Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

Name: Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai
Price: 121000 KRW
Rating: 5 (13 reviews)

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

(5.0) 13 đánh giá

75 học viên

Độ khó Trung cấp trở lên

Thời gian 12 tháng

nexthumans

Python

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

azure-databricks

Python

Machine Learning(ML)

Deep Learning(DL)

azure-databricks

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

5.0

나띵메로

20% đã tham gia

Tôi đang học được những kỹ năng chất lượng cao. Đây là khóa học hoàn toàn xứng đáng với số tiền bỏ ra. Tôi chỉ biết các khái niệm cơ bản của Python như class, kế thừa một cách nông cạn thôi. (Chỉ ở mức có thể hiểu được code mà giảng viên viết) Có thể gọi là code refactoring không nhỉ..? Tôi có cảm giác như được nhìn thấy hình ảnh thực tế làm việc của giảng viên qua video. Tôi cũng cảm thấy mình cần phải biết sử dụng thư viện tích hợp sẵn của Python nhiều hơn. Đặc biệt là gần đây với AI, việc hiểu code hay xử lý lỗi đã trở nên tương đối dễ dàng hơn, tôi đang học với sự hỗ trợ của AI cho những khái niệm khó hoặc cần giải thích ở giữa chừng. Cảm ơn anh đã cung cấp khóa học tốt với mức giá như thế này.

5.0

강지은

100% đã tham gia

Cảm ơn bạn vì bài giảng hay.

5.0

Chansu Shin

100% đã tham gia

Tôi đã học được rất nhiều. Điều này đã giúp ích rất nhiều cho tôi.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

MLflow
MLOps
Databricks
Học sâu
Thị giác máy tính
Phát hiện dị thường
Thị giác máy tính
Học sâu
Databricks

Hướng dẫn đầy đủ về triển khai mô hình và phát hiện bất thường của Databricks + Computer Vision

📌 Tổng quan về khóa học

Khóa học này là khóa học thực hành hướng dẫn bạn cách thực hiện hiệu quả việc phát hiện bất thường dựa trên thị giác máy tính. Nó bao gồm mọi thứ từ xử lý dữ liệu cho học sâu đến tối ưu hóa và triển khai mô hình .

Đặc biệt, nó cung cấp bí quyết thực tế về tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn và xây dựng và triển khai các mô hình phát hiện bất thường bằng Apache Spark & Databricks .

Ngoài các kỹ thuật viết mã đơn giản, bạn sẽ học được các chiến lược tối ưu hóa nâng cao và các kỹ thuật tiết kiệm chi phí mà bạn có thể tận dụng trong các dự án thực tế .

Trong khóa học này, bạn sẽ từng bước tìm hiểu các nội dung thiết yếu cho các dự án thực tế , bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý trước, tăng cường, đào tạo và đánh giá mô hình, phục vụ mô hình thông qua REST API và quản lý phiên bản mô hình .
Đặc biệt, bạn có thể có được những kỹ năng mạnh mẽ có thể áp dụng ngay vào thực tế thông qua các chiến lược tối ưu hóa giúp triển khai hiệu suất cao với chi phí thấp trong Databricks .

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

✔ Các kỹ sư AI/ML muốn tìm hiểu về phát hiện bất thường dựa trên thị giác máy tính
✔ Các nhà phát triển muốn xây dựng hệ thống phát hiện bất thường trong sản xuất, chăm sóc sức khỏe, an ninh, v.v.
✔ Những người muốn tìm hiểu các kỹ thuật xử lý dữ liệu tối ưu bằng Apache Spark & Databricks
✔ Bất kỳ ai muốn tìm hiểu cách xây dựng các mô hình phát hiện bất thường và triển khai chúng dưới dạng API thời gian thực

Sau giờ học

🔹 Kỹ sư dữ liệu & Kỹ sư AI
→ Tìm hiểu cách tối ưu hóa mọi quy trình từ thu thập, xử lý, học tập và phân phối dữ liệu để chạy một dự án AI hiệu quả.

🔹 Nhà phát triển học máy và học sâu
→ Bằng cách tìm hiểu các kỹ thuật quản lý thử nghiệm dựa trên MLflow, học chuyển giao và tối ưu hóa mô hình, bạn có thể phát triển các mô hình mạnh mẽ và thiết thực hơn.

🔹 Nhà sáng lập & Trưởng dự án khởi nghiệp về AI/Dữ liệu
→ Tìm hiểu cách tiết kiệm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất để sử dụng hiệu quả các nguồn lực và tối đa hóa ROI (lợi tức đầu tư) của dự án.

🔹 Quản lý dữ liệu doanh nghiệp và AI
→ Tìm hiểu các công nghệ tối ưu hóa Databricks & Spark để xử lý hiệu quả dữ liệu quy mô lớn và vận hành hiệu quả các dự án AI trong công ty của bạn.

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

✅ Bao gồm các kỹ thuật tối ưu hóa hướng đến thực hành . Thay vì chỉ cung cấp các bài giảng lý thuyết, chúng tôi cung cấp bí quyết thực tế để giải quyết các vấn đề về hiệu suất và chi phí thường xảy ra trong các dự án thực tế.

✅ Tìm hiểu các chiến lược tiết kiệm chi phí bằng Spark & Databricks . Tìm hiểu cách đạt được hiệu suất cao với nguồn lực chi phí thấp , điều này có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể trong thực tế.

✅ Từ xử lý dữ liệu học sâu đến đào tạo mô hình, triển khai và phục vụ REST API, tất cả ở một nơi ! Nó bao gồm toàn bộ quá trình thu thập dữ liệu → lưu trữ → xử lý trước → tăng cường → đào tạo → phân phối .

