YOLOv7: Phát hiện đối tượng thời gian thực với Thị giác Máy tính Khóa Học Đào Tạo

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn này về Việt Nam bao gồm việc triển khai và tối ưu hóa các mô hình CV và NLP sử dụng CANN SDK cho phần cứng Ascend. Người tham gia sẽ học cách chuyển đổi mô hình, tích hợp chúng vào các quy trình xử lý trực tiếp và nâng cao hiệu suất suy luận cho việc phát hiện và phân tích thời gian thực.

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng dẫn dành cho các nhà phát triển AI và các kỹ sư tính toán máy tính có trình độ trung cấp muốn xây dựng các hệ thống máy tính có khả năng tự động hóa cho các ứng dụng xe tự lái.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm cơ bản về tính toán máy tính trong các xe tự lái.
• Triển khai các thuật toán phát hiện đối tượng, phát hiện làn đường và phân đoạn ngữ nghĩa.
• Tích hợp các hệ thống máy tính với các hệ thống phụ trợ của xe tự lái khác.
• Áp dụng các kỹ thuật học sâu để thực hiện các nhiệm vụ nhận thức nâng cao.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình tính toán máy tính trong các trường hợp thực tế.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho những chuyên gia cấp cao muốn sâu hơn vào thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow trong việc phát triển các mô hình thị giác phức tạp bằng Google Colab.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơron tích chập (CNN) bằng TensorFlow.
• Tận dụng Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách mở rộng và hiệu quả.
• Thực hiện các kỹ thuật tiền xử lý ảnh cho các nhiệm vụ thị giác máy tính.
• Triển khai các mô hình thị giác cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng chuyển giao học để nâng cao hiệu suất của mô hình CNN.
• Trực quan hóa và giải thích kết quả của các mô hình phân loại ảnh.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) được thiết kế cho các kỹ sư xử lý hình ảnh AI ở mức trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và chuyên gia IoT muốn thực hiện và tối ưu hóa các mô hình học sâu trong xử lý thời gian thực trên thiết bị đầu cuối.

Cuối khóa đào tạo, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ cơ bản của AI đầu cuối và ứng dụng của nó trong xử lý hình ảnh.
• Triển khai các mô hình học sâu đã được tối ưu hóa trên thiết bị đầu cuối cho phân tích hình ảnh và video thời gian thực.
• Sử dụng các khung như TensorFlow Lite, OpenVINO và NVIDIA Jetson SDK để triển khai mô hình.
• Tối ưu hóa các mô hình AI về hiệu suất, tiết kiệm năng lượng và suy luận thời gian trễ thấp.

Khoá học này do giáo viên dẫn dắt trực tiếp, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, nhằm hướng tới nhân viên thực thi pháp luật có trình độ sơ cấp muốn chuyển từ vẽ phác thảo khuôn mặt thủ công sang sử dụng công cụ AI để phát triển hệ thống nhận diện khuôn mặt.

Sau khi hoàn thành khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên lý cơ bản của Trí tuệ nhân tạo và Học máy.
• Học các nguyên tắc cơ bản của xử lý ảnh số và ứng dụng của chúng trong nhận diện khuôn mặt.
• Phát triển kỹ năng sử dụng các công cụ và khung AI để tạo mô hình nhận diện khuôn mặt.
• Có kinh nghiệm thực tế trong việc tạo, huấn luyện và kiểm tra hệ thống nhận diện khuôn mặt.
• Hiểu các vấn đề đạo đức và thực tiễn tốt nhất khi sử dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt.

Khóa đào tạo thực hành này về Việt Nam bao gồm các kiến thức cơ bản về Fiji và ImageJ cho nghiên cứu sinh học. Người học sẽ đạt được các kỹ năng thực tiễn trong tiền xử lý hình ảnh, phân tích định lượng và tự động hóa macro để tối ưu hóa quy trình làm việc cho các mẫu mô, tế bào và các mẫu khác với kết quả có thể tái lập.

Khám phá các khái niệm cơ bản về xử lý ảnh máy tính trong khóa đào tạo thực hành, có giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam. Học viên sẽ sử dụng Python để xây dựng các hệ thống phát hiện khuôn mặt, đối tượng và chuyển động. Khóa học này cung cấp nền tảng thực tiễn về xử lý ảnh và các tác vụ xử lý ảnh máy tính.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các chuyên gia cấp trung muốn sử dụng Vision Builder AI để thiết kế, triển khai và tối ưu hóa hệ thống kiểm tra tự động cho quá trình SMT (Surface-Mount Technology).

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Cài đặt và cấu hình các cuộc kiểm tra tự động bằng Vision Builder AI.
• Lấy và tiền xử lý hình ảnh chất lượng cao để phân tích.
• Triển khai quyết định dựa trên logic cho phát hiện lỗi và xác nhận quy trình.
• Tạo báo cáo kiểm tra và tối ưu hóa hiệu suất hệ thống.