NỘI DUNG

FAQ

LỢI ÍCH

GIẢNG VIÊN

THÔNG TIN 

ĐĂNG KÝ NGAY
BỨT PHÁ NGHỀ AI
COMPUTER VISION ENGINEER

Lộ trình trở thành Kỹ sư Thị giác máy tính 

Basic Level: AI-Machine Learning-Deep Learning Foundation

Advanced Level: Computer Vision Advanced

Dạy máy tính nhìn thấy được vạn vật !

Xử lý hình ảnh
(Computer Vision)

Xử lý ngôn ngữ
(Natural Language Processing)

Xử lý dữ liệu lớn
(Big Data)

Xử lý âm thanh
(Speech Language Processing)

Cơ hội nghề nghiệp rộng mở, nghề HOT nhất 2023 !

Computer Vision
Engineer

04

hướng phát triển chính của AI Engineer

Technical Director/Engineering Manager

(~95 triệu VNĐ)

$4,069

Solutions Architect

(~92 triệu VNĐ)

Tech Management (CTO, CIO)

$3,959

Technical Architect

(~90 triệu VNĐ)

$3,054

Machine Learning/AI Engineer

(~70 triệu VNĐ)

$1,737

Data Engineer

(~40 triệu VNĐ)

$1,707

Database Developer

(~39 triệu VNĐ)

$1,695

Big Data Engineer

(~38 triệu VNĐ)

(~132 triệu VNĐ)

$4,165

$5,776

MỨC THU NHẬP KHỦNG CỦA AI ENGINEER

(Khảo sát Topdev mức lượng/ tháng)

10%

mới chỉ đáp ứng
Số nhân lực AI hiện nay mới chỉ đáp ứng được 10% nhu cầu thị trường

259%

tăng
Số lượng tin tuyển dụng AI tăng 259% năm 2022

GIẢI MÃ CÔNG VIỆC CỦA 
COMPUTER VISION ENGINEER

Nghiên cứu, đề xuất và triển khai các bài toán Thị giác máy tính: Nhận diện khuôn mặt, Xe tự hành, OCR, eKYC, Camera giám sát, Chấm công, Điểm danh, …
Tìm ra các phương pháp cải tiến các thuật toán mới giúp tăng hiệu suất và độ chính xác của mô hình AI
Xử lý và chuẩn bị dữ liệu ảnh/video cho các mô hình học máy và thiết kế quy trình training dữ liệu end-to-end

Nghiên cứu và thử nghiệm các mô hình học máy
Đóng gói và triển khai các sản phẩm AI - Computer Vision cuối cùng đến người dùng

BẠN LÀ ? BẠN MUỐN TRỞ THÀNH COMPUTER VISION ENGINEER ?

Người đã đi làm AI, DS muốn tìm hiểu thêm về mảng Computer Vision để bổ trợ công việc hoặc muốn chuyển việc sang mảng Computer Vision

Sinh viên ngành CNTT muốn theo đuổi lĩnh vực AI/Machine Learning/Deep Learning và muốn phát triển theo hướng Computer Vision - Thị giác máy tính

Các chủ doanh nghiệp, lãnh đạo tổ chức muốn tìm hiểu về Computer Vision và các công nghệ ứng dụng Computer Vision trong hoạt động kinh doanh

GIỚI THIỆU LỘ TRÌNH COMPUTER VISION ENGINEER

Foundations of AI
Basic AI
Applied AI
Research AI
EXPERT LEVEL
3D, Video,
Reinforcement learning,
Deep Learning, Sensor Fusion, ...
Các bài toán Classification, Detection Segmentation, Generative, Tracking, OCR, ...
Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning cơ bản
Thư viện&Framework: OpenCV, Tensorflow, Pytorch, ...
Toán (Xác xuất thống kê, Đại số tuyến tính, ...) và Lập trình (Python)
ENGINEER LEVEL
APPLICATION LEVEL
KNOWLEDGE LEVEL

KHÓA HỌC NÀY SẼ GIÚP GÌ CHO BẠN ?

... nhiều hơn không chỉ là 1 khóa học !

Kiến thức mới nhất về AI -Computer Vision và các xu hướng công nghệ AI - CV mới nhất hiện nay.
Giúp định hướng được các vị trí Computer Vision cụ thể 

Khám phá các mô hình state-of-art  để giải quyết các bài toán Computer Vision và các kỹ thuật cơ bản và nâng cao để xử lý ảnh

Làm chủ quy trình triển khai một ứng dụng Computer Vision hoàn chỉnh sử dụng FastAPI, Nvidia Triton và Docker Compose

Đột phá tư duy nắm được ưu nhược điểm của các phương pháp ứng dụng và biết lựa chọn phương pháp phù hợp cho các vấn đề AI tiêu biểu

Lập trình và huấn luyện các mô hình mạng nơ-ron cho các bài toán Object Detection, Image Segmentation, Image Classification, Style Transfer trên ảnh/video