✅ Tiết lộ những bí mật tối ưu hóa mà bạn chỉ có thể học được trong bài giảng này !
Chúng tôi sẽ tiết lộ riêng các chiến lược tối ưu hóa và bí quyết tiết kiệm chi phí trong môi trường Databricks và Spark mà không có trong các bài giảng khác.

🔹 1. Tối ưu hóa dữ liệu cho hệ thống phát hiện bất thường

✅ Tối ưu hóa việc thu thập, lưu trữ và xử lý trước dữ liệu hình ảnh quy mô lớn
✅ Xử lý hình ảnh quy mô lớn bằng Apache Spark & Databricks
✅ Kỹ thuật xử lý tải và phát dữ liệu có tính đến hiệu quả bộ nhớ

🔹 2. Các khái niệm và kỹ thuật phát hiện dị thường dựa trên thị giác máy tính

✅ Các nguyên tắc chính của Phát hiện dị thường
✅ So sánh mô hình phát hiện dị thường dựa trên học có giám sát và học không giám sát
✅ Salt and Pepper Patches, một kỹ thuật học mẫu bất thường bằng cách sử dụng Noise Injection

🔹 3. Tối ưu hóa phân tích dữ liệu hình ảnh quy mô lớn và xử lý trước

✅ Xử lý hình ảnh bằng OpenCV và PIL
✅ Các kỹ thuật xử lý dữ liệu như thay đổi kích thước hình ảnh, chuẩn hóa và chuyển đổi kênh
✅ Tự động chuyển đổi hình ảnh quy mô lớn bằng Spark UDF

🔹 4. Xây dựng mô hình phát hiện bất thường và đánh giá hiệu suất của nó

✅ Chuyển giao việc học bằng cách sử dụng mô hình được đào tạo trước Hugging Face
✅ So sánh và ứng dụng các mô hình phát hiện dị thường dựa trên autoencoder, GAN và CNN
✅ Đánh giá hiệu suất mô hình và quản lý thử nghiệm bằng MLflow
✅ Kỹ thuật đo lường hiệu suất sử dụng điểm F1 và Đường cong Precision-Recall

🔹 5. Triển khai hệ thống phát hiện bất thường theo thời gian thực và phục vụ API

✅ Xây dựng API phát hiện bất thường theo thời gian thực bằng FastAPI
✅ Triển khai tự động với Databricks Model Serving
✅ Xử lý yêu cầu và phản hồi phát hiện bất thường dựa trên REST API

🔹 6. Tối ưu hóa chi phí và chiến lược vận hành của mô hình phát hiện bất thường

✅ Giảm chi phí và cải thiện hiệu suất thông qua tối ưu hóa Apache Spark
✅ Kỹ thuật xử lý song song trong các hệ thống phát hiện dị thường quy mô lớn
✅ Triển khai mô hình và quản lý phiên bản bằng MLflow & Databricks

#Python, #Trí tuệ nhân tạo (AI), #Học máy, Học sâu, #azure-databricks

Ai đã tạo ra khóa học này

Xin chào.
Tôi đã làm việc trong nhiều dự án khác nhau trong lĩnh vực AI, học máy và kỹ thuật dữ liệu trong hơn 10 năm và đã có được kinh nghiệm chuyên sâu về tối ưu hóa mô hình học sâu và xử lý dữ liệu quy mô lớn .

Hiện tại, ông là giáo sư thỉnh giảng tại Đại học Hàn Quốc và là Giám đốc điều hành của DC Solutions, nơi ông thực hiện các dự án kỹ thuật dữ liệu và AI cho các tập đoàn và viện nghiên cứu lớn trong nước .
Ngoài ra, chúng tôi đã tiến hành các dự án thực tế trong nhiều lĩnh vực công nghiệp khác nhau như Apache Spark, phát triển mô hình ML, xây dựng MLOps và nghiên cứu AI y tế , đồng thời nghiên cứu cách thiết kế và vận hành các hệ thống xử lý dữ liệu và AI được tối ưu hóa .

🎯 Tại sao tôi tạo ra khóa học này

Qua quá trình làm việc trên nhiều dự án, tôi nhận ra rằng "tối ưu hóa dữ liệu" cũng quan trọng như việc phát triển các mô hình AI .
Đặc biệt , trong quá trình đào tạo và triển khai các mô hình học sâu, chúng ta thường gặp phải vấn đề lãng phí tài nguyên tính toán do xử lý dữ liệu không hiệu quả .

Hầu hết các dự án AI đều tốn kém gấp nhiều lần, thậm chí hàng chục lần so với dự kiến ban đầu .
Nếu điều này không được giải quyết, các dự án thường thất bại với chi phí rất lớn trước khi chúng thành công .

Vì vậy, tôi thực sự đã lên kế hoạch cho bài giảng này bằng cách tập hợp các chiến lược triển khai mô hình học sâu và tối ưu hóa dữ liệu đã được chứng minh từ các công ty và viện nghiên cứu .
Ngoài việc phát triển các mô hình học sâu, chúng tôi muốn chia sẻ bí quyết thực tế về việc xây dựng các hệ thống AI nhanh hơn và mạnh hơn với chi phí thấp hơn .

❓ Tại sao tôi nên học Tối ưu hóa dữ liệu và Triển khai mô hình học sâu?

💡 Quan trọng như việc phát triển các mô hình AI và máy học là việc tối ưu hóa và triển khai dữ liệu hiệu quả .
Trong nhiều dự án, mô hình hoạt động hoàn hảo, nhưng lại phát sinh vấn đề khiến việc đưa vào sử dụng thực tế trở nên khó khăn do xử lý dữ liệu không hiệu quả và chi phí vận hành cao.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn và triển khai các mô hình học sâu nhanh hơn với chi phí thấp hơn bằng cách sử dụng Apache Spark & Databricks .
✔ Bạn sẽ học được cách thực tế để xây dựng các hệ thống AI hiệu suất cao đồng thời giảm chi phí .

