Thư viện tài liệu Thị giác máy tính – Giáo trình, Bài giảng, Đề thi và Bài tập

Thị giác máy tính (Computer Vision) là lĩnh vực giúp máy tính “nhìn thấy” và hiểu được thông tin từ hình ảnh và video. Môn học trang bị kiến thức về xử lý ảnh, nhận dạng đối tượng, phân tích cảnh và các mô hình học sâu cho thị giác máy tính. Sinh viên sẽ được tiếp cận từ các thuật toán truyền thống đến công nghệ hiện đại như CNN, YOLO, Mask R-CNN, và Vision Transformers.

Giáo trình Thị giác máy tính

Giáo trình cung cấp nền tảng lý thuyết và kỹ thuật chuyên sâu:

• Nguyên lý xử lý ảnh số và thị giác máy tính.
• Các phương pháp nhận dạng đặc trưng và trích xuất thông tin.
• Mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho phân loại và nhận dạng đối tượng.
• Ứng dụng thị giác máy tính trong y tế, an ninh, giao thông.

Nắm vững giáo trình giúp bạn xây dựng hệ thống AI có khả năng “nhìn” và phân tích hiệu quả.

Bài giảng Thị giác máy tính

Bài giảng trực quan kết hợp lý thuyết và minh họa thực tế:

• Cách áp dụng các bộ lọc xử lý ảnh để cải thiện chất lượng hình ảnh.
• Triển khai mô hình nhận dạng khuôn mặt và biển số xe.
• Hướng dẫn sử dụng OpenCV, TensorFlow, PyTorch cho các bài toán thị giác.
• Phân tích các nghiên cứu và ứng dụng mới nhất trong lĩnh vực.

Bài giảng giúp người học nhanh chóng tiếp cận và áp dụng vào thực tiễn.

Đề thi Thị giác máy tính

Bộ đề thi kiểm tra kiến thức và kỹ năng triển khai:

• Câu hỏi lý thuyết về các kỹ thuật xử lý ảnh và mô hình AI.
• Bài tập lập trình phân loại ảnh với CNN.
• Nhận dạng đối tượng trong video giám sát.
• Đánh giá độ chính xác và tối ưu mô hình thị giác.

Đề thi giúp bạn tự kiểm tra năng lực và củng cố kiến thức.

Bài tập Thị giác máy tính

Bài tập đa dạng, bám sát ứng dụng thực tế:

• Phân loại ảnh với các tập dữ liệu phổ biến như CIFAR-10, ImageNet.
• Xây dựng hệ thống nhận diện biển số xe tự động.
• Phân tích và đếm số người trong video giám sát.
• Áp dụng mô hình phân đoạn ảnh để tách nền.

Bài tập giúp rèn luyện khả năng lập trình và tối ưu mô hình AI.

Project Thị giác máy tính

Project đòi hỏi vận dụng toàn diện kiến thức đã học:

• Phát triển hệ thống giám sát an ninh thông minh.
• Ứng dụng nhận dạng bệnh từ hình ảnh y tế.
• Xây dựng công cụ kiểm tra chất lượng sản phẩm trong sản xuất.
• Tạo ứng dụng hỗ trợ lái xe thông minh với nhận diện biển báo.

Project giúp kết nối lý thuyết với ứng dụng thực tiễn, sẵn sàng triển khai.

Tài liệu tham khảo Thị giác máy tính

Nguồn tài liệu hỗ trợ nghiên cứu và phát triển:

• Sách chuyên ngành về xử lý ảnh và thị giác máy tính.
• Tài liệu hướng dẫn OpenCV, TensorFlow, PyTorch.
• Bài báo nghiên cứu về các mô hình thị giác AI mới nhất.
• Kho dữ liệu chuẩn cho huấn luyện và đánh giá mô hình.

Tham khảo nhiều nguồn giúp bạn luôn bắt kịp xu hướng công nghệ.

Kết luận

Kho học liệu Thị giác máy tính mang đến tài nguyên toàn diện từ lý thuyết, thực hành đến nghiên cứu nâng cao, giúp bạn làm chủ công nghệ AI phân tích hình ảnh và video. Truy cập ngay TaiLieu.VN để khai thác kho học liệu và áp dụng vào các dự án thị giác máy tính của bạn.