Phân Loại & Phát Hiện Hình Ảnh – Ứng Dụng AI Trong Nhận Diện Thị Giác

???? Giới thiệu khóa học
Khoá học hướng dẫn bạn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và học sâu (deep learning) để phân loại và phát hiện vật thể trong hình ảnh – nền tảng trong các ứng dụng như xe tự lái, an ninh, y tế, sản xuất và thương mại điện tử.
Phù hợp với người học AI, lập trình viên, kỹ sư dữ liệu, sinh viên công nghệ, và bất kỳ ai muốn ứng dụng machine learning vào xử lý hình ảnh.
Thực hành với các mô hình CNN, MobileNet, ResNet, YOLO, SSD trên thư viện TensorFlow, Keras và PyTorch.
Tạo ứng dụng phân loại ảnh, phát hiện vật thể, đánh giá chất lượng sản phẩm hoặc phân tích hình ảnh y tế.

???? Bạn sẽ học được gì

1. Hiểu sự khác biệt giữa phân loại và phát hiện ảnh

2. Làm quen với mô hình CNN – mạng nơ-ron tích chập

3. Dự đoán nhãn ảnh (1 class / nhiều class)

4. Phát hiện nhiều vật thể trong một ảnh với bounding boxes

5. Sử dụng mô hình có sẵn: MobileNet, ResNet, EfficientNet

6. Làm việc với YOLOv5/v8, SSD để phát hiện đối tượng

7. Cấu trúc đầu vào/ra cho classification và object detection

8. Huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu ảnh cá nhân

9. Tiền xử lý ảnh: resize, normalize, augment

10. Đánh giá mô hình bằng độ chính xác, mAP, IoU

11. Trực quan hóa kết quả dự đoán ảnh & boxes

12. Tạo demo phân loại & phát hiện hình ảnh theo thời gian thực