❓ Tôi có thể làm gì sau khi học khóa học này?

✅ Có được năng lực thực tế để thực hiện các dự án AI/ML tại các công ty và viện nghiên cứu .
✅ Có thể tối ưu hóa và xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng cách sử dụng Apache Spark & Databricks .
✅ Bạn có thể tìm hiểu toàn bộ quy trình đào tạo, tối ưu hóa và triển khai các mô hình học sâu và áp dụng trực tiếp vào công việc của mình.
✅ Bạn có thể thực hiện đào tạo mô hình, theo dõi thử nghiệm và quản lý phiên bản bằng MLflow .
✅ Bạn có thể học công nghệ triển khai mô hình AI thông qua REST API và áp dụng chúng vào các dịch vụ thực tế .

❓ Khóa học này dành cho trình độ nào? (Người mới bắt đầu, trung cấp, nâng cao?)

🔹 Đây là khóa học từ trình độ trung cấp đến nâng cao .
🔹 Bao gồm Apache Spark, kỹ thuật dữ liệu, đào tạo mô hình học sâu và quy trình triển khai, tập trung vào ứng dụng thực tế cũng như lý thuyết .
🔹 Khuyến khích cho những người có kiến thức cơ bản về Python và các khái niệm về máy học hơn là người mới bắt đầu.
🔹 Nhưng! Vì các bài giảng được thiết kế để bạn có thể học từng bước trong khi thực hành code thực tế nên bạn có thể theo dõi ngay cả khi chỉ biết các khái niệm cơ bản.

Môi trường thực hành

Môi trường thực hành của khóa học này có thể chạy trơn tru trên các hệ điều hành sau.

✅ Windows 10/11 (64-bit)
✅ macOS (bao gồm cả chip Apple Silicon)
✅ Linux (Ubuntu 18.04 trở lên, CentOS, Debian, v.v.)
※ Trong môi trường Windows, bạn cũng có thể cấu hình môi trường Linux bằng cách sử dụng WSL (Hệ thống con Windows cho Linux) hoặc Docker.
※ Vì khóa đào tạo dựa trên nền tảng đám mây được bao gồm nên bạn có thể tiến hành chỉ bằng trình duyệt web, bất kể hệ điều hành cục bộ nào.

Kiến thức và ghi chú của người chơi

💻 Nếu bạn biết Python và các khái niệm cơ bản về máy học, khóa học này sẽ dễ theo dõi hơn.
📌 Tuy nhiên, vì chúng tôi giải thích các khái niệm trên lớp và sau đó tiến hành đào tạo thực hành nên bạn có thể theo dõi ngay cả khi bạn thiếu kiến thức cơ bản.
📌 Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách cài đặt và thiết lập môi trường phát triển cần thiết (Apache Spark, Databricks, MLflow, v.v.) trực tiếp trong bài giảng.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Nhà phát triển quan tâm đến AI và thị giác máy tính
Nhà phân tích và kỹ sư dữ liệu trong các lĩnh vực sản xuất, tài chính và bảo mật
Các nhà phát triển quan tâm đến việc phục vụ và triển khai mô hình AI
Người muốn áp dụng dự án AI vào thực tế công việc
Một nhà khoa học dữ liệu muốn phát triển mô hình phát hiện bất thường dựa trên deep learning
Kỹ sư học máy
Chuyên gia muốn tìm hiểu về khả năng ứng dụng thực tế trong các lĩnh vực như sản xuất (kiểm tra hàng lỗi), tài chính (phát hiện giao dịch gian lận), bảo mật (phát hiện xâm nhập).
Những người muốn ứng dụng AI trong các lĩnh vực cần phát hiện bất thường như quản lý chất lượng, phân tích rủi ro, kiểm soát an ninh.
Người muốn học toàn bộ quy trình từ chuẩn bị dữ liệu, học mô hình và cung cấp API trong môi trường Databricks.
Nhà phát triển có kinh nghiệm thực tế về quản lý mô hình và triển khai thời gian thực bằng MLflow
Học viên muốn hoàn thành dự án thông qua thực hành lập trình thực tế, không chỉ là lý thuyết suông
Người muốn nâng cao khả năng giải quyết vấn đề phát sinh trong quá trình phát triển thực tế.

Cần biết trước khi bắt đầu?

Cơ bản về Python
Các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ Spark

Xin chào
Đây là nexthumans

194

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.9

Xếp hạng

Các khóa học

Hiện tại, tôi đang đảm nhận vai trò trưởng dự án phát triển và tư vấn cho các dự án dưới đây tại các tập đoàn lớn. Tôi vẫn đang trực tiếp thực chiến^^.

Bên cạnh đó, tôi cũng đang hoạt động với tư cách là giáo sư kiêm nhiệm về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tại cao học trường Đại học Korea.

Mục tiêu của tôi là truyền tải những kỹ thuật lập trình mang tính thực tiễn cao, có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế. Tôi rất mong muốn được cùng các bạn tạo nên những giờ học thú vị trong tương lai.

Thiết kế dịch vụ và cấu trúc trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp
Triển khai dịch vụ Machine Learning
Phát triển dịch vụ Backend
Xây dựng cơ sở dữ liệu và phát triển dịch vụ trong các môi trường đám mây khác nhau như Cloud (Azure) Databricks, ETL, Fabric, v.v.

Thêm

Chương trình giảng dạy

Tất cả

31 bài giảng ∙ (11giờ 10phút)

Phần 1. Phát hiện bất thường là gì

2 bài giảng ∙ (11phút)

Phần 2. Chuẩn bị dữ liệu và tải lên Azure Storage

7 bài giảng ∙ (2giờ 34phút)

3. Môi trường ảo và chuẩn bị dữ liệu
26:06
4. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gắn nhãn dữ liệu #1 - Tạo tài nguyên và triển khai mô hình
13:50
5. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gán nhãn dữ liệu #2 - Cơ bản về gán nhãn
29:36
6. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gán nhãn dữ liệu #3 - Kiểm soát schema giá trị trả về của LLM thông qua kỹ thuật prompt engineering
15:21
7. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gán nhãn dữ liệu #4 - Đa luồng
25:48
8. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gán nhãn dữ liệu #5 - DataFrame
09:55
9. Azure OpenAI를 sử dụng cho việc gán nhãn dữ liệu #6 - Caching
34:11

Phần 3. Tải dữ liệu từ Azure Storage trong Databricks

4 bài giảng ∙ (1giờ 8phút)

10. Tạo Azure Storage và tải dữ liệu
15:15
11. Databricks #1 - Tạo tài nguyên Databricks trong Azure subscription
11:24
12. Databricks #2 - Gắn kết Azure Storage
09:08
13. Databricks #3 - Tải dữ liệu và nhãn từ ADLS
32:21

Phần 4. Databricks: Xử lý hình ảnh mô hình deep learning

7 bài giảng ∙ (2giờ 32phút)

Phần 5. Databricks (Nâng cao): Xử lý hình ảnh mô hình deep learning

2 bài giảng ∙ (1giờ 6phút)

Phần 6. Tạo mô hình deep learning

5 bài giảng ∙ (1giờ 52phút)

Phần 7. Triển khai mô hình Deep Learning

1 bài giảng ∙ (27phút)

Phần 8. Phục vụ mô hình học sâu (REST API)

2 bài giảng ∙ (1giờ 8phút)

Phần 9. Bài giảng cập nhật bản vá

1 bài giảng ∙ (10phút)

Ngày đăng: 27/03/2025

Cập nhật lần cuối: 02/10/2025

Đánh giá

Tất cả

13 đánh giá

5.0

13 đánh giá

main33730814
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 3.7
21/07/2025
Đã chỉnh sửa
5
20% đã tham gia
Tôi đang học được những kỹ năng chất lượng cao. Đây là khóa học hoàn toàn xứng đáng với số tiền bỏ ra. Tôi chỉ biết các khái niệm cơ bản của Python như class, kế thừa một cách nông cạn thôi. (Chỉ ở mức có thể hiểu được code mà giảng viên viết) Có thể gọi là code refactoring không nhỉ..? Tôi có cảm giác như được nhìn thấy hình ảnh thực tế làm việc của giảng viên qua video. Tôi cũng cảm thấy mình cần phải biết sử dụng thư viện tích hợp sẵn của Python nhiều hơn. Đặc biệt là gần đây với AI, việc hiểu code hay xử lý lỗi đã trở nên tương đối dễ dàng hơn, tôi đang học với sự hỗ trợ của AI cho những khái niệm khó hoặc cần giải thích ở giữa chừng. Cảm ơn anh đã cung cấp khóa học tốt với mức giá như thế này.
- nexthumans
  Giảng viên
  22/07/2025
  Cảm ơn những đánh giá khóa học đầy năng lượng ạ~ Tôi cảm thấy như vừa nhận được món quà ý nghĩa. Tôi sẽ nỗ lực hơn nữa!
soykms
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
09/06/2025
5
100% đã tham gia
Vì đây là lĩnh vực tôi vốn quan tâm, tôi rất tò mò không biết nó sẽ diễn ra như thế nào ở các lĩnh vực khác hoặc trong môi trường làm việc thực tế, và đã được giải đáp rất nhiều. Rất thú vị và dường như sẽ rất hữu ích cho dự án mà tôi định thực hiện. Ngoài ra, mặc dù trước đây tôi đã được giải quyết phần nào khi học các phần khác liên quan đến Data Bricks hoặc Azure, tôi xin chia sẻ rằng sẽ tốt hơn nếu có thêm giải thích bổ sung trong bài giảng này. 1) Các phương pháp liên kết API khác (Mục 2, ví dụ liên kết API của ChatGPT hoặc các công cụ khác, không phải Azure OpenAI, trong môi trường thực hành) 2) Phân bổ tài nguyên Azure VM (Mục 3, Mục 6, cần thiết khi thiết lập cấu hình phù hợp cho Databricks Compute & Quản lý ngân sách chi phí) 3) Công khai mã nguồn (hướng tới lập trình trực tiếp, nhưng để tránh các vấn đề phát sinh lỗi khi sử dụng tài nguyên tính toán trong hình thức thanh toán cá nhân)
- nexthumans
  Giảng viên
  10/06/2025
  Tôi đã nhận được bài học hay từ nhận xét khóa học. Nhất định sẽ lưu ý~
16198353077
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
29/06/2026
5
100% đã tham gia
Cảm ơn bạn vì bài giảng hay.
- nexthumans
  Giảng viên
  12/07/2026
  Rất vui vì đã giúp được bạn~
everythx
Đánh giá 10
∙
Đánh giá trung bình 5.0
30/06/2025
5
100% đã tham gia
Khóa học AI sử dụng Databricks dường như là duy nhất, xin cảm ơn vì bài giảng tuyệt vời. Tuy nhiên, sẽ tốt hơn nếu mỗi phần chi tiết có thêm một chút giải thích tổng quan. Ví dụ, nếu giải thích chức năng của từng menu trong Machine Learning và bổ sung cách mỗi đoạn mã được sử dụng trong menu nào, thì sẽ tuyệt vời hơn nữa. Và những người tham gia khóa học này, vì tập trung nhiều hơn vào Spark hoặc Databricks, nên sẽ có nhiều người dù rất quan tâm đến AI nhưng lại thiếu kiến thức. Nếu bổ sung thêm phần này, thì khóa học sẽ trở nên xuất sắc hơn nữa.
- nexthumans
  Giảng viên
  30/06/2025
  Xin chân thành cảm ơn những đánh giá của quý vị về bài giảng. Tôi sẽ nỗ lực để đáp lại bằng những bài giảng tốt hơn nữa trong tương lai!
devshin91
Đánh giá 5
∙
Đánh giá trung bình 5.0
11/10/2025
Đã chỉnh sửa
5
100% đã tham gia
Tôi đã học được rất nhiều. Điều này đã giúp ích rất nhiều cho tôi.

Khóa học khác của nexthumans

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.292.781 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.6

(5)

Công nghệ OCR thực sự dùng trong thực tế, nếu muốn học đúng cách thì chỉ cần một khóa học này là đủ! Đạt mục tiêu chính xác trên 98% ngay cả với tài liệu phi cấu trúc và bố cục phức tạp, dựa trên các mô hình SOTA mới nhất cùng kinh nghiệm thực chiến, chúng tôi sẽ cùng bạn xây dựng dự án OCR cấp doanh nghiệp.

Cơ bản

Python, AI, openai

Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.

nexthumans

2.292.781 ₫

Cơ bản / Python, AI, openai, openAI API, Computer Vision(CV)

4.6

(5)

Học Spark thực tế qua các ví dụ - Phần 1

nexthumans

2.084.346 ₫

Cơ bản / Apache Spark, Big Data, Machine Learning(ML), data-transformation

5.0

(3)

Thông qua khóa học này, bạn sẽ có thể thực hiện ngay các dự án Apache Spark của doanh nghiệp.

Cơ bản

Apache Spark, Big Data, Machine Learning(ML)

Học Spark thực tế qua các ví dụ - Phần 1

nexthumans

2.084.346 ₫

Cơ bản / Apache Spark, Big Data, Machine Learning(ML), data-transformation

5.0

(3)

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

Phân tích dữ liệu AI không cần lập trình sử dụng Orange - Lv.4 Phân tích học máy phân loại

Masocampus

1.905.688 ₫

Cơ bản / AI, Orange3, logistic-regression, No-code, Statistics, orange

Đừng lo lắng về việc lập trình hay phân tích dữ liệu nữa! Hãy cùng Orange nâng cao năng lực phân tích dữ liệu mà không cần lập trình.

Cơ bản

AI, Orange3, logistic-regression

Phân tích dữ liệu AI không cần lập trình sử dụng Orange - Lv.4 Phân tích học máy phân loại

Masocampus

1.905.688 ₫

Cơ bản / AI, Orange3, logistic-regression, No-code, Statistics, orange

Bắt đầu dễ dàng với Python & Tiền xử lý dữ liệu cùng HeartCount

HEARTCOUNT

2.084.346 ₫

Nhập môn / Python, Pandas

Nội dung này bao gồm cách sử dụng cơ bản và phương pháp tiền xử lý dữ liệu dành cho người mới bắt đầu học Python hoặc những người không chuyên về lập trình. Phần phụ lục cũng sẽ hướng dẫn cách tận dụng Code Interpreter của ChatGPT để tiền xử lý dữ liệu.

Nhập môn

Python, Pandas

Bắt đầu dễ dàng với Python & Tiền xử lý dữ liệu cùng HeartCount

HEARTCOUNT

2.084.346 ₫

Nhập môn / Python, Pandas

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

714.633 ₫

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

Đây là khóa học dự án máy học toàn diện, nơi bạn học nhiều dự án hồi quy và phân loại máy học hữu ích khác nhau cùng với lý thuyết sử dụng Python và TensorFlow 2 dựa trên dữ liệu lớn của Boston Marathon.

Trung cấp trở lên

Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras

[TensorFlow 2] Hoàn thành cuộc chinh phục Python machine learning - Dự án dự đoán kỷ lục Marathon

nomad

714.633 ₫

Trung cấp trở lên / Tensorflow, Machine Learning(ML), Keras, Computer Vision(CV)

4.1

(25)

300+

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

476.422 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.7

(3)

Một mô hình tạo hình ảnh nóng bỏng! Hãy hiểu bằng cách thực hiện nó từ những điều cơ bản! Hãy cùng nhau triển khai AUTO ENCODER/VAE/GAN/DIFFUSION nhé!

Cơ bản

CNN, gan, Stable Diffusion

Mô hình tạo hình ảnh cần triển khai và hiểu - Từ kiến thức cơ bản về CNN đến Khuếch tán

hjk1000

476.422 ₫

Cơ bản / CNN, gan, Stable Diffusion, Tensorflow, Python

3.7

(3)

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

4.585.561 ₫

Ưu đãi đặt sớm

39%

2.769.203 ₫

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

New

Nhiều người đã học về FPGA và Verilog nhưng lại gặp khó khăn ở câu hỏi "Vậy làm thế nào để trực tiếp tạo ra một bộ tăng tốc AI?". Khóa học này sẽ giải đáp thắc mắc đó. Chỉ với một tấm FPGA phổ thông và các công cụ miễn phí, bạn sẽ bắt đầu từ việc tự tay thiết kế kernel 3×3, trực tiếp huấn luyện CNN, lượng tử hóa các trọng số đã học sang INT8 để đưa vào phần cứng, và cuối cùng là kiểm chứng xem nó có khớp hoàn toàn (Bit-True) với mô hình Python đến từng bit hay không. Với 30 năm kinh nghiệm trong ngành bán dẫn và tư cách là giáo sư đương nhiệm, tôi chỉ dạy những nội dung đã được kiểm chứng trên FPGA thực tế dưới dạng các 'mạch điện hoạt động được'. Thay vì lý thuyết suông, bạn sẽ có được trải nghiệm tự tay thiết kế và chứng minh, từ đó trang bị năng lực thực chiến đáp ứng yêu cầu trong lĩnh vực thiết kế Fabless và chip bán dẫn AI.

