Nghiên cứu ứng dụng mạng neural dự báo tần số dao động tự nhiên của dầm vật liệu đa chức năng: Đề án thạc sĩ ngành Kỹ thuật cơ khí/ Nguyễn Thị Hoa Cúc; Lê Quốc Cường, Phạm Sơn Minh (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2024 Call no. : 8520103 620.11 N573-C963

Khóa luận nghiên cứu ứng dụng AI và mạng nơ-ron trong biến đổi ảnh 2D thành 3D, tập trung vào Structure-from-Motion (SfM) và Neural Radiance Fields (NeRF). Đề xuất giải pháp tự động hóa quy trình, nâng cao hiệu quả thiết kế đồ họa.

Báo cáo chuyên đề về ứng dụng CNN trong phát hiện sớm ung thư vú qua ảnh mô học, nghiên cứu học máy, học sâu và công cụ Orange Data Mining.

Đề cương ôn tập Trí tuệ nhân tạo tổng hợp các nội dung cốt lõi như khái niệm và lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo, biểu diễn tri thức, tìm kiếm và suy luận, học máy, mạng nơ-ron nhân tạo và các ứng dụng thực tiễn. Tài liệu giúp người học hệ thống hóa kiến thức, củng cố lý thuyết và chuẩn bị hiệu quả cho kiểm tra, đánh giá môn học.

Đồ án nghiên cứu ứng dụng học máy để xây dựng web app nhận diện biển số xe. Sử dụng YOLOv5, Flask, Laravel, đạt độ chính xác 80%, hướng tới thương mại hóa.

Đồ án nghiên cứu ứng dụng học máy để xây dựng web app nhận diện biển số xe. Sử dụng CNN, Flask, OpenCV và YOLO để phát triển ứng dụng web.

Mục tiêu của đề tài là xây dựng mạng nơ-ron nhân tạo phân tích rung động của máy phay trong lúc cắt và không cắt, từ đó có thể dự đoán được tình trạng làm việc thực tế của máy phay ngay cả trong các tình huống dao không cất hoặc gãy hỏng trong điều kiện không có người giám sát trực tiếp.

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 2 - Giới thiệu về mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Mạng nơ-ron và bộ não; một số hàm kích hoạt thường gặp; perceptron đơn giản hóa; mạng nơ-ron một lớp ẩn;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 4 - Huấn luyện mạng nơ-ron" gồm có các nội dung chính sau đây: Hàm kích hoạt; tiền xử lý dữ liệu; khởi tạo trọng số; các kỹ thuật chuẩn hóa. Mời các bạn cùng tham khảo!

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 5 - Huấn luyện mạng nơ-ron" trình bày các nội dung chính sau đây: Các giải thuật tối ưu cho mạng nơ-ron; chiến lược thay đổi tốc độ học; một số kỹ thuật chống overfitting; làm giàu dữ liệu (data augmentation); lựa chọn siêu tham số;... Mời các bạn cùng tham khảo!

Tham khảo “Đề thi kết thúc học phần học kì 2 môn Tối ưu hóa và ứng dụng năm 2023-2024” để giúp các em làm quen với cấu trúc đề thi, đồng thời ôn tập và củng cố kiến thức căn bản trong chương trình học. Tham gia giải đề thi để ôn tập và chuẩn bị kiến thức và kỹ năng thật tốt cho kì thi sắp diễn ra nhé!