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

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.

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.

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.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này 😎

💡 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 🙌