảo cho Makerthon Gương thông minh: Từ LLM, CV đến thiết kế phần cứng

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!

(4.8) 5 đánh giá

23 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

Python
Python
Raspberry Pi
Raspberry Pi
Arduino
Arduino
AI
AI
LLM
LLM
Python
Python
Raspberry Pi
Raspberry Pi
Arduino
Arduino
AI
AI
LLM
LLM
날개 달린 동전

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

날개 달린 동전

Đối tác tiếp thị

Giới thiệu Khóa học và tạo ra sự phát triển cùng thu nhập nhé!

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • "Năng lực triển khai PoC tích hợp"

  • Mẫu thực chiến LLM API (khung có thể tái sử dụng)

  • MediaPipe FaceMesh dựa trên "Nhận diện UX PoC"

  • Năng lực giao tiếp serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python)

  • Sản phẩm thiết kế phần cứng gương thông minh ở mức độ có thể lắp ráp được

Khóa học này là chương trình đào tạo tiền kỳ thực chiến được thiết kế để hoàn thành dưới dạng "nhiệm vụ tiền kỳ" các năng lực cốt lõi được yêu cầu nhiều nhất trong Smart Mirror Makerthon/AIoT Makerthon. Không chỉ liệt kê các kỹ thuật rời rạc, mà được cấu trúc nhằm mục tiêu xây dựng PoC (Proof of Concept) tích hợp có thể trình diễn thực tế.

Học viên sẽ hoàn thành 4 sản phẩm bắt buộc sau đây thông qua khóa học.

  1. Module phản hồi hội thoại dựa trên LLM API

  • Tạo "template thực chiến" vượt xa mức độ chỉ gọi LLM API đơn thuần, bao gồm cả phân tách vai trò (system/user), duy trì lịch sử hội thoại, retry/timeout, logging.

  • Đồng thời sắp xếp định dạng phản hồi xuất ra dưới dạng câu trả lời tóm tắt ngắn gọn theo kiểu thẻ (dạng xem một cái là hiểu) phù hợp với gương thông minh.

  1. MediaPipe FaceMesh nhận diện điểm mốc khuôn mặt + PoC bộ lọc

  • Trích xuất tọa độ landmark FaceMesh và triển khai demo computer vision theo dõi thời gian thực 1 bộ lọc như kính râm/khẩu trang/sticker trên khuôn mặt.

  • Đảm bảo nền tảng có thể mở rộng thành "UI/tương tác dựa trên nhận diện người dùng" trong tương lai.

  1. Truyền giá trị cảm biến qua giao tiếp serial Raspberry Pi ↔ Arduino (Python)

  • Arduino đọc giá trị cảm biến và truyền qua serial (UART), sau đó Raspberry Pi sử dụng Python (pyserial) để nhận, phân tích cú pháp và xử lý ngoại lệ.

  • Chúng tôi đã cấu trúc để giải quyết trước các vấn đề về giao tiếp/quyền truy cập/lỗi dữ liệu/timeout - những phần thường gặp khó khăn nhất trong makerthon.


Ngoài ra, trong phần tùy chọn, bạn có thể mở rộng các nội dung sau phù hợp với năng lực và mục tiêu của nhóm.

  • Nhập dữ liệu thời tiết trên Raspberry Pi (bao gồm thay đổi/cập nhật thành phố)

  • Tích hợp Firebase hoặc Supabase DB (lưu trữ/truy vấn giá trị)

  • Giao diện web responsive (di động/máy tính)

  • Cơ bản về triển khai AWS

Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ không chỉ ở trạng thái "biết một chút về từng công nghệ" mà sẽ xuất phát với demo tích hợp có thể trình diễn ngay tại makerthon + tài liệu/chứng cứ nộp bài (log·video·README) đầy đủ.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Người dự định tham gia Makerthon/Hackathon

  • Nhà phát triển/Sinh viên muốn tạo ra sản phẩm với Raspberry Pi·Arduino

  • Những người muốn thử tích hợp tính năng dựa trên AI tạo sinh (LLM) vào sản phẩm/dự án thực tế

  • Người cần PoC về thị giác máy tính (nhận diện khuôn mặt)

  • Người cần portfolio bao gồm cả thiết kế phần cứng

  • Trưởng nhóm dự án/Giáo viên (gi강사/trợ giảng)

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Lập trình cơ bản

Xin chào
Đây là kodekorea

23

Học viên

5

Đánh giá

4.8

Xếp hạng

1

Khóa học

Chúng tôi là KodeKorea, công ty chuyên về đào tạo IT.

Bạn có thể học các công nghệ IT mới nhất trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhanh hơn bất kỳ ai.

Trọng tâm là giáo dục từ dưới lên (bottom-up), có thể bao quát từ lập trình cơ bản đến các kỹ năng công nghệ chuyên sâu và cả các cuộc thi Hackathon.

Bạn có thể hoàn thành khóa học ngắn hạn một cách gọn nhẹ với hiệu quả cao nhất.

🔗Trang chủ |

🧑‍💻Instagram | @kodekorea

📭Email | shain1912@naver.com

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

22 bài giảng ∙ (8giờ 49phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

4.8

5 đánh giá

  • tkddms127285님의 프로필 이미지
    tkddms127285

    Đánh giá 4

    Đánh giá trung bình 3.5

    4

    100% đã tham gia

    Đây là một bài giảng rất hữu ích, giúp ngay cả những học viên mới bắt đầu chưa biết gì cũng có thể hiểu được mọi thứ nếu kiên trì theo học một cách thầm lặng.

    • m2khk024921님의 프로필 이미지
      m2khk024921

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 5.0

      5

      100% đã tham gia

      • guswls101613772님의 프로필 이미지
        guswls101613772

        Đánh giá 1

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        43% đã tham gia

        • ksksyy259208님의 프로필 이미지
          ksksyy259208

          Đánh giá 2

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          43% đã tham gia

          • 64kmqkscks5943님의 프로필 이미지
            64kmqkscks5943

            Đánh giá 1

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            100% đã tham gia

            Khóa học tương tự

            Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

            2.228.906 ₫