.
.
👉Nội dung học:
- Kiến trúc và stack pipeline từ khi có dữ liệu camera tới khi tạo khung GUI html
- Gia công stream hình ảnh, nhân luồng stream; thu thập frame; dựng logic lọc ảnh
- Dựng mô hình nhận diện object bất kỳ với Yolo (phát hiện súng dao, trộm cắp, đột nhập nhà cửa, đi vào khu vực cấm... phát hiện đua xe, bốc đầu, tai nạn giao thông... phát hiện phá hoại tài sản ô tô, vẽ bậy, đánh nhau, đốt phá, ... phân loại xe giao thông, đo đạc tốc dộ, dự báo kẹt xe)
- Thực hành training image to model; eval model
- Thực hành Nvidia Deepstream with Jetson Xavier or Docker
- Thực hành body guesture detection
- Thực hành dựng datawarehouse cho tracing image object in-mem trên đa luồng cam
- Áp dụng pipline Deepstream với model Yolo, customize params
- Giám sát tài nguyên api qua cpu, ram processing xem trên mobile app
- Các hạn chế và ưu điểm
.
.
👉Thời gian học, cách thức học và nội dung học:
- Giảng viên chính:
dathoc.net/cv; nguồn tài liệu chính:
dathoc.net/skill- Tham khảo nội dung học tập
- Cách học là: online, trực tuyến livestream, trên nền tảng Dathoc.Net trong 5 buổi, mỗi buổi 2h; vào buổi tối t3, t5 từ 20h-22h30. Học viên cần có máy tính cá nhân có webcam để tham gia livestream học; cần có tai nghe và mic.
-
Máy tính cần GPU RTX 3060, 4060.. GTX 1660... nhiều lõi CPU và nhiều ram; ít nhất 8 lõi cpu, ít nhất 8gb ram.
.
👉 DS lớp kèm lịch học:
https://docs.google.com/spreadsheets/d/14IW1-uQR605Enw9PKrZB7lK5wgGpyH7Dgq4NkkAUCyU/edit?usp=sharing.
.
👉Kết quả và mong muốn đầu ra Khoá học:
- Học viên sẽ đủ kiến thức để tự xây dựng cho mình pipeline Áp dụng Nvidia DeepStream với nhận diện hình ảnh từ camera qua mô hình
.
.
👉 KHÔNG CHIA SẺ mã nguồn. KHÔNG CHIA SẺ dữ liệu. Anh chị em ai cần MÃ NGUON và DỮ LIỆU, đóng bổ sung phí 25.000.000 (25 triệu vnd) để có được mã nguồn và dữ liệu trong Khoá học
- Clip ghi hình các buổi học từ Các khoá
- Dữ liệu trong khoá học
- Models
- Mã nguồn, dự án trải nghiệm
- Git, stack mã nguồn đặc trưng từng dự
