Mã SP:
Giá: Liên hệ
| Sinh viên ngành CNTT, Tự động hóa, Cơ điện tử Kỹ sư: Tự động hóa,IT / Phần mềm,AI / Data Nhân sự kỹ thuật trong nhà máy:Kiểm tra lỗi sản phẩm,Giám sát sản xuất,Hệ thống camera công nghiệp |
| Biết an toàn điện cơ bản; đọc sơ đồ đấu dây đơn giản; sử dụng đồng hồ VOM. (Không bắt buộc biết PLC nâng cao). |
| – Hiểu bản chất Computer Vision & AI Vision – Làm việc với camera, hình ảnh, video – Xây dựng mô hình: Nhận diện vật thể, Phát hiện lỗi sản phẩm, Nhận diện khuôn mặt – Triển khai AI Vision vào: Nhà máy, Hệ thống giám sát, Ứng dụng thực tế |
| – Sử dụng OpenCV + Python – Xử lý ảnh: cắt, lọc, nhận dạng – Huấn luyện mô hình AI Vision (YOLO / CNN) -️ Kết nối camera (USB / IP / RTSP) -️ Xây dựng 1–2 project AI Vision hoàn chỉnh |
| 1.Tổng quan AI Vision |
| 1.1 Giới thiệu AI, Machine Learning, Deep Learning |
| 1.2 Computer Vision là gì? |
| 1.3 Ứng dụng AI Vision trong công nghiệp & đời sống |
| 2. Xử lý ảnh với OpenCV |
| 2.1 Cài đặt môi trường Python |
| 2.2 Làm việc với ảnh & video |
| 2.3 Chuyển màu, resize, crop |
| 2.4 Lọc nhiễu, edge detection |
| 2.5 Threshold, contour, morphology |
| 3. Camera & Video Streaming |
| 3.1 Kết nối camera USB / IP |
| 3.2 RTSP / Webcam / Camera công nghiệp |
| 3.3 Ghi & xử lý video realtime |
| 3.4 FPS, độ trễ, tối ưu hiệu suất |
| 4. Machine Learning & Deep Learning cơ bản |
| 4.1 CNN là gì? |
| 4.2 Dataset & Labeling |
| 4.3 Train / Test / Validate |
| 4.4 Overfitting & tuning |
| 5. Object Detection (YOLO) |
| 5.1 Giới thiệu YOLO |
| 5.2 Chuẩn bị dữ liệu huấn luyện |
| 5.3 Train mô hình nhận diện vật thể |
| 5.4 Nhận diện realtime bằng camera |
| 6. Ứng dụng AI Vision thực tế |
| 6.1 Phát hiện lỗi sản phẩm |
| 6.2 Đếm sản phẩm trên băng chuyền |
| 6.3 Nhận diện khuôn mặt |
| 6.4 Theo dõi vật thể (Object Tracking) |
| 7. Triển khai & Project |
| 7.1 Tối ưu mô hình |
| 7.2 Deploy trên PC / Edge Device |
| 7.3 Project cuối khóa: – AI Vision cho nhà máy – Hoặc hệ thống giám sát thông minh |
