Hướng dẫn API phát hiện đối tượng TensorFlow Phần 1 - Phát hiện đối tượng bằng cách sửa đổi 10 dòng mã

Đây là khóa học tất cả trong một (all-in-one), nơi bạn có thể học toàn bộ quy trình từ kiến thức cơ bản về Deep Learning/TensorFlow/Computer Vision đến ứng dụng thực tiễn thông qua dự án thực tế về nhận diện biển số xe. Thông qua các bài thực hành đa dạng, bạn có thể rèn luyện kỹ năng chuyên môn để ứng dụng các mô hình Deep Learning mới nhất vào bộ dữ liệu tùy chỉnh (Custom Dataset).

Đây là khóa học trong đó bạn tìm hiểu các dự án thú vị cùng với lý thuyết xử lý hình ảnh và video bằng OpenCV (Thư viện thị giác máy tính nguồn mở) và sử dụng các mô-đun học sâu (dnn, Deep Neural Network) để xác định và nhận dạng khuôn mặt, mắt và các vật thể khác nhau .

Đây là khóa học giúp bạn thực hiện dự án clone "Amenity Detection" của đội ngũ khoa học dữ liệu Airbnb - một ví dụ điển hình về việc ứng dụng TensorFlow, sau đó hệ thống lại quá trình thực hiện lên blog GitHub để tạo dựng portfolio AI.

Đây là khóa học được thiết kế mới, giúp bạn từng bước nắm vững toán học, lý thuyết, cách triển khai dựa trên PyTorch, học chuyển giao và Transformer cốt lõi của GPT—những kiến thức cần thiết để hiểu về deep learning—dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học deep learning.

Đây là khóa học về lý thuyết học máy và các ví dụ thực tiễn, được xây dựng dựa trên cuốn <Học máy, nhanh chóng nắm bắt những điểm cốt lõi!> (Insight, 2025).

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.

AI cảm biến và thị giác máy tính có thể khiến bạn bối rối, từ khâu thu thập dữ liệu đến triển khai. Dựa trên kinh nghiệm xử lý sự cố thực tế, khóa học hướng dẫn bạn từng bước bằng hình minh họa và bài thực hành để tạo ra sản phẩm hoạt động được. Đây là khóa học phát triển AI nhúng thực tiễn, có thể bắt đầu mà không cần kiến thức toán học. Bạn sẽ tự tạo và triển khai mô hình nhận diện cử chỉ và phân loại hình ảnh bằng bo mạch Arduino Nano BLE 33 và Nicla Vision, đồng thời trải nghiệm toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình học sâu trên nền tảng không cần lập trình Edge Impulse. Qua các bài học xử lý sự cố thực tế và mẹo cải thiện hiệu năng, bạn sẽ trang bị năng lực phát triển thiết bị biên trong môi trường thực tế.

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!

Bạn đã học CNN nhưng vẫn cảm thấy mơ hồ về cách phép tích chập tìm ra các đặc trưng của hình ảnh? Chúng tôi công khai miễn phí phần ôn tập CNN trong Legend 13 của Hyukpenheim. Hãy hiểu nguyên lý hoạt động của CNN qua những lời giải thích trực quan, thay vì chỉ đơn giản ghi nhớ cấu trúc mô hình.

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.

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.