ĐĂNG KÝ NGAY
BASIC LEVEL (20 Buổi)

NỘI DUNG CHÍNH

ADVANCED LEVEL (16 Buổi)
Module 01: Tổng quan 
AI - Machine Learning 
- AI/Machine Learning cơ bản
Quy trình, Tham số và Siêu tham số, Overfit và Underfit, ...
- Học có giám sát (Supervised learning)
Classification (Phân lớp)
Regression (Hồi quy)
- Học không giám sát (Unsupervised learning) 
Dimension reduction: PCA
Clustering: K-mean clustering/ DBScan
Module 02: Neural Network
- Tổng quan (layers/weights/ activation function…)
- Mạng Recurrent Neural Network
- Mạng Long short-term memory (LSTM)
- Mạng Gated Recurrent Unit (GRU)
- Thực hành ứng dụng:

Module 03: Deep Learning For Computer Vision
- Giới thiệu Deep Learning (Học sâu)
- Giới thiệu mạng CNN (kernel/padding/stride/pooling layer…) và tự xây dựng 1 mạng CNN đơn giản
- Các mạng CNN nổi tiếng: AlexNet, GoogLeNet, VGG, ResNet, ...
- Thực hành ứng dụng:

Module 04: Object detection (Phát hiện đối tượng)
- Tổng quan về Object Detection
(Phát hiện 1 đối tượng, Phát hiện nhiều đối tượng)
- Các mạng CNN cho bài toán Phát hiện đối tượng: R-CNN,
Fast R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD, ...
- Thực hành ứng dụng: 


Module 05: Image Segmentation 
 (Phân đoạn hình ảnh)
- Tổng quan về Image Segmentation (Sliding Window, Fully Convolutional)
- Metrics for Segmentation Models
- Các mạng CNN nổi tiếng cho bài toán Phân đoạn đối tượng: Mask R-CNN, Unet, DeepLab
- Thực hành ứng dụng:



Module 06: GAN
(Mô hình sinh dữ liệu)
- Tổng quan về mô hình GAN
- Nguyên lý hoạt động của 2 mạng đối nghịch trong GAN: Generator & Discriminator
- Các mô hình GAN phổ biến: DCGAN, Semi supervised GAN,...
- Xây dựng và huấn luyện mô hình GAN
- Thực hành ứng dụng: 



Module 07: Kỹ thuật xử lý ảnh cơ bản và nâng cao
- Các bộ lọc ảnh: Gaussian, Laplace, ...
- Trích xuất đặc trưng ảnh: Sobel, Canny, SIFT, HOG,...
- Các kỹ thuật trích xuất đặc trưng ảnh sử dụng OpenCV
- Thực hành ứng dụng: Trích xuất đặc trưng ảnh trong bài toán OCR, Xe tự hành


Module 08: Deep Learning với Pytorch
- Tổng quan các thành phần chính của Pytorch
- Tìm hiểu về TorchVision và Pytorch Lightning
- Thực hành viết training pipeline hoàn chỉnh với Pytorch


Module 09: Image Classification (Nâng cao)
- Các mạng Convolution đặc biệt: VGG, ResNet, EfficientNet, ViT,...
- Các metrics đánh giá Image Clasification
- Thực hành huấn luyện bộ dữ liệu Fashion-MNIST
- Case Project: Bài toán phân loại con dấu trong văn bản


Module 10: Object Detection (Nâng cao)
- Kiến trúc mô hình Object Detection: CNN, Sliding Window, Non-Maximum Suppression
- Các kiến trúc CNN hiện đại: 1-Stage, 2-Stage, Keypoint, Transformer
- Các metrics đánh giá 
- Case Project: Bài toán nhận diện con dấu


Module 11: Image Segmentation (Nâng cao)
- Các phương pháp truyền thống: Threshold, MeanShift, Watershed,...
- Các kiến trúc CNN hiện đại: MaskRCNN, Unet, DeepLab,...
- Các metrics đánh giá Image Segmentation
- Case Project: Bài toán Lane Detection trong xe tự hành

Module 12: Reinforcement Learning - Học tăng cường
- Ứng dụng Reinforcement Learning trong xe tự hành
- Thực hành huấn luyện mô hình xe tự hành mô phỏng bằng Unity với thuật toán Reinforcement Learning, kết hợp Lane Detection


Module 13: Image Generation với GAN (Nâng cao)
- Kiến trúc mô hình GAN, Generator, Discriminator, Loss Function
- Các metrics đánh giá GAN
- Cycle GAN
- Case Project: Thực hiện xây dựng mô hình sinh ảnh thay đổi theo phong cách cho trước với Neural Style Transfer
Module 14: Demo, Xuất bản, Đóng gói và Triển khai dự án
- Thực hành demo các ứng dụng AI bằng Streamlit 
- Xuất bản mô hình TorchScript, đóng gói và triển khai dự án bằng Docker và FastAPI
- Tổng kết và định hướng 


XEM KHUNG CHƯƠNG TRÌNH CHI TIẾT

Bao gồm hơn 60+ bài toán thực hành thực tế và 3 bài case project chi tiết đi khai phá những xu hướng ứng dụng Computer Vision mới nhất hiện nay: Xe tự hành mô phỏng sử dụng Reinforcement Learning kết hợp xử lý ảnh, OCR, GAN Image Transformation , ...

