Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Deep Learning and Computer Vision A-Z + Prizes

Deep Learning và Thị giác Máy tính A-Z + Phần thưởng

Deep Learning và Thị giác Máy tính A-Z + Phần thưởng

Trở thành bậc thầy về tất cả các công cụ Thị giác Máy tính mới nhất. Phát hiện mọi thứ và tạo ra các ứng dụng mạnh mẽ.

4.6
(7,330 đánh giá)
52,234 học viên
Giảng viên
Hadelin de Ponteves
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 379.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
11.0 giờ video
97 bài giảng
6 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 18/03/2026

Bạn sẽ học được gì

Sở hữu bộ công cụ chứa các mô hình Thị giác Máy tính mạnh nhất
Hiểu lý thuyết đằng sau Thị giác Máy tính
Thành thạo OpenCV
Thành thạo Phát hiện Đối tượng
Thành thạo Nhận diện Khuôn mặt
Tạo các ứng dụng Thị giác Máy tính mạnh mẽ

Yêu cầu

Chỉ cần kiến thức Toán cấp 3
Kiến thức lập trình Python cơ bản

Đối tượng phù hợp

Dành cho bất kỳ ai quan tâm đến Thị giác Máy tính hoặc Trí tuệ Nhân tạo

Nội dung khóa học

12 phần • 85 bài giảng
1 Chào mừng đến với khóa học!
2 Các buổi hội thảo được đề xuất trước khi chúng ta bắt đầu!
3 Lộ trình học tập
4 Nhận tài liệu
5 Một số tài nguyên bổ sung!!
6 Tài liệu PDF này sẽ giúp bạn rất nhiều!
7 Phần thưởng $$ cho việc học
1 Kế hoạch tiếp cận
2 Thuật toán Viola-Jones
3 Đặc trưng Haar-like
4 Ảnh tích phân (Integral Image)
5 Huấn luyện Bộ phân loại
6 Adaptive Boosting (Adaboost)
7 Cascading
1 Chào mừng đến với phần Ứng dụng Thực tế
2 Hướng dẫn Cài đặt (một lần duy nhất!)
3 Mẹo Gỡ lỗi Thông dụng
4 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 1
5 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 2
6 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 3
7 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 4
8 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 5
9 Phát hiện Khuôn mặt - Bước 6
1 Thử thách Bài tập về nhà - Hướng dẫn
2 Thử thách Bài tập về nhà - Lời giải (Video)
3 Thử thách Bài tập về nhà - Lời giải (File mã nguồn)
1 Kế hoạch tiếp cận
2 SSD khác biệt như thế nào
3 Khái niệm Multi-Box
4 Dự đoán Vị trí Đối tượng
5 Vấn đề về Tỷ lệ (Scale)
1 Phát hiện Đối tượng - Bước 1
2 Phát hiện Đối tượng - Bước 2
3 Phát hiện Đối tượng - Bước 3
4 Phát hiện Đối tượng - Bước 4
5 Phát hiện Đối tượng - Bước 5
6 Phát hiện Đối tượng - Bước 6
7 Phát hiện Đối tượng - Bước 7
8 Phát hiện Đối tượng - Bước 8
9 Phát hiện Đối tượng - Bước 9
10 Phát hiện Đối tượng - Bước 10
11 Huấn luyện SSD
1 Thử thách Bài tập về nhà - Hướng dẫn
2 Thử thách Bài tập về nhà - Lời giải (Video)
3 Thử thách Bài tập về nhà - Lời giải (File mã nguồn)
1 Kế hoạch Tiếp cận
2 Ý tưởng Đằng sau GANs
3 GANs Hoạt động Như thế nào? (Bước 1)
4 GANs Hoạt động Như thế nào? (Bước 2)
5 GANs Hoạt động Như thế nào? (Bước 3)
6 Ứng dụng của GANs
1 GANs - Bước 1
2 GANs - Bước 2
3 GANs - Bước 3
4 GANs - Bước 4
5 GANs - Bước 5
6 GANs - Bước 6
7 GANs - Bước 7
8 GANs - Bước 8
9 GANs - Bước 9
10 GANs - Bước 10
11 GANs - Bước 11
12 GANs - Bước 12
13 Lời cảm ơn đặc biệt đến Alexis Jacq
14 Video CẢM ƠN
1 Deep Learning là gì?
2 Kế hoạch Tiếp cận
3 Nơ-ron
4 Hàm Kích hoạt
5 Mạng Nơ-ron hoạt động như thế nào?
6 Mạng Nơ-ron học như thế nào?
7 Gradient Descent
8 Stochastic Gradient Descent
9 Lan truyền ngược (Backpropagation)
1 Kế hoạch Tiếp cận
2 Mạng nơ-ron tích chập là gì?
3 Bước 1 - Thao tác Tích chập
4 Bước 1(b) - Lớp ReLU
5 Bước 2 - Gộp (Pooling)
6 Bước 3 - Trải phẳng (Flattening)
7 Bước 4 - Kết nối Đầy đủ
8 Tóm tắt
9 Softmax & Cross-Entropy
1 Chúc mừng nồng nhiệt vì đã hoàn thành thử thách!
2 Bài giảng Bổ sung

Giới thiệu khóa học

You've definitely heard of AI and Deep Learning. But when you ask yourself, what is my position with respect to this new industrial revolution, that might lead you to another fundamental question: am I a consumer or a creator? For most people nowadays, the answer would be, a consumer.

But what if you could also become a creator?

What if there was a way for you to easily break into the World of Artificial Intelligence and build amazing applications which leverage the latest technology to make the World a better place?

Sounds too good to be true, doesn't it?

But there actually is a way..

Computer Vision is by far the easiest way of becoming a creator.

And it's not only the easiest way, it's also the branch of AI where there is the most to create.

Why? You'll ask.

That's because Computer Vision is applied everywhere. From health to retail to entertainment - the list goes on. Computer Vision is already a $18 Billion market and is growing exponentially.

Just think of tumor detection in patient MRI brain scans. How many more lives are saved every day simply because a computer can analyze 10,000x more images than a human?

And what if you find an industry where Computer Vision is not yet applied? Then all the better! That means there's a business opportunity which you can take advantage of.

So now that raises the question: how do you break into the World of Computer Vision?

Up until now, computer vision has for the most part been a maze. A growing maze.

As the number of codes, libraries and tools in CV grows, it becomes harder and harder to not get lost.

On top of that, not only do you need to know how to use it - you also need to know how it works to maximise the advantage of using Computer Vision.

To this problem we want to bring... 

Computer Vision A-Z.

With this new course you will not only learn how the most popular computer vision methods work, but you will also learn to apply them in practice!

Can't wait to see you inside the class,

Kirill & Hadelin

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Computer Vision
Hiển thị tất cả khoá học Deep Learning
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