Thiết kế mô hình mạng CNN ứng dụng trong nhận dạng độ tuổi và giới tính: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật Điện tử - Viễn thông/ Nguyễn Thị Hồng Gấm, Lê Thị Quỳnh Nhi; Trương Ngọc Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022

 Ứng dụng mạng nơ ron tích chập cho bài toán phân loại sản phẩm: Đồ án tốt nghiệp Khoa Chất lượng cao ngành Công nghệ kỹ thuật máy tính/ Võ Tấn Duy; Trương Ngọc Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2019 xii, 77tr.; 30cm + 1 đĩa CDDewey Class no. : 006.6 -- dc 23Call no. : KMT-19 006.6 N573-T833

Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt và cảm xúc dùng mạng Nơ - Ron tích chập: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật điện tử truyền thông/ Nguyễn Văn Phúc; Nguyễn Ngô Lâm (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xix,106tr. : minh họa; 30cm Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23 Call no. : KĐĐ-41 006.3 N573-P577

Thiết kế mô hình mạng CNN ứng dụng trong nhận dạng độ tuổi và giới tính: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật Điện tử - Viễn thông/ Nguyễn Thị Hồng Gấm, Lê Thị Quỳnh Nhi; Trương Ngọc Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 62tr.: bảng, hình ảnh; 30cm

Xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt sử dụng mạng Nơ - ron tích chập: Đồ án tốt nghiệp Khoa Đào tạo chất lượng cao ngành Công nghệ kỹ thuật cơ điện tử/ Nguyễn Đức Khiêm, Phạm Quang Huy; Lê Minh Thành (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020 xii, 80tr.: minh họa; 30cm + 1 đĩa CD 1. Mạng nơron. 2. Trí tuệ nhân tạo. 3. Xử lý ảnh. I. Lê Minh Thành, giảng viên hướng dẫn. II. Phạm Quang Huy. Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23 Call no. : CĐT-46 006.3 N573-K45

SKL006575

Giáo trình mạng nơ ron học sâu và ứng dụng: Dùng cho môn học Deep learning và ứng dụng/ Lê Mỹ Hà. -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Quốc gia Tp.Hồ Chí Minh, 2019 343tr.: minh họa; 24 cm ISBN 9786047370825 1. Mạng nơ ron. 2. Mạng nơ ron tích chập. 3. Thị giác máy tính. 4. Trí tuệ nhân tạo. 5. Xử lý ngôn ngữ.Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23Call no. : 006.3 L433-H111

Thiết kế mô hình mạng CNN ứng dụng trong nhận dạng độ tuổi và giới tính: Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ kỹ thuật Điