Khóa Học AI Computer Vision – Làm chủ thị giác nâng cao
Thời lượng
2.5 tháng – 18 buổi học (kết hợp lý thuyết, thực hành và dự án thực tế)
Hình thức đào tạo
Học online linh hoạt (có video ghi hình bài giảng)
Học phí
Liên hệ
Tổng quan
Ứng dụng nổi bật của Computer Vision:
- Phát hiện lỗi sản phẩm, kiểm tra chất lượng tự động trong dây chuyền sản xuất.
- Giám sát an ninh, đếm người, đo lường hành vi khách hàng tại cửa hàng hoặc không gian công cộng.
- Tìm kiếm sản phẩm bằng hình ảnh, gợi ý mua hàng thông minh trong thương mại điện tử.
- Tích hợp AR/VR để nâng cao trải nghiệm số, đào tạo nội bộ hoặc hỗ trợ khách hàng từ xa.
Xu hướng mới trong Computer Vision:
Với sự phát triển của các mô hình deep learning (YOLO, Mask R-CNN, Vision Transformers…), thị giác máy tính đang chuyển sang: - Thị giác 3D.
- Cảm biến chiều sâu.
- Phân tích ngữ cảnh không gian. Điều này mở ra cơ hội ứng dụng trong giáo dục, kiến trúc, y tế chẩn đoán hình ảnh và giải trí tương tác.
Nhu cầu nhân lực & cơ hội nghề nghiệp:
Nguồn nhân lực có kỹ năng AI – đặc biệt là Computer Vision – hiện đang thiếu hụt nghiêm trọng. Trang bị năng lực chuyên sâu trong lĩnh vực này không chỉ giúp cá nhân tăng tốc sự nghiệp mà còn mang lại lợi thế cạnh tranh lớn cho doanh nghiệp trong kỷ nguyên số hóa.
Khóa học AI Computer Vision tại Cole:
Đây là chương trình đào tạo chuyên sâu dành cho những ai muốn khai thác triệt để tiềm năng AI trong xử lý hình ảnh và video. Chương trình được thiết kế bởi đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm thực chiến, cập nhật theo xu hướng công nghệ mới nhất năm 2025 trong Computer Vision và Deep Learning.
Những xu hướng ứng dụng AI hiện nay hiện nay:
Lợi ích khóa học
Đào tạo trực tuyến
Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet. Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.
Nội dung buổi học
Sẽ bao gồm trung bình 60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.
Tài liệu học tập
Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.
Video bài giảng
Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.
Tương tác trực tiếp
Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.
Mục tiêu học tập
Đối tượng học tập
Chuẩn đầu ra
Theo chuẩn BLOOM – 3 cấp độ: Biết – Hiểu – Áp dụng
Theo chuẩn BLOOM – 3 cấp độ: Biết – Hiểu – Áp dụng
- Nắm được các khái niệm cốt lõi trong AI và định hướng phát triển của Computer Vision hiện đại.
- Hiểu vai trò của xử lý dữ liệu, tiền xử lý và kỹ thuật Data Augmentation trong việc nâng cao hiệu suất mô hình, giảm overfitting.
- Nắm tiến trình phát triển của các mô hình Computer Vision từ truyền thống đến SOTA (YOLO, ResNet, GAN, Diffusion…) và ý nghĩa của các thành phần trong kiến trúc mô hình.
- Hiểu toàn diện quy trình giải quyết bài toán AI: phân tích – thiết kế mô hình – huấn luyện – đánh giá.
- Phân biệt và làm chủ các nhóm bài toán trong CV: Image Classification, Object Detection, Image Segmentation, Image Generation, GANs…
- Sử dụng thành thạo các chỉ số đánh giá hiệu suất (accuracy, precision, recall, IoU, mAP…) để đo lường & cải thiện mô hình.
- Triển khai hơn 20+ bài toán thực chiến: OCR, eKYC, nhận diện khuôn mặt, nhận diện hành động, dự đoán ảnh, caption ảnh, phân đoạn y tế…
- Áp dụng kiến thức để xây dựng pipeline AI hoàn chỉnh, từ dữ liệu đến sản phẩm triển khai thực tế (demo web/API).
