Chia Sẻ Khóa Học Computer Vision Bootcamp 2026 [Khóa 5375 A]
Tìm hiểu cách thức hoạt động của các mô hình Computer Vision, bao gồm Vision Transformers và SAM của Meta, và cách chúng cung cấp sức mạnh cho các hệ thống xử lý ảnh thực tế. Sau đó, hãy áp dụng kiến thức của bạn vào thực tế bằng cách triển khai một computer vision pipeline có khả năng mở rộng trên AWS bằng cách sử dụng các công cụ và cơ sở hạ tầng sẵn sàng cho production.
Những điều bạn sẽ học:
- ✓ Tìm hiểu cách Vision Transformer xử lý hình ảnh.
- ✓ Phân tích attention math mà không cần hand-waving.
- ✓ Sử dụng SAM của Meta cho prompt-based segmentation.
- ✓ Trực quan hóa và đánh giá kết quả phân đoạn.
- ✓ Kết nối các detection model với các segmentation pipeline.
- ✓ Xây dựng các computer vision workflow có khả năng mở rộng bằng Python.
- ✓ Deploy các vision system trên cơ sở hạ tầng AWS.
- ✓ Thiết kế các AI pipeline sẵn sàng cho production cho các sản phẩm thật.
Computer vision là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo dạy máy tính cách diễn giải và hiểu hình ảnh và video. Điều đó có nghĩa là thay vì chỉ lưu trữ dữ liệu hình ảnh, một computer vision system cố gắng trả lời các câu hỏi về nội dung của dữ liệu đó, chẳng hạn như nhận dạng đối tượng, theo dõi chuyển động, nhận diện khuôn mặt, đọc văn bản hoặc phân đoạn các phần của một hình ảnh.
Trên thực tế, computer vision (thị giác máy tính) là nền tảng cho những thứ như xe tự lái, phân tích hình ảnh y tế, nhận diện khuôn mặt, kiểm tra chất lượng trong sản xuất, công cụ image labeling và nhiều hơn nữa.
Nói tóm lại, nó giúp máy móc chuyển đổi các điểm ảnh thành thông tin hữu ích mà chúng có thể sử dụng để xử lý.
Khóa học này dành cho những người muốn hiểu sâu hơn chứ không chỉ đơn thuần là khái niệm về thị giác máy tính. Bạn sẽ được tìm hiểu sâu về các computer vision model, nắm vững toán học đằng sau chúng, học cách các hệ thống computer vision hiện đại được xây dựng như thế nào, và thậm chí tự xây dựng các ứng dụng computer vision sẵn sàng cho production của riêng mình với AWS.
Mục lục:
- ✓ 1. Giới thiệu.
- ✓ 2. Toán học đằng sau Vision Transformers.
- ✓ 3. Toán học đằng sau SAM (Segment Anything Model) của Meta.
- ✓ 4. Thiết lập môi trường AWS của chúng ta.
- ✓ 5. Thiết lập các Open Source Model như SAM của Meta.
- ✓ 6. Trực quan hóa Output.
- ✓ 7. Lưu kết quả vào S3.
- ✓ 8. Testing + Setup.
- ✓ 9. Bước tiếp theo?
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU