
Học JavaScript qua trò chơi
nomad
Khóa học này dạy cho bạn những kiến thức cơ bản và kỹ năng thực tế về JavaScript trong khi tạo chương trình trò chơi của riêng bạn.
Nhập môn
JavaScript
Dự án thực chiến Computer Vision: Học dễ, dùng ngay: Tìm hiểu từng bước các dự án Computer Vision có thể ứng dụng ngay vào thực tế công việc. Nâng cao chuyên môn thông qua các ví dụ thực tế.
46 học viên
Độ khó Cơ bản
Thời gian Không giới hạn


OpenCV로 xử lý ảnh và video: Tìm hiểu từ tiền xử lý ảnh cơ bản đến phân tích video nâng cao.
Object Detection mới nhất: Nhận diện chính xác vật thể (táo, xe, người, v.v.)
Nhận diện khuôn mặt và phân tích cảm xúc thời gian thực: Phát hiện khuôn mặt và phân tích cảm xúc theo thời gian thực.
Phân tích động tác và tư thế thể thao: Theo dõi và trực quan hóa vị trí và chuyển động của vận động viên.
Nhận dạng biển báo giao thông đường bộ: Nắm vững công nghệ phát hiện biển báo giao thông và đèn tín hiệu giao thông cần thiết cho xe tự hành.
Phân tích đông đúc và hành vi khách hàng: Phân tích luồng di chuyển và dữ liệu hành vi để tối ưu môi trường bán lẻ.
Ước tính tư thế và Nhận dạng chuyển động: Với Mediapipe, ước tính chính xác cử chỉ tay và tư thế 2D/3D.
Thiết kế và Huấn luyện Mô hình Học sâu: Sử dụng TensorFlow và PyTorch để triển khai và huấn luyện các mô hình AI tùy chỉnh.
Phân đoạn: Dùng UNet tách vật thể và xóa nền.
Học thị giác máy tính và học sâu một cách có hệ thống với cấu trúc học tập hình chữ 'L' có thể áp dụng trực tiếp vào thực hành. Từ lý thuyết cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao, bạn có thể có được mọi khả năng cần thiết trong lĩnh vực này thông qua các dự án thực tế. Mở ra con đường trở thành chuyên gia AI với 10 dự án thực tế sử dụng Python, OpenCV và học sâu.

💡 Cấu trúc học tập hình chữ L: từ lý thuyết đến thực hành
Khóa học này được thiết kế để học một cách có hệ thống từ những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính đến các dự án thực tế thông qua 'cấu trúc học tập hình chữ L' sáng tạo. Cấu trúc này được tổ chức xung quanh hai trục:
Trục dọc: Các khái niệm cơ bản và thực hành
Cơ bản về Python và OpenCV : Học từng bước từ những điều cơ bản về lập trình đến cốt lõi của xử lý hình ảnh
Học sâu và lý thuyết thị giác máy tính : Hiểu các khái niệm cốt lõi của công nghệ AI làm nền tảng cho thị giác máy tính
Thực hành từng bước : Khóa học thực hành có hệ thống cho phép bạn áp dụng lý thuyết ngay lập tức.
Trục ngang: Các dự án thực tế
10 dự án khác nhau : Thực hiện các dự án áp dụng công nghệ trong môi trường công nghiệp thực tế.
Xây dựng danh mục đầu tư của bạn : Hoàn thành các dự án có thể sử dụng ngay cho mục đích làm việc và thực hành
Giải quyết các vấn đề thực tế : Tìm hiểu cách áp dụng công nghệ AI vào dữ liệu và môi trường thực tế.
Không chỉ đơn thuần là truyền đạt các kỹ năng, khóa học này còn chứng minh cách áp dụng thị giác máy tính vào các bối cảnh thực tế. Cấu trúc học tập hình chữ L tích hợp lý thuyết và kinh nghiệm thực tế, cung cấp nền tảng cho người học phát triển thành nhà phát triển AI. Đăng ký ngay và mở rộng khả năng của thị giác máy tính!
Ngoài sáu dự án được giới thiệu bên dưới, khóa học này còn cung cấp nhiều dự án thú vị và thiết thực hơn nữa. Bạn sẽ có thể nâng cao hơn nữa các kỹ năng về thị giác máy tính của mình thông qua các dự án áp dụng cho nhiều lĩnh vực khác nhau như kiểm tra lỗi sản phẩm, phân tích cảm xúc khuôn mặt theo thời gian thực, phát hiện hành vi bất thường và phòng ngừa thảm họa.
Vượt ra ngoài lý thuyết và giải quyết các vấn đề thực tế sẽ nâng cao đáng kể khả năng của bạn với tư cách là nhà phát triển AI.
Dự án thể thao
Phát hiện và theo dõi đối tượng bóng đá theo thời gian thực
Dự án nhận dạng biển báo lái xe tự động
Phát hiện biển báo dừng và lưu thông tin CSV
Dự án phân tích giao thông
Phát hiện và theo dõi xe bằng DeepSORT
Dự án nhận dạng chuyển động
Phân tích điểm mốc và phân loại cử chỉ (Trò chơi kéo búa bao)
Dự án phân tích khách hàng
Phân tích thời gian thực theo dõi đối tượng thang cuốn
Dự án kiểm soát ra vào
Nhận dạng người bằng cách sử dụng nhận dạng khuôn mặt
Công nghệ thị giác máy tính đang cách mạng hóa cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Lĩnh vực AI này đang vượt ra ngoài việc chỉ xem hình ảnh để hiểu và diễn giải thế giới xung quanh chúng ta.
Tầm nhìn máy tính trong cuộc sống của chúng ta
Công nghệ thị giác máy tính hiện đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực:
Mở khóa bằng nhận dạng khuôn mặt trên điện thoại thông minh
Nhận dạng tình hình đường bộ cho xe tự hành
Chẩn đoán bệnh thông qua hình ảnh y tế
Phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất
Tiềm năng của công nghệ tương lai
Những thay đổi chúng ta sẽ trải qua trong tương lai:
Xe hoàn toàn tự động
Thiết bị thông minh cung cấp thông tin qua camera
Hệ thống phát hiện bệnh sớm dựa trên AI
AI đang phát triển vượt ra ngoài phạm vi xử lý hình ảnh để hiểu và tạo ra hình ảnh.
Công nghệ thay đổi cuộc sống
Thị giác máy tính là một công cụ mang tính cách mạng có tiềm năng thay đổi cơ bản cuộc sống và công việc của chúng ta. Ví dụ, việc huấn luyện thể dục được cá nhân hóa thông qua phân tích chuyển động 3D hoặc các công cụ sản xuất video chuyên nghiệp dựa trên AI sẽ trở nên khả thi. Tương lai của thị giác máy tính chứa đầy những khả năng vô hạn. Học và sử dụng công nghệ này sẽ là một lựa chọn thông minh để chuẩn bị cho tương lai.
📌 Một bài hát mà ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể theo dõi
Ngay cả khi bạn mới làm quen với học sâu và thị giác máy tính thì cũng không sao cả.
Chúng tôi giải thích những khái niệm phức tạp theo cách thân thiện, dễ hiểu.
Giải thích thân thiện về ngữ pháp Python và kiến thức cơ bản về OpenCV.
📌 Bài giảng thực hành
Chúng tôi không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn thực hành theo thời gian thực bằng cách sử dụng dữ liệu thực tế.
Ví dụ: dự án nhận dạng khuôn mặt, dự án phát hiện lỗi, dự án theo dõi chuyển động.
📌 Phản ánh công nghệ mới nhất
Chúng tôi giới thiệu các công cụ và kỹ thuật tiên tiến như YOLO, U-Net và Mediapipe.
Chúng tôi sẽ giới thiệu một cách có hệ thống các công nghệ sẽ được liên tục cập nhật trong tương lai.
💡 Một môi trường nơi bạn có thể thực hành ở bất cứ đâu: Học AI đám mây với Google Colab
Khóa học về thị giác máy tính sử dụng Google Colab của chúng tôi hoàn toàn phá bỏ mọi rào cản trong học tập.
Bây giờ bạn có thể tìm hiểu các công nghệ AI tiên tiến mà không cần thiết lập phức tạp hoặc thiết bị đắt tiền.
Không cần cài đặt : Toàn bộ mã đều chạy trong Colab, do đó không cần phải lo lắng về lỗi cài đặt.
Tài liệu thực hành sẵn sàng sử dụng : Nhận kết quả và cải thiện kỹ năng của bạn ngay lập tức với mã được cung cấp.
Hỗ trợ nhiều thiết bị khác nhau : máy tính xách tay, máy tính để bàn, máy tính bảng, v.v. Tất cả những gì bạn cần là kết nối internet

Tôi muốn học những kiến thức cơ bản về CV.
Người mới học chưa quen với các công cụ như OpenCV, YOLO và Mediapipe hoặc muốn tìm hiểu những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính.

Tôi muốn thử kỹ năng viết CV.
