Chia Sẻ Khóa Học Học Computer Vision Trong 30 Ngày (2026) [Khóa 5098 A]
Xây dựng 30 project computer vision thực tế với Python, OpenCV, YOLO và deep learning - từ cơ bản đến nâng cao.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Xây dựng một nền tảng vững chắc về computer vision thông qua 30 project thực hành, thực tế.
- ✓ Học cách sử dụng Python, OpenCV và các công cụ và thư viện computer vision thiết yếu khác.
- ✓ Hiểu các khái niệm chính về computer vision bằng cách áp dụng trực tiếp vào các dự án thực tế.
- ✓ Tích lũy kinh nghiệm thực tế để đưa vào portfolio và các project AI/ML trong tương lai của bạn.
- ✓ Làm việc với image, video, webcam, object detection, semantic segmentation, pose detection, image generation, image processing và feature extraction.
- ✓ Tìm hiểu cách build và deploy các ứng dụng computer vision trên các edge device.
- ✓ Xây dựng các project computer vision thời gian thực trên edge sử dụng camera và các thiết bị nhúng.
Khóa học này dạy bạn về computer vision thông qua 30 dự án thực hành, đưa bạn từ các kỹ thuật xử lý hình ảnh nền tảng đến các khái niệm nâng cao. Bạn sẽ học cách làm việc với các thư viện và framework computer vision cốt lõi bao gồm OpenCV, Scikit-learn, YOLO và Detectron2, xây dựng các kỹ năng thực tế trong object detection, image classification, segmentation và pose estimation. Khóa học được cấu trúc để phát triển kỹ năng của bạn một cách tuần tự, bắt đầu với các thao tác xử lý hình ảnh nền tảng trước khi giới thiệu các phương pháp machine learning và deep learning cho các tác vụ nhận dạng thị giác phức tạp hơn.
Vượt ra ngoài việc xây dựng mô hình, bạn sẽ có kinh nghiệm tích hợp computer vision vào các ứng dụng: deploy các model lên cloud với AWS, xây dựng các ứng dụng web với Streamlit và Langchain, tạo API và chạy inference trên các edge device. Bạn cũng sẽ làm việc với các công cụ như AWS Rekognition và khám phá cách các vision model có thể kết hợp với các LLM để tạo ra các hệ thống mạnh mẽ hơn. Bạn cũng sẽ phát triển khả năng đánh giá và so sánh các cách tiếp cận khác nhau, hiểu được trade-off giữa các model và lượng dữ liệu cần thiết để đạt hiệu suất đáng tin cậy.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có các kỹ năng để thiết kế, huấn luyện và triển khai các hệ thống thị giác máy tính, tích lũy kinh nghiệm qua nhiều trường hợp sử dụng thực tế đa dạng. Trong suốt quá trình đó, bạn sẽ củng cố sự hiểu biết của mình về các khái niệm cốt lõi như feature extraction, model training và dataset preparation, mang lại cho bạn một nền tảng toàn diện về computer vision.
Mục lục:
- ✓ 1. Introduction.
- ✓ 2. Các Project cho Beginner:
- + Ngày 1: Khóa học đầy đủ về OpenCV với Python.
- + Ngày 2: Color Detection với Python & OpenCV.
- + Ngày 3: Face Anonymizer với Python & OpenCV.
- + Ngày 4: Text Detection với Python, OpenCV & EasyOCR.
- + Ngày 5: Image Classification với Python & Scikit learn.
- + Ngày 6: Emotion Detection với Python, OpenCV & Scikit Learn.
- + Ngày 7: Image Classification + Feature Extraction với Python & Scikit learn.
- + Ngày 8: Sign Language Detection với Python & Scikit Learn.
- + Ngày 9: Image Classification Web Application với Python & Streamlit.
- + Ngày 10: Object Detection với AWS Rekognition.
- ✓ 3. Các Project trung cấp:
- + Ngày 11: Object Detection & Tracking với Yolo.
- + Ngày 12: Image Segmentation trên dữ liệu tùy chỉnh với Yolo.
- + Ngày 13: Pose Detection trên dữ liệu tùy chỉnh với Yolo.
- + Ngày 14: Phát hiện và đếm chỗ đỗ xe.
- + Ngày 15: Train Object Detection trên dữ liệu tùy chỉnh với Yolo.
- + Ngày 16: Project computer vision thực tế với end-to-end pipeline.
- + Ngày 17: Image Processing API với AWS API Gateway + Lambda Function.
- + Ngày 18: Thử nghiệm: Cần bao nhiêu dữ liệu để huấn luyện một compute vision model?
- + Ngày 19: Object Detection ESP32 CAM + Python Yolov8.
- + Ngày 20: Train Object Detection trên dữ liệu tùy chỉnh với Detectron2.
- ✓ 4. Các Project nâng cao:
- + Ngày 21: YOLO vs RT-DETR Detection Transformer Experiment.
- + Ngày 22: Face Attendance + Face Recognition với Python.
- + Ngày 23: Intruder Detection với Python & AWS.
- + Ngày 24: Computer Vision Web Application với Python, Langchain & Streamlit.
- + Ngày 25: Image Generation với Python & Stable Diffusion.
- + Ngày 26: Face Attendance System với Face Recognition & liveness Detection.
- + Ngày 27: Face Recognition & Face Matching với Python & DeepFace.
- + Ngày 28: Xây dựng một Computer Vision Web App với Python, ChromaDB & OpenAI.
- + Ngày 29: Computer Vision trên edge - Object Detection trên Raspberry Pi + USB Coral.
- + Ngày 30: Image Generation với Python & Stable Diffusion.
Khóa học này dành cho:
- ✓ Người mới bắt đầu muốn học về computer vision thông qua các dự án thực tế, có tính ứng dụng cao.
- ✓ Các Python developer quan tâm đến AI, computer vision và edge AI.
- ✓ Sinh viên và các chuyên gia đang tìm cách xây dựng một portfolio gồm các dự án computer vision.
- ✓ Những người đam mê AI và machine learning muốn có trải nghiệm thực hành với computer vision.
- ✓ Maker và developer quan tâm đến việc triển khai các ứng dụng thị giác máy tính trên các edge device.
- ✓ Bất kỳ ai muốn học computer vision bằng cách tự tay xây dựng 30 dự án thực tế từ con số không.