- Giải quyết các vấn đề dữ liệu thực (nhiễu, thiếu, không đồng nhất), tối ưu mô hình và phản biện kết quả với tư duy kỹ thuật cao.
Năng lực công cụ – Năng lực tư duy
Năng lực công cụ – Năng lực tư duy
- Xử lý dữ liệu & hình ảnh: PyTorch, OpenCV, Albumentations, Streamlit.
- Mô hình hiện đại Computer Vision: YOLO (1-stage), SSD, R-CNN (2-stage), ResNet, EfficientNet, GAN, Diffusion.
- Ứng dụng thị giác máy tính: RetinaFace, ArcFace, eKYC, 3D CNN, Image Captioning.
- Triển khai mô hình: Streamlit, TorchScript, API/Web UI cơ bản, phân tích kết quả với metric chuyên dụng.
- Tư duy giải quyết bài toán AI: Hiểu sâu quy trình phân tích, thiết kế & hiện thực hóa bài toán Computer Vision.
- Tư duy tối ưu mô hình: Biết lựa chọn kiến trúc phù hợp, điều chỉnh tham số, xử lý overfitting và đánh đổi hiệu suất.
- Tư duy ứng dụng AI: Chuyển hóa kiến thức kỹ thuật thành sản phẩm ứng dụng thực tế trong Y tế, Tài chính, An ninh, Công nghiệp thông minh.
Học viên sẽ thực hành các case mang tính ứng dụng cao trong khóa học
Học viên sẽ thực hành các case mang tính ứng dụng cao trong khóa học
- Thực hành tăng cường dữ liệu (Data Augmentation).
- Thực hành huấn luyện Image Classification trên bộ dữ liệu Cifar-10.
- Thực hành Segmentation cho bài toán phân đoạn ảnh y tế.
- Thực hành bài toán eKYC (xác thực định danh điện tử).
- Thực hành xây dựng mô hình nhận dạng hành động với model I3D.
Lộ trình học tập
Giảng viên
- Leader AI tại FPT Software. Phó kiến trúc sư kỹ thuật. Nhà khoa học ứng dụng. Back-End Developer.
Các dự án nổi bật:
- Electronic Know Your Customer (eKYC), quy trình cho phép xác minh điện tử danh tính của khách hàng
bằng giấy tờ tùy thân dựa trên các mô hình AI.
- Các dự án trong lĩnh vực y tế: dự đoán tự động bệnh thalassemia, phân tích bện dựa trên hình ảnh nội soi,
dự án số hóa và lưu trữ biểu đồ bệnh nhân để cung cấp phân tích hỗ trợ bệnh nhân.
- Các dự án Smart City, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để trích xuất trạng thái, cảm xúc.
Chuyên gia nghiên cứu và phát triển về Trí tuệ nhân tạo - Ban nghiên cứu và phát triển - Tập đoàn Sun Asterisk
Chuyên gia nghiên cứu và phát triển về Trí tuệ nhân tạo - Ban nghiên cứu và phát triển - Tập đoàn Sun Asterisk
AI Engineer, tại trung tâm CNTT - Ngân hàng Bảo Việt
AI Engineer, tại trung tâm CNTT - Ngân hàng Bảo Việt
Dự án học viên
Feedback học viên
Cao Minh Anh
CEO và Quản lý chuối cung ứng Việt - Hàn
Đỗ Anh Thư
Data Analyst tại Sun Group
Vũ Nhật Ánh
Quản lý tại công ty CNA
Lợi ích chỉ có tại COLE
Giới thiệu việc làm sau khóa học
Học lại free
Cộng đồng chuyển đổi số 1
Câu hỏi thường gặp
- Một số khóa học có công cụ để thhuwcj hành, các GV sẽ chuẩn bị trước thông tin và hướng dẫn cài đặt công cụ để học viên tham gia học tập một cách hiệu quả nhất."
Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.
-
Hotline
-
Email
-
Trang tin chính thức
Hoặc để lại thông tin
COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills
5000+
Học viên theo học
30%
Thu nhập học viên tăng lên sau khi học
30+ Khóa học
Hàng đầu về ứng dụng công nghệ
50+
Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số
300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng
Hình ảnh lớp học