Bất kỳ ai muốn biết các công nghệ như phát hiện đối tượng, nhận dạng cử chỉ tay và nhận dạng khuôn mặt được sử dụng như thế nào trong các dự án thực tế.

Tôi muốn có được kinh nghiệm thực tế trong việc viết CV.
Những người muốn phát triển các kỹ năng thực tế thông qua các dự án giải quyết vấn đề thực tế như phân tích thể thao, lái xe tự động và tự động hóa nhà máy.
💡 Khóa học này được tối ưu hóa cho:
Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về thị giác máy tính từ A đến Z, từ lý thuyết cơ bản đến các dự án thực tế. Hãy bắt đầu học thị giác máy tính, cốt lõi của công nghệ tương lai, ngay bây giờ!
Người mới bắt đầu về thị giác máy tính
Dành cho những người mới làm quen với các công cụ cốt lõi như OpenCV và YOLO
Những người muốn học một cách có hệ thống các nguyên tắc cơ bản của xử lý hình ảnh
"Tôi muốn biết máy tính 'hiểu' hình ảnh như thế nào"
Người học muốn có kinh nghiệm thực hành dự án
Dành cho những ai muốn triển khai các mô hình thực tế như nhận dạng khuôn mặt và phát hiện đối tượng
Bất kỳ ai muốn thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và ứng dụng thực tế
"Tôi muốn áp dụng những gì đã học để giải quyết các vấn đề thực tế."
Các nhà phát triển đầy tham vọng chuẩn bị cho việc làm
Người tìm việc cần kinh nghiệm thực tế về dự án
Bất kỳ ai muốn thêm một dự án thực tế vào danh mục đầu tư của mình
"Tôi cần một dự án thực tế có thể thu hút người phỏng vấn."
Các chuyên gia quan tâm đến ứng dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp
Bất kỳ ai muốn áp dụng công nghệ thị giác máy tính vào lĩnh vực của họ
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu về các trường hợp sử dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau
“Nó có thể áp dụng như thế nào vào công ty/ngành của chúng tôi?”
Những người quan tâm đến AI và học sâu
Bất kỳ ai muốn hiểu các nguyên tắc của công nghệ AI dựa trên hình ảnh
Bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách học sâu xử lý dữ liệu trực quan
"Tôi tự hỏi AI 'nhìn' và đánh giá hình ảnh như thế nào"
Dành cho những ai đang tìm kiếm một lộ trình học tập có hệ thống
Những người cảm thấy hạn chế của việc tự học
Những người muốn học từ lý thuyết cơ bản đến ứng dụng thực tế tại một điểm dừng
"Tôi muốn nắm vững mọi thứ một cách có hệ thống từ kỹ thuật cơ bản đến nâng cao."
💡 Sau khi hoàn thành khóa học, đó chính là tương lai của bạn.
Khóa học này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia về thị giác máy tính. Khóa học giới thiệu các năng lực cốt lõi và cơ hội bạn sẽ đạt được sau khi tham gia khóa học.
Nắm vững các công nghệ cốt lõi về thị giác máy tính
Sử dụng thành thạo các công cụ tiêu chuẩn công nghiệp như OpenCV, YOLO và Mediapipe
Hiểu và triển khai các nguyên tắc công nghệ cốt lõi từ xử lý hình ảnh trước đến phát hiện đối tượng và ước tính tư thế
Có được kinh nghiệm thực tế thông qua các dự án thực tế
Thực hiện nhiều dự án khác nhau dựa trên dữ liệu thực tế
Phát triển các giải pháp tiên tiến tận dụng sự kết hợp giữa thị giác máy tính và học sâu
Tìm hiểu các phương pháp tối ưu hóa và ứng dụng thực tế cho các công nghệ mới nhất như YOLO và Mediapipe.
Cải thiện khả năng phát triển giải pháp của bạn bằng cách áp dụng lý thuyết vào các vấn đề thực tế
Xây dựng danh mục đầu tư mạnh mẽ cho việc làm
Hoàn thành các dự án thực tế như "Phân tích trận đấu bóng đá", "Phát hiện biển báo giao thông" và "Phát hiện tình trạng hao mòn thiết bị an toàn"
Tạo một danh mục đầu tư khác biệt thu hút sự chú ý của người phỏng vấn
Có được các kỹ năng thực tế, có thể hành động mà bạn có thể áp dụng ngay lập tức
Khả năng thiết kế và tạo nguyên mẫu các giải pháp dựa trên tầm nhìn máy tính
Kiến thức chuyên môn được áp dụng cho nhiều ngành công nghiệp khác nhau như thể thao, bán lẻ và hậu cần
Tăng cường khả năng hội tụ AI và học sâu
Phát triển các giải pháp tiên tiến tận dụng sự kết hợp giữa thị giác máy tính và học sâu
Tìm hiểu các phương pháp tối ưu hóa và ứng dụng thực tế cho các công nghệ mới nhất như YOLO và Mediapipe.
Đặt nền tảng cho sự phát triển nghề nghiệp
Sẵn sàng làm việc trong lĩnh vực học máy, học sâu và phân tích dữ liệu
Xây dựng sự nghiệp khác biệt dựa trên kinh nghiệm thực tế của dự án
Mục 1. ‘Chuẩn bị bài giảng’ -> ‘Tài liệu bài giảng’ được cung cấp, vì vậy hãy tận dụng chúng sau khi tham dự lớp học.
Tất nhiên, chúng tôi sẽ phát triển nội dung dựa trên những tiến bộ công nghệ và ý kiến quý báu của bạn.
Khóa học này dành cho ai?
Từ người mới bắt đầu quan tâm đến AI và deep learning, đến nhà phát triển muốn các dự án thực tế
Người muốn nâng cao portfolio bằng công nghệ thị giác máy tính
Người làm thực tế muốn phát triển mô hình deep learning dùng được ngay trong thực tế
Những người muốn bắt đầu sự nghiệp mới với Trí tuệ nhân tạo và Thị giác máy tính
Cần biết trước khi bắt đầu?
Kinh nghiệm sử dụng môi trường IT cơ bản
Đam mê học hỏi
22,406
Học viên
509
Đánh giá
556
Trả lời
4.4
Xếp hạng
25
Các khóa học
Công ty Deep-tech được Hàn Quốc và NVIDIA công nhận, startup Fintech được Singapore lựa chọn, chúng tôi hiện thực hóa tiềm năng của bạn trên đấu trường quốc tế.
Nomad Creator không chỉ dừng lại ở sự phát triển cá nhân mà đang vươn mình trở thành một startup, cung cấp các bài giảng IT chuyên nghiệp trên phạm vi toàn cầu.
Hành trình của chúng tôi bắt đầu từ năm 2019 thông qua chương trình Entrepass Innovator của chính phủ Singapore, và sớm mở rộng thành câu chuyện về một startup đổi mới sáng tạo.
Vào năm 2020, chúng tôi đã khẳng định vị thế là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực Deep-tech bằng việc phát triển các giải pháp Fintech trí tuệ nhân tạo tại Hàn Quốc, đồng thời đạt được nhiều thành tựu và sự công nhận toàn cầu, bao gồm Dự án xuất sắc nhất trong chương trình hợp tác với NVIDIA và giải thưởng ASUS Global Startup Challenge Award.
Đến năm 2023, với sự hỗ trợ từ NVIDIA, chúng tôi đã thành lập công ty tại Hoa Kỳ, bắt đầu bước nhảy vọt hướng tới thị trường toàn cầu.

Trước khi khởi nghiệp, tôi đã tích lũy được kinh nghiệm thực tế và chuyên môn thông qua việc dẫn dắt các dự án toàn cầu với tư cách là System Engineer, Project Manager, và IT Consultant trong suốt 25 năm tại các công ty như LG CNS và T-money.
Dựa trên các chứng chỉ chuyên môn như PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, và OCP-DBA, tôi đã tiếp nối những thử thách thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển chương trình, quản lý dự án và thiết kế giải pháp IT.
Giờ đây, Nomad Creator đã đúc kết những kinh nghiệm và bí quyết này để cung cấp các nội dung giáo dục mà bất kỳ ai cũng có thể học tập một cách dễ dàng và thú vị. Từ các bài giảng tập trung vào thực hành đến các khóa học chuyên sâu phản ánh xu hướng công nghệ mới nhất, chúng tôi đề xuất lộ trình học tập tùy chỉnh cho sự phát triển của mỗi cá nhân.
Thông qua sự kết hợp giữa công nghệ và giáo dục, chúng tôi giúp nhiều người hơn nữa hiện thực hóa tiềm năng của chính mình.
Với Nomad Creator, giấc mơ của bạn sẽ không còn xa vời nữa.
Ngay cả trong khoảnh khắc này, vẫn có ai đó đang học hỏi những điều mới mẻ và nỗ lực để trở thành một phiên bản tốt hơn của chính mình.
