강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

Computer Vision

Thị giác máy tính tất cả trong một: 10 dự án thực tế hoàn thành trong 12 giờ

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.

(3.2) 5 đánh giá

39 học viên

  • nomad
실무적용
딥러닝실전프로젝트
Python
OpenCV
Deep Learning(DL)
Machine Learning(ML)
yolo

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • 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.

Thị giác máy tính trong thực tế: Từ lý thuyết đến dự án 👍

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!

10 dự án thực tế: Trải nghiệm cốt lõi 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

Tầm nhìn máy tính: Một thế giới tầm nhìn mới được mở ra bởi AI 🤔

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.

Tại sao lại là khóa học này? 😊

📌 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 giới thiệu điều này cho những người này 😎

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

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học 🙌

Tôi có thể tìm tài liệu học tập ở đâu?

  • 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.

Nội dung bài giảng có được cập nhật không?

  • Tất nhiên, chúng tôi sẽ phát triển nội dung dựa trên những tiến bộ công nghệ và ý kiến ​​quý báu của bạn.

Khuyến nghị cho
những người này

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

Xin chào
Đây là

22,204

Học viên

487

Đánh giá

556

Trả lời

4.4

Xếp hạng

25

Các khóa học

"노마드크리에이터: 당신의 꿈, 우리의 여정"

대한민국과 NVIDIA가 인정한 딥테크, 싱가포르가 선택한 핀테크 스타트업, 글로벌 무대에서 당신의 가능성을 실현합니다.

노마드크리에이터는 개인의 성장을 넘어, 스타트업으로 도약하며 전 세계를 무대로 전문적인 IT 강의를 제공하고 있습니다.
2019년, 싱가포르 정부의 Entrepass Innovator 프로그램을 통해 시작된 우리의 여정은 곧 혁신적인 스타트업의 이야기로 확장되었습니다.
2020년에는 대한민국에서 인공지능 핀테크 솔루션을 개발하며 딥테크 분야의 선두주자로 자리매김했고, NVIDIA 협업 프로그램 최우수 프로젝트ASUS Global Startup Challenge Award를 포함한 다양한 글로벌 인정과 성과를 이뤘습니다.
2023년에는 NVIDIA의 지원으로 미국에 회사를 설립하며 글로벌 시장을 향한 도약을 시작했습니다.

image.png

경험을 넘어, 비전을 공유합니다.

스타트업 창업 이전, LG CNS와 티머니 등에서 25년간 System Engineer, Project Manager, IT Consultant로서 글로벌 프로젝트를 이끌며 실전 경험과 전문성을 쌓았습니다.
PMP, SAP BW, SCJP, MCSE+DBA, OCP-DBA와 같은 전문 자격을 기반으로, 프로그램 개발, 프로젝트 관리, IT 솔루션 설계 등 다양한 분야에서 성공적인 도전을 이어왔습니다.

이제, 노마드크리에이터는 이러한 경험과 노하우를 집약하여 누구나 쉽고 재미있게 배울 수 있는 교육 콘텐츠를 제공합니다. 실무 중심의 강의부터 최신 기술 트렌드를 반영한 전문 과정까지, 개인의 성장을 위한 맞춤형 학습을 제안합니다.

우리의 미션: "꿈을 현실로, 도전을 기회로"

기술과 교육의 융합으로 더 많은 사람들이 자신만의 가능성을 실현하도록 돕습니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 꿈은 더 이상 멀리 있지 않습니다.

지금 이 순간에도 누군가는 새로운 것을 배우고, 더 나은 자신이 되기 위해 노력하고 있습니다.

하지만 정보의 홍수 속에서 필요한 지식을 찾는 데 소중한 시간을 잃는 일이 얼마나 많습니까?

노마드크리에이터는 이 문제를 해결하고자 합니다.

우리는 지식을 창의적으로 엮어내어, 시간을 아끼고, 가치를 극대화하는 경험을 제공합니다. 우리의 목표는 단순한 정보 전달을 넘어, 지식을 작품처럼 아름답게 전달하는 것입니다.

노마드크리에이터와 함께라면, 당신의 배움은 더 쉽고, 빠르며, 가치 있는 결과를 만들어낼 것입니다.

"배움의 여정에 가치를 더하다, 노마드크리에이터."

이것이 우리가 꿈꾸는 미래입니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

56 bài giảng ∙ (12giờ 26phút)

Tài liệu khóa học:

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

Đánh giá

Tất cả

5 đánh giá

3.2

5 đánh giá

  • sjkim7128님의 프로필 이미지
    sjkim7128

    Đánh giá 1

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    30% đã tham gia

    Chỉ cho tôi biết những phần cốt lõi thôi, đây là cơ hội tốt để có thể tổng hợp lại những nội dung đã học trước đó

    • harleyhwan님의 프로필 이미지
      harleyhwan

      Đánh giá 4

      Đánh giá trung bình 4.5

      4

      98% đã tham gia

      • jjhgwx님의 프로필 이미지
        jjhgwx

        Đánh giá 609

        Đánh giá trung bình 4.9

        5

        6% đã tham gia

        Đây là một bài giảng thân thiện, hướng dẫn bạn xây dựng kiến thức từ những điều cơ bản về Python!

        • nomad
          Giảng viên

          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! 🚀

      • jaehyun4349님의 프로필 이미지
        jaehyun4349

        Đánh giá 5

        Đánh giá trung bình 3.6

        Đã chỉnh sửa

        1

        28% đã tham gia

        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...

        • flynn777님의 프로필 이미지
          flynn777

          Đánh giá 1

          Đánh giá trung bình 1.0

          Đã chỉnh sửa

          1

          9% đã tham gia

          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.

          • nomad
            Giảng viên

            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.

        Ưu đãi có thời hạn

        17.493 ₫

        29%

        4.143.877 ₫

        Khóa học khác của nomad

        Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

        Khóa học tương tự

        Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!