AI ứng dụng: Học sâu cho thị giác máy tính

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính mà mục tiêu chính là tạo ra máy móc có khả năng thực hiện các công việc mà trước đây chỉ có thể được thực hiện bởi con người. AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, và ảnh hưởng sâu rộng đến mọi khía cạnh của cuộc sống hiện đại, từ công nghiệp đến y tế, giáo dục, và giao tiếp.

Nhằm giúp các bạn tiếp cận với AI một cách bài bản, chi tiết và khoa học nhất , giảng viên Trần Văn Nhân đã kết hợp cùng Unica cho ra mắt khóa AI ứng dụng: Học sâu cho thị giác máy tính dành cho các học viên có nhu cầu tìm hiểu và mong muốn học về kiến thức nền tảng của AI, cùng với cách ứng dụng các kiến thức đó để thực hiện giải quyết các vấn đề trong thực tế. Mục tiêu của khóa học là xây dựng một kiến thức nền tảng vững chắc để có thể làm việc được với các dự án về AI cũng như dễ dàng phát triển chuyên sâu trong lĩnh vực AI.

Khóa học được thiết kế không chỉ cho các học viên đang theo học các chuyên ngành liên quan đến AI, mà còn cho các học viên ngoài ngành nhưng có nhu cầu muốn tìm hiểu và phát triển trong lĩnh vực AI, để có thể áp dụng AI vào lĩnh vực của riêng mình, đều có thể đăng ký tham gia khóa học này.

Trong suốt chặng đường của khóa học, học viên sẽ tiếp cận với các khái niệm, kiến thức từ cơ bản đến nâng cao trong học sâu và thị giác máy tính. Học viên sẽ được tìm hiểu về các kiến thức mô hình học sâu và thị giác máy tính như:

- Linear Regression.

- Multi-layer Perceptron.

- Các hàm kích hoạt (ReLU, Sigmoid, Softmax,...).

Giải quyết các vấn đề về Overfitting & Underfitting.

- Gradient Descent và các thuật toán tối ưu mô hình.

- Các kỹ thuật tăng cường chất lượng mô hình.

- Convolutional Neural Networks (CNNs) và xây dựng các kiến trúc CNN nâng cao.

- Áp dụng vào các vấn đề cụ thể trong lĩnh vực thị giác máy tính như phân loại ảnh, và phát hiện đối tượng.

- Từng bước xây dựng dự án tạo dựng mô hình AI để phát hiện sớm ưng thư phổi.

Không chỉ dừng lại ở lý thuyết, khóa học cũng đặc biệt chú trọng vào việc thực hành. Học viên sẽ có cơ hội thực hành với các dự án thực tế, từ việc xử lý dữ liệu đến xây dựng và đánh giá mô hình. Học viên sẽ trải qua các bài rèn luyện về lập trình, sử dụng các thư viện và framework phổ biến như PyTorch.

Hãy đăng kí khóa học ngay hôm nay!