Trung cấp trở lên

FPGA, Verilog HDL, vivado

Tạo bộ tăng tốc AI bằng FPGA — Từ xử lý hình ảnh đến huấn luyện CNN và kiểm chứng phần cứng

EdgeChipLab

4.585.561 ₫

Ưu đãi đặt sớm

39%

2.769.203 ₫

Trung cấp trở lên / FPGA, Verilog HDL, vivado, CNN, AI, image-classification, verification

New

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tế

einfallab

1.399.490 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL), Fine-Tuning, optimization-problem

5.0

(18)

200+

Nhiệm vụ

AI tự phán đoán và thích nghi, giờ đây bạn có thể tự mình tạo ra. Thay vì lý thuyết phức tạp, hãy học trọng tâm học tăng cường qua giải thích trực quan và mã code, rồi phát triển thành 'nhà phát triển thực chiến' qua các dự án tài chính, công nghiệp.

Trung cấp trở lên

Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL)

Học tăng cường tất cả trong một: từ cơ bản, thuật toán mới nhất, đến ứng dụng thực tế

einfallab

1.399.490 ₫

Trung cấp trở lên / Python, Artificial Neural Network, Reinforcement Learning(RL), Fine-Tuning, optimization-problem

5.0

(18)

200+

Nhiệm vụ

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

714.633 ₫

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Cơ bản

Linear Algebra, Probability and Statistics, Python

Cơ sở Toán học và Thống kê dành cho người không chuyên (Thực hành)

SW School

714.633 ₫

Cơ bản / Linear Algebra, Probability and Statistics, Python, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Big Data

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

2.769.203 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

Với lộ trình học tập bài bản gồm 40 bài giảng, bạn sẽ được học từ lý thuyết cơ bản về AI đến các kỹ thuật AI ứng dụng của từng thuật toán. Thông qua việc học và thực hành thuật toán bằng ngôn ngữ R cùng tư duy toán học trực quan, bạn sẽ trang bị được năng lực phát triển mô hình AI có thể áp dụng ngay vào thực tế, từ việc xây dựng và lựa chọn sử dụng các mô hình thuật toán cho phân tích dữ liệu, học máy (machine learning) và các công cụ ứng dụng liên quan.

Nhập môn

Machine Learning(ML), Statistics, Big Data

Chinh phục hoàn toàn AI dành cho người không chuyên: Từ Machine Learning đến AI tạo sinh

ywjang23583

2.769.203 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Statistics, Big Data, AI, classifier

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

1.161.279 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(35)

400+

Khi nghiên cứu AI hoặc thực hiện một dự án sử dụng nó, việc thực hiện một luận điểm cơ bản là điều cần thiết. Thông qua bài giảng này, hãy nâng cao kỹ năng thực hành của bạn bằng cách triển khai một luận văn thực tế!

Trung cấp trở lên

Deep Learning(DL), AI, PyTorch

[Thực hành AI] Bắt đầu triển khai luận án dành cho Kỹ sư nghiên cứu AI với PyTorch

whitebox

1.161.279 ₫

Trung cấp trở lên / Deep Learning(DL), AI, PyTorch, Computer Vision(CV), Python

5.0

(35)

400+

Xây dựng NPU MNIST với FPGA — Từ RTL đến kiểm chứng Bit-True

EdgeChipLab

5.508.629 ₫

Ưu đãi đặt sớm

40%

3.305.177 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

New

Đưa mạng thần kinh lên FPGA — cụm từ này nghe có vẻ quen thuộc, nhưng số người thực sự làm được điều đó lại rất hiếm. Nếu bạn muốn đi trước một bước trong các đồ án tốt nghiệp (Capstone), các cuộc thi hay tác phẩm tốt nghiệp, bạn cần phải vượt xa việc chỉ huấn luyện mô hình; bạn phải có khả năng tự mình tạo ra và chứng minh cách các phép toán đó vận hành bên trong một con chip thực thụ. Khóa học này sẽ giúp bạn lấp đầy khoảng cách đó — khoảng cách giữa lý thuyết và phần cứng thực tế. Bạn sẽ tự tay hoàn thiện từ đầu đến cuối một bộ tăng tốc mạng thần kinh (NPU) nhận dạng chữ số MNIST, từ việc đọc thông số kỹ thuật đến xây dựng mô hình Golden Model bằng Python, thiết kế Verilog RTL và kiểm chứng trên FPGA. Từ lớp Conv được tạo bởi Line Buffer và MAC song song, qua ReLU, MaxPool, Flatten cho đến lớp Fully Connected và Argmax — bạn sẽ tích hợp chín khối chức năng vào một con chip duy nhất và tự mình chứng minh rằng "kết quả từ Python và đầu ra phần cứng không khác nhau dù chỉ một bit (Bit-True)". Khóa học cũng bao gồm cách vượt qua những khoảnh khắc gây ức chế khi mô phỏng chạy bình thường nhưng kết quả lại khác biệt một cách tinh vi. Tôi sẽ chỉ ra từng bí quyết thực tế mà các giáo trình học sâu thông thường không đề cập đến, chẳng hạn như lượng tử hóa số nguyên, chuyển đổi thứ tự trục mảng, hay ngăn chặn tràn bộ tích lũy. Tôi đã đúc kết những kinh nghiệm xương máu từ quá trình thiết kế CPU RISC-V và kiểm chứng Bit-True trên FPGA trong thời gian dài vào khóa học này, để các bạn không phải lặp lại những sai lầm đó. Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ nắm trong tay một dự án phần cứng hoàn chỉnh mà bạn có thể tự tin nói rằng mình đã "tự tay thiết kế và chứng minh".

Trung cấp trở lên

Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL

Xây dựng NPU MNIST với FPGA — Từ RTL đến kiểm chứng Bit-True

EdgeChipLab

5.508.629 ₫

Ưu đãi đặt sớm

40%

3.305.177 ₫

Trung cấp trở lên / Artificial Neural Network, Computer Vision(CV), Verilog HDL, FPGA, verification, AI, rtl

New

Phát triển Trí tuệ nhân tạo Phần 3 Dự án Học máy thực tế

softcampus

1.161.279 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), NLP, Algorithm, AI

5.0

(2)

: "Hơn cả phân tích dữ liệu, hoàn thiện mô hình dự đoán với 5 dự án thực tế (Tổng cộng 45 bài giảng)" Bạn đã hoàn thành việc phân tích dữ liệu nhưng lại cảm thấy bế tắc khi bắt tay vào xây dựng mô hình? Vượt xa việc chỉ gọi các thư viện đơn thuần, khóa học này sẽ giúp bạn làm chủ hoàn toàn nguyên lý hoạt động của từng thuật toán và chiến lược kiểm chứng mô hình tối ưu, từ dự đoán sống sót trên tàu Titanic đến phân loại tin nhắn rác. Từ các mô hình tuyến tính đến các thuật toán Ensemble mới nhất và cả kiến thức cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bạn sẽ chinh phục một cách hệ thống các dự án có sức mạnh lớn nhất trong thực tế công việc. Giờ đây, hãy bước vào thế giới mô hình hóa trí tuệ nhân tạo, nơi dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đã được phân tích.

Cơ bản

Machine Learning(ML), NLP, Algorithm

Phát triển Trí tuệ nhân tạo Phần 3 Dự án Học máy thực tế

softcampus

1.161.279 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), NLP, Algorithm, AI

5.0

(2)

Sử dụng API mở với Python

admin0013

1.399.490 ₫

Nhập môn / Python, REST API, OAuth, urllib, requests

4.9

(16)

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Nhập môn

Python, REST API, OAuth

Sử dụng API mở với Python

admin0013

1.399.490 ₫

Nhập môn / Python, REST API, OAuth, urllib, requests

4.9

(16)

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

923.068 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(17)

Nhiệm vụ

Chứng chỉ thiết yếu trong thời đại AI, MS AI-900! 🚀 Bạn có biết không? ChatGPT chỉ hoạt động trên Microsoft Azure! Nếu bạn muốn tận dụng đúng cách Microsoft Azure OpenAI - nền tảng độc quyền cung cấp các mô hình GPT mới nhất, thì đây chính là cơ hội. Hãy phát triển thành chuyên gia dịch vụ Azure AI thông qua khóa học AI-900, và làm chủ các giải pháp AI cấp doanh nghiệp mà các công ty tin tưởng. Hãy nâng cao khả năng cạnh tranh của bạn với tư cách là một chuyên gia AI thực thụ bằng cách đạt được chứng nhận công nhận toàn cầu!

Nhập môn

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI

[Hoàn thành trong 7 ngày] Chứng chỉ MS AI-900 đậu ngay lần đầu

jobgreegi

923.068 ₫

Nhập môn / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), AI, AI Agent

5.0

(17)

Nhiệm vụ

Khóa học OpenCV - Thị giác máy tính

Jeonghyun Kim

Miễn phí

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV

4.7

(52)

8,900+

OpenCV có nhiều chức năng hữu ích, bao gồm xử lý hình ảnh, bố cục 3D, theo dõi, học máy, nhận dạng và học sâu. Và nó miễn phí cho mục đích thương mại. Thật là một thư viện tuyệt vời phải không?

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV

Khóa học OpenCV - Thị giác máy tính

Jeonghyun Kim

Miễn phí

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV

4.7

(52)

8,900+

[Làm mới] Bootcamp SQL và Cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ cơ bản đến ứng dụng]

funcoding

1.607.924 ₫

Cơ bản / Python, SQL, MySQL, DBMS/RDBMS, Data Engineering

4.8

(325)

4,300+

Thông qua khóa học này, bạn có thể học được kiến thức về SQL và cơ sở dữ liệu, cú pháp SQL, thiết kế cơ sở dữ liệu để ứng dụng thực tế, sử dụng cơ sở dữ liệu thông qua lập trình, và cả các trường hợp ứng dụng phân tích dữ liệu.

Cơ bản

Python, SQL, MySQL

[Làm mới] Bootcamp SQL và Cơ sở dữ liệu (MySQL) cho người mới bắt đầu [Từ cơ bản đến ứng dụng]

funcoding

1.607.924 ₫

Cơ bản / Python, SQL, MySQL, DBMS/RDBMS, Data Engineering

4.8

(325)

4,300+

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.161.279 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

Bạn muốn học AI nhưng lần nào cũng bị khựng lại trước các công thức đại số tuyến tính? Thay vì bắt bạn học thuộc lòng các công thức, khóa học này sẽ giúp bạn tận mắt chứng kiến các vectơ và ma trận thực sự chuyển động như thế nào trong không gian. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể tự mình đọc hiểu toán học đằng sau mạng thần kinh, PCA và SVD.

Cơ bản

Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network

Đại số tuyến tính cho AI

codingmax

1.161.279 ₫

Cơ bản / Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), Artificial Neural Network, Linear Algebra, AI

Khóa học AI toàn diện 2026: ChatGPT, Gemini, Midjourney, Firefly

Tanmoy Das

506.198 ₫

Nhập môn / gemini, AI, ChatGPT, Midjourney, Microsoft Copilot

5.0

(1)

Xin chào các bạn. Chào mừng đến với Khóa học AI Toàn diện 2026 của tôi: ChatGPT, Google Gemini, Midjourney, Firefly. Trong khóa học này, bạn sẽ học mọi thứ về tất cả các Công cụ AI. Tôi đã tạo các bài học video về mọi tính năng của những công cụ AI này. Bạn sẽ được xem cách triển khai thực tế về cách sử dụng từng tính năng của các công cụ này.

