Khóa Học Deep Learning For Computer Vision Cơ Bản Cùng Việt Nguyễn AI

Giới thiệu tổng quan

Khóa học Deep Learning For Computer Vision Cơ Bản do Việt Nguyễn AI hướng dẫn là lựa chọn lý tưởng dành cho những ai muốn làm chủ kiến thức nền tảng về Deep Learning và ứng dụng vào thị giác máy tính. Khóa học cung cấp nội dung chuyên sâu từ căn bản đến thực tế, giúp bạn từng bước xây dựng, huấn luyện mô hình AI để nhận diện và xử lý hình ảnh.

Sau khi hoàn thành khóa học bạn sẽ nhận được

Hoàn tất khóa học, bạn sẽ thành thạo trong việc thiết kế mô hình Deep Learning, thực hành với các bài toán nhận diện, phân loại và định vị hình ảnh. Đây là nền tảng vững chắc cho sự nghiệp trong lĩnh vực AI, ML, và Computer Vision.

Tóm tắt nội dung khóa học

Vì sao nên học Deep Learning for Computer Vision?

Deep Learning đang là một trong những xu hướng công nghệ mạnh mẽ nhất hiện nay, đặc biệt trong lĩnh vực thị giác máy tính (Computer Vision). Nhờ vào khả năng xử lý dữ liệu lớn và học đặc trưng từ hình ảnh, các mô hình Deep Learning đang mang đến bước tiến vượt bậc trong các lĩnh vực như: nhận diện khuôn mặt, phân loại đối tượng, chẩn đoán y tế qua ảnh, xe tự lái...

Với nhu cầu tuyển dụng nhân lực AI ngày càng tăng cao, việc nắm vững Deep Learning không chỉ giúp bạn nổi bật trên thị trường việc làm mà còn mở ra nhiều cơ hội nghiên cứu, sáng tạo và phát triển các sản phẩm công nghệ tiên tiến.

Những lợi ích cụ thể khi tham gia khóa học

• Hiểu rõ nguyên lý hoạt động của mạng nơ-ron và các kiến trúc CNN.

• Biết cách áp dụng Deep Learning vào các bài toán thực tế như Image Classification, Object Detection, và Image Segmentation.

• Nâng cao tư duy lập trình, khả năng phân tích và giải quyết vấn đề.

• Có khả năng xây dựng các ứng dụng thông minh như trợ lý ảo, xe tự lái, hệ thống chẩn đoán hình ảnh y tế.

• Tiếp cận xu hướng kết hợp giữa Deep Learning, AI và IoT – nền tảng của chuyển đổi số hiện đại.

Đối tượng phù hợp với khóa học

• Người đã có kiến thức nền tảng về AI hoặc Machine Learning.

• Sinh viên ngành Công nghệ Thông tin, Khoa học Máy tính.

• Lập trình viên, kỹ sư AI muốn nâng cao chuyên môn về thị giác máy tính.

• Nhà nghiên cứu hoặc kỹ sư dữ liệu đang tìm kiếm hướng chuyên sâu.

Lộ trình học chi tiết

Khóa học được chia thành 6 Module chính:

📘 Module 1: Tổng quan về Deep Learning

• Giới thiệu về Deep Learning: khái niệm, vai trò và ứng dụng.

• So sánh với các phương pháp Machine Learning truyền thống.

📘 Module 2: Neural Network

• Cấu trúc của một mạng nơ-ron cơ bản (Perceptron, Hidden Layer).

• Cách hoạt động và truyền tín hiệu qua các lớp.

📘 Module 3: Convolutional Neural Network (CNN)

• Nguyên lý hoạt động của CNN.

• Lý do CNN phù hợp với bài toán xử lý ảnh.

• Các lớp quan trọng: Convolutional, Pooling, Fully Connected.

📘 Module 4: Image Classification

• Bài toán phân loại hình ảnh.

• Quy trình xây dựng mô hình: từ xử lý ảnh đến huấn luyện mạng.

📘 Module 5: Object Detection

• Giới thiệu về bài toán phát hiện đối tượng.

• Các phương pháp phổ biến: YOLO, SSD, Faster R-CNN.

📘 Module 6: Chủ đề nâng cao

• Image Segmentation: chia vùng ảnh.

• Giới thiệu về GANs – Generative Adversarial Networks.