Tuy nhiên, khoảng cách giữa việc train được một model và xây dựng được một hệ thống AI chạy thực tế là rất lớn. Một hệ thống Computer Vision production không chỉ gồm model training, mà còn liên quan tới data pipeline, class imbalance, optimization, latency, deployment, mobile inference và system integration. Điều mà một AI Engineer rất cần phải trau dồi khi theo lĩnh vực Computer Vision này.
Chương trình được thiết kế để giúp học viên đi trọn hành trình xây dựng một hệ thống Computer Vision end-to-end:
Business Problem → Dataset → Training → Evaluation → Optimization → Mobile Deployment → Production Mindset
3 Trụ cột cốt lõi của khoá học
Xây dựng & Huấn luyện Model
Từ việc phân tích Business Problem, xử lý Imbalanced Data, Data Augmentation đến Training các Deep Learning models.
Tối ưu hoá Hệ thống
Phân tích lỗi (Error Analysis), giải thích AI với Grad-CAM, chuyển đổi ONNX và xử lý bài toán đánh đổi giữa Accuracy & Latency.
Triển khai Thực tế (Mobile AI)
Đưa mô hình AI xuống thiết bị di động (Android), tối ưu Inference Pipeline và xây dựng tư duy Production Mindset.
Nội dung chương trình (16 buổi)
Module 1 — Build Computer Vision Systems from Scratch
Tập trung xây dựng nền tảng và triển khai hoàn chỉnh bài toán Image Classification thực tế.
- Business Problem & Computer Vision Pipeline
- Endoscopic Image Classification & Deep Learning Approaches
- Dataset Analysis, Imbalanced Data & Data Augmentation
- Building & Training Deep Learning Models
- Model Evaluation & Comparison
- Qualitative Evaluation & Explainability (Grad-CAM)
Module 2 — Deploy Computer Vision Systems to Production
Tập trung tối ưu và triển khai hệ thống AI vào môi trường thực tế.
- Advanced Model Evaluation & Error Analysis
- Model Optimization & Deployment Strategy
- Mobile AI Deployment
- Android Integration for AI Applications
- ONNX Conversion & Model Optimization
- AI Inference Pipeline on Mobile
- Testing & Performance Evaluation
- Capstone Project & Production Mindset
Mentor — Trần Văn Cường
Senior AI Engineer | Applied AI & Computer Vision
- Thạc sĩ Khoa học Máy tính – Đại học Công nghệ, ĐHQGHN
- Senior AI Engineer tại VinFast
- Từng là Senior AI Engineer tại Samsung SDS và AI Engineer tại FPT Corporation
- 6+ năm kinh nghiệm triển khai AI/ML end-to-end trong doanh nghiệp
Kinh nghiệm chuyên môn: Computer Vision, Face Recognition, OCR, eKYC; Xây dựng AI pipeline end-to-end; FastAPI, Docker, Triton Inference Server; Real-time AI & Edge AI deployment trên mobile/camera systems.
Đối tượng:
- Sinh viên CNTT, AI, Data Science muốn làm project thực tế để đi thực tập/xin việc.
- Người định hướng theo AI Engineer nhưng chưa có kinh nghiệm production.
- Developer, Tester, QA hoặc người muốn hiểu cách triển khai hệ thống AI thực tế.
Yêu cầu đầu vào:
- Có nền tảng Python cơ bản, biết sử dụng OpenCV, NumPy, Matplotlib.
- Có kiến thức cơ bản về Machine Learning, Deep Learning, CNN.
- Có khả năng tự tìm hiểu và đọc tài liệu kỹ thuật.
Hiểu toàn diện pipeline Computer Vision end-to-end trong doanh nghiệp.
Tự tay xây dựng và đánh giá hệ thống Image Classification thực tế.
Biết cách xử lý các vấn đề nhức nhối về dữ liệu như class imbalance & augmentation.
Deploy AI model thành công trên thiết bị di động Android.
Hoàn thiện 2 project end-to-end theo chuẩn production mindset để đưa vào CV.
.jpg)
.jpg)