Nhưng trong biển thông tin mênh mông, đã bao nhiêu lần bạn đánh mất thời gian quý báu chỉ để tìm kiếm những kiến thức cần thiết?
Nomad Creator muốn giải quyết vấn đề này.
Chúng tôi kết nối tri thức một cách sáng tạo, mang đến trải nghiệm tiết kiệm thời gian và tối đa hóa giá trị. Mục tiêu của chúng tôi không chỉ dừng lại ở việc truyền đạt thông tin đơn thuần, mà là truyền tải tri thức một cách đẹp đẽ như một tác phẩm nghệ thuật.
Với Nomad Creator, việc học của bạn sẽ trở nên dễ dàng hơn, nhanh chóng hơn và tạo ra những kết quả giá trị hơn.
"Thêm giá trị vào hành trình học tập, Nomad Creator."
Đây chính là tương lai mà chúng tôi hằng mơ ước.
Tất cả
56 bài giảng ∙ (12giờ 26phút)
Tài liệu khóa học:
4. Biến (Variable)
07:51
7. Hàm (Function)
07:23
8. GUI
11:27
Tất cả
7 đánh giá
3.7
7 đánh giá
Đánh giá 968
∙
Đánh giá trung bình 4.9
5
Đây là một bài giảng thân thiện, hướng dẫn bạn xây dựng kiến thức từ những điều cơ bản về Python!
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá! 😊 Tôi rất vui vì khóa học đã giúp bạn xây dựng kiến thức từng bước một từ những điều cơ bản của Python. Khóa học hiện vẫn đang được phát triển và tôi sẽ tiếp tục nâng cao độ hoàn thiện của nó trong tương lai! Tôi có kế hoạch thay thế toàn bộ phần TTS bằng giọng đọc tự nhiên hơn, và các dự án cũng sẽ được thêm vào, vì vậy hãy theo dõi các tin tức cập nhật nhé. Chúc bạn học tập vui vẻ! 🚀
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 1.0
Đã chỉnh sửa
1
Phần lớn nội dung giải thích được đọc bằng giọng TTS. Giọng điệu đều đều trong suốt bài giảng gây cảm giác khó chịu khi nghe. Do đặc tính của TTS, có lúc nó đọc "json" là "제이에스오앤" (jieseu-o-aen), lúc lại đọc là "선" (seon), và có nhiều chỗ khác cũng phát âm sai. Khi nghe giọng TTS đọc "output_labels_path" là "아웃풋 밑줄 라벨스 밑줄" (autput mitjul labelseu mitjul), tôi không khỏi bật cười. Nội dung bài giảng nhìn chung sơ sài và có nhiều nội dung trùng lặp để kéo dài thời lượng. Dự án cũng chỉ là phần rất cơ bản, hời hợt và qua loa. Đây là lần đầu tiên tôi viết đánh giá, và tôi hy vọng những ai đọc được đánh giá này sẽ tiết kiệm tiền để sử dụng vào những bài giảng chất lượng hơn hoặc những mục đích tốt đẹp khác.
Cảm ơn bạn đã để lại những ý kiến quý báu. Tôi rất tiếc khi bạn cảm thấy không hài lòng về nhiều mặt trong quá trình học. Về phần TTS, tôi cũng nhận thấy cần phải cải thiện, nên tôi dự định sẽ thay thế toàn bộ giọng đọc trong bài giảng bằng giọng đọc tự nhiên hơn. Ngoài ra, tôi cũng có kế hoạch trau chuốt và bổ sung thêm nội dung bài giảng và phần dự án để chúng chuyên sâu hơn. Tôi sẽ cẩn thận xem xét các phản hồi mà bạn đã đề cập và phát triển bài giảng trở nên phong phú hơn. Bạn nói rằng đây là lần đầu tiên bạn viết đánh giá, tôi xin cảm ơn bạn một lần nữa vì đã chia sẻ những ý kiến chân thành. Tôi sẽ cố gắng cung cấp những bài giảng tốt hơn trong tương lai.
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 3.6
Đã chỉnh sửa
1
Hừm.. Tất cả các bài giảng đều là tts.. Dù là bài giảng đắt tiền so với các bài giảng khác nhưng chất lượng bài giảng lại thấp... Cứ lặp đi lặp lại nội dung giống nhau để kéo dài thời gian bài giảng, phải liên tục tua đi... Bài giảng tệ nhất. Hãy học các bài giảng khác... Nếu không phải tiền công ty thì sẽ rất phí tiền...
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
Ưu đãi có thời hạn, kết thúc sau 3 ngày ngày
108 ₫
29%
4.140.333 ₫