Nhập môn

gemini, AI, ChatGPT

Khóa học AI toàn diện 2026: ChatGPT, Gemini, Midjourney, Firefly

Tanmoy Das

506.198 ₫

Nhập môn / gemini, AI, ChatGPT, Midjourney, Microsoft Copilot

5.0

(1)

Báo cáo Excel AI vượt trội - Thiết kế trực quan hóa dựa trên khoa học não bộ giúp thông qua ngay lập tức

Masocampus

1.875.911 ₫

Nhập môn / Digital Marketing, Excel, gemini, AI, ChatGPT

5.0

(9)

Tiêu chuẩn sắp xếp dữ liệu phức tạp trong nháy mắt. Trực quan hóa thực hành dựa trên nhận thức được thiết kế bằng Excel và AI.

Nhập môn

Digital Marketing, Excel, gemini

Báo cáo Excel AI vượt trội - Thiết kế trực quan hóa dựa trên khoa học não bộ giúp thông qua ngay lập tức

Masocampus

1.875.911 ₫

Nhập môn / Digital Marketing, Excel, gemini, AI, ChatGPT

5.0

(9)

Xây dựng hệ thống phát hiện hỏa hoạn với Next.js và yolov11

ludgi

238.211 ₫

Cơ bản / Next.js, yolo, Python, FastAPI, React

3.4

(10)

100+

Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống phát hiện cháy thời gian thực dùng Next.js, YOLOv11, FastAPI.

Cơ bản

Next.js, yolo, Python

Xây dựng hệ thống phát hiện hỏa hoạn với Next.js và yolov11

ludgi

238.211 ₫

Cơ bản / Next.js, yolo, Python, FastAPI, React

3.4

(10)

100+

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

2.084.346 ₫

Trung cấp trở lên / IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV, Computer Vision(CV)

4.3

(4)

100+

AI Rõ ràng trí tuệ nhân tạo và di động đang là xu hướng. Nhưng làm thế nào để bạn học máy học và học sâu và sử dụng chúng trên thiết bị di động? Bây giờ, hãy cùng tìm hiểu các dự án Thị giác máy tính di động hữu ích được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày.

Trung cấp trở lên

IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL)

[Di động] Dự án thực hành thị giác máy tính Deep Learning

nomad

2.084.346 ₫

Trung cấp trở lên / IONIC, Machine Learning(ML), Deep Learning(DL), OpenCV, Computer Vision(CV)

4.3

(4)

100+

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

5.0

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Hướng dẫn đầy đủ về triển khai mô hình và phát hiện bất thường của Databricks + Computer Vision

📌 Tổng quan về khóa học

🎯 Khuyến nghị cho những người này!

Sau giờ học

Tại sao khóa học này đặc biệt

🎯 Những điều quan trọng bạn học được trong lớp

🔹 1. Tối ưu hóa dữ liệu cho hệ thống phát hiện bất thường

🔹 2. Các khái niệm và kỹ thuật phát hiện dị thường dựa trên thị giác máy tính

🔹 3. Tối ưu hóa phân tích dữ liệu hình ảnh quy mô lớn và xử lý trước

🔹 4. Xây dựng mô hình phát hiện bất thường và đánh giá hiệu suất của nó

🔹 5. Triển khai hệ thống phát hiện bất thường theo thời gian thực và phục vụ API

🔹 6. Tối ưu hóa chi phí và chiến lược vận hành của mô hình phát hiện bất thường

Ai đã tạo ra khóa học này

🎯 Tại sao tôi tạo ra khóa học này

📌 Câu hỏi và trả lời dành cho sinh viên tương lai

❓ Tại sao tôi nên học Tối ưu hóa dữ liệu và Triển khai mô hình học sâu?

❓ Tôi có thể làm gì sau khi học khóa học này?

❓ Khóa học này dành cho trình độ nào? (Người mới bắt đầu, trung cấp, nâng cao?)

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và ghi chú của người chơi

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là nexthumans

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của nexthumans

Khóa học tương tự

Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai

5.0

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Hướng dẫn đầy đủ về triển khai mô hình và phát hiện bất thường của Databricks + Computer Vision

📌 Tổng quan về khóa học

🎯 Khuyến nghị cho những người này!

Sau giờ học

Tại sao khóa học này đặc biệt

🎯 Những điều quan trọng bạn học được trong lớp

🔹 1. Tối ưu hóa dữ liệu cho hệ thống phát hiện bất thường

🔹 2. Các khái niệm và kỹ thuật phát hiện dị thường dựa trên thị giác máy tính

🔹 3. Tối ưu hóa phân tích dữ liệu hình ảnh quy mô lớn và xử lý trước

🔹 4. Xây dựng mô hình phát hiện bất thường và đánh giá hiệu suất của nó

🔹 5. Triển khai hệ thống phát hiện bất thường theo thời gian thực và phục vụ API

🔹 6. Tối ưu hóa chi phí và chiến lược vận hành của mô hình phát hiện bất thường

Ai đã tạo ra khóa học này

🎯 Tại sao tôi tạo ra khóa học này

📌 Câu hỏi và trả lời dành cho sinh viên tương lai

❓ Tại sao tôi nên học Tối ưu hóa dữ liệu và Triển khai mô hình học sâu?

❓ Tôi có thể làm gì sau khi học khóa học này?

❓ Khóa học này dành cho trình độ nào? (Người mới bắt đầu, trung cấp, nâng cao?)

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Môi trường thực hành

Tài liệu học tập

Kiến thức và ghi chú của người chơi

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là nexthumans

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học khác của nexthumans

Khóa học tương tự

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là nexthumans