BẠN SẼ ĐƯỢC 
THỰC HÀNH
NHỮNG BÀI PROJECT
NÀO?

THAM GIA THực hành hơn 20+ project 

 BẠN SẼ HỌC TẬP VỚI AI ?

... chuyên gia đầu ngành

ThS. Nguyễn Trọng Hoàng Việt
Giải thưởng và thành tựu trong lĩnh vực AI/DS:
- Top 10 doanh nghiệp phát triển trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2020
- Triển khai thành công ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho các tập đoàn lớn Việt Nam và nước ngoài
- Giảng viên RubikAI, Facebook Developer Circle for Data Science  
Lĩnh vực nghiên cứu chủ yếu:
- OCR (Optical Character Recognition)
- Computer Vision on Video/Streaming Analytics
Recommender System
- Xây dựng kiến trúc hệ thống đáp ứng triệu người dùng
CEO Công ty Cổ phần Techainer
8 năm kinh nghiệm phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo 
TS. Đặng Tuấn Linh
Giải thưởng và thành tựu trong lĩnh vực AI/DS:
- Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ trường Đại học Công nghệ Kochi, Nhật Bản vào năm 2017
- Học bổng đặc biệt cho 3 năm học tiến sĩ của trường đại học Công nghệ Kochi, Nhật Bản, 2014
- Học bổng của chính phủ Nhật bản cho học thạc sĩ, 2012
Lĩnh vực nghiên cứu chủ yếu:
- Phát hiện/nhận dạng đối tượng
- Học máy - Thị giác máy tính
- Ứng học học máy trong việc quản lý hiệu năng mạng
Giảng viên, Bộ môn Truyền thông và Mạng máy tính

THÔNG TIN KHÓA HỌC

Học online qua Zoom

2 Buổi/Tuần
2 Giờ/Buổi
16 Buổi

Khai giảng
T3/2023

Số lượng
25 học viên

LỢI ÍCH KHI THAM GIA KHÓA HỌC TẠI COLE

TƯ VẤN MIỄN PHÍ

INTERACT

Môi trường học mở, giúp các em giao lưu bạn bè, trao đổi với thầy cô thông qua nhiều hình thức: trong giờ học, nhóm lớp trên zalo, facebook, tư vấn viên…

PRACTICE

Các bài thực hành được xây dựng song song với nền tảng kiến thức được giới thiệu, giúp các em làm quen với công nghệ từ sớm, kích thích đam mê, khả năng sáng tạo

SUPPORT

Đội ngũ tư vấn viên, trợ giảng theo sát khả năng tiếp thu và hỗ trợ quá trình học của học viên, giúp các em tự tin lựa chọn ngành học trong tương lai

NETWORK

Mạng lưới kết nối và thảo luận giữa các học viên, giảng viên, trợ giảng và cộng đồng các bạn học sinh có cùng đam mê công nghệ thông tin

CƠ HỘI NHẬN ƯU ĐÃI LÊN ĐẾN

Ưu đãi học phí sẽ kết thúc sau:

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

Họ và tên 

Số điện thoại 

Email 

Địa chỉ

40%

ngày

giây

phút

giờ

00
00
00
00

ĐĂNG KÝ NGAY

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Bạn đang học hoặc đã đăng ký một khóa học mà muốn đổi sang khóa khác thì phí đổi là 500k/ lần đổi.

Tôi có được đổi khóa học khi tham gia học không?

Nếu tôi bỏ lỡ các buổi học có được học bù hay bảo lưu không?

Khi bạn đăng ký tham gia chương trình học, bạn sẽ được bảo lưu khóa học nếu chưa có thời gian học.

Tôi có được xem lại các bài giảng đã học không?

Mỗi buổi học online sẽ được record lại và gửi lại cho học viên khi có yêu cầu.

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

Cole.vn đã tổ chức hàng chục khóa học giúp học viên nâng cao kỹ năng IT ứng dụng cho công việc như: chuyển đổi số, phân tích dữ liệu, phân tích nghiệp vụ, kế toán - hành chính, AI - trí tuệ nhân tạo,...

150+ ĐỐI TÁC TUYỂN DỤNG CỦA COLE.VN

Giấy phép hoạt động số ĐKKD 0109007268 do Sở KH&ĐT TP HN cấp ngày 29/11/2019
0869 810 635
contact@cole.vn
Địa chỉ: Tầng 3, số 8 Phan Văn Trường, Dịch Vọng Hậu, Cầu Giấy, Hà Nội
Văn phòng giao dịch: Toà D, Việt Đức Complex, 39 Lê Văn Lương, Nhân Chính, Thanh Xuân, Hà Nội