Thị giác máy tính nền tảng

Tại sao phải sử dụng Docker.mp4

Phân biệt Docker và Máy ảo.mp4

Docker là gì?

Docker Image và Docker Container.mp4

Phân biệt image và container

Đường dẫn tải Docker

https://docs.docker.com/desktop/install/windows-install/

[MLEs] Cài đặt Docker.mp4

Cài đặt Docker

[MLEs] Cài đặt Flask Project.mp4

[MLEs] Docker File và Docker Image.mp4

[MLEs] Xây dựng Docker Image.mp4

Xây dựng Docker Image và chạy docker Container

[MLEs] Chạy Docker Container từ Docker Image.mp4

[MLEs] Debug container.mp4

Đường dẫn tra cứu:

https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/

[MLEs] Tra cứu các lệnh.mp4

[MLEs] Khi deploy lên một server ta sẽ tải lên?

[MLEs] Có thể tạo nhiều Docker container từ một Image hay không?

Docker container

Code

Slide

Docker với Cloud

Code: <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://drive.google.com/file/d/1BbOCMrFWVjjkPnahLk98O6KppknCJ0QA/view?usp=drive_link">https://drive.google.com/file/d/1BbOCMrFWVjjkPnahLk98O6KppknCJ0QA/view?usp=drive_link</a>

Tài liệu

<ul><li>Các chú ý khi Deploy model</li><li>Docker</li></ul>

Video

Video trên lớp

<ul><li>Docker là gì?</li><li>Phân biệt image và container</li><li>Cài đặt Docker</li><li>Xây dựng Docker Image và chạy docker Container</li><li>Docker container</li></ul>

LECTURE 11: Docker + Cloud

<ul><li>Các bài toán trong Computer vision</li><li>Các không gian màu ảnh số</li><li>Xử lý ảnh trong computer vision</li><li>Thực hành xử lý ảnh với OpenCV</li></ul>

LECTURE 1: Giới thiệu chung về Computer vision

<ul><li>Giới thiệu về hình ảnh, cấu trúc của hình ảnh</li><li>Giới thiệu về Filter, một số filter cơ bản để xử lý ảnh</li><li>Cấu trúc mô hình CNN, các đặc điểm vượt trội so với mạng Neural Network.</li></ul>

[Chuẩn bị trước] Mạng tích chập - Convolutional neural network

<ul><li>Phép toán convolution và các tham số của phép toán convolution</li><li>Các loại layer trong mô hình CNN</li><li>Các mô hình CNN nổi tiếng: VGG, ResNet, MobileNet …</li><li>Dự án mẫu: Giải bài toán Image classification</li></ul>

LECTURE 2: Mô hình Convolution neural network (2 buổi)

Xem kỹ hướng dẫn <a target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow" href="https://docs.google.com/presentation/d/11y7B0SlAjOJtS6T3Ruq7aw0L3QcPn1MY104bbz1pwMk/edit?usp=sharing">tại đây</a>

Bài tập cuối khóa

<ul><li>Giới thiệu chung về bài toán OD, cấu trúc của các bộ dữ liệu giải bài toán OD</li><li>Mô hình two-stage (Faster RCNN), mô hình one-stage (YOLO, RetinaNet)</li><li>Chỉ số đánh giá mô hình Object detection</li><li>Vấn đề tỷ lệ giữa kích thước của đối tượng và kích thước ảnh</li><li>Dự án mẫu: Giải bài toán Object detection sử dụng YOLOv5</li></ul>

LECTURE 3: Bài toán object detection (2 buổi)

<ul><li>Data augmentation cho bài toán image classification và object detection</li><li>Dự án mẫu: Thực hành lập trình data augmentation cơ bản và sử dụng auto-augmentation</li></ul>

LECTURE 4: Kỹ thuật Data augmentation trong computer vision

<ul><li>Bài toán semantic segmentation và instance segmentation</li><li>Mô hình Masked RCNN, UNET</li><li>Chỉ số đánh giá mô hình segmentation</li><li>Dự án mẫu: Giải bài toán image segmentation sử dụng UNET</li></ul>

LECTURE 5: Bài toán image segmentation (2 buổi)

<ul><li>Kỹ thuật image embedding</li><li>Contrastive learning và bài toán face recognition</li><li>Dự án mẫu: Giải bài toán face recognition</li></ul>

LECTURE 6: Bài toán Face recognition (2 buổi)

<ul><li>Mô hình GANs</li><li>Mô hình Stable diffusion</li><li>Chỉ số đánh giá mô hình image generation</li></ul>

LECTURE 7: Bài toán Image generation

<ul><li>Các kỹ thuật trực quan hoá mô hình nói chung</li><li>CAM và GradCAM</li><li>Thực hành trực quan hoá mô hình CNN với GradCAM</li></ul>

LECTURE 8: Trực quan hoá mô hình CNN với GradCAM

<ul><li>Giới thiệu chung về ý tưởng weakly-supervised learning, semi-supervised learning và self-supervised learning</li><li>Kỹ thuật self-supervised learning trên hình ảnh</li></ul>

LECTURE 9: Self-supervised learning với dữ liệu hình ảnh

<ul><li>Convolution 3D, Depth-wise convolution</li><li>Các mô hình trích xuất đặc trưng của video</li></ul>

LECTURE 11: Docker + Cloud

1. Docker là gì?

1.1. Tại sao phải sử dụng Docker.mp4

1.2. Phân biệt Docker và Máy ảo.mp4

2. Phân biệt image và container

2.1. Docker Image và Docker Container.mp4

3. Cài đặt Docker

3.1. [MLEs] Cài đặt Docker.mp4

4. Xây dựng Docker Image và chạy docker Container

4.1. [MLEs] Cài đặt Flask Project.mp4

4.2. [MLEs] Docker File và Docker Image.mp4

4.3. [MLEs] Xây dựng Docker Image.mp4

5. Docker container

5.1. [MLEs] Chạy Docker Container từ Docker Image.mp4

5.2. [MLEs] Debug container.mp4

5.3. [MLEs] Tra cứu các lệnh.mp4

5.4. [MLEs] Khi deploy lên một server ta sẽ tải lên?

5.5. [MLEs] Có thể tạo nhiều Docker container từ một Image hay không?

6. Code

6.1. Code

7. Slide

7.1. Slide

7.2. Code

7.3. Docker với Cloud

8. Video trên lớp

8.1. Tài liệu

8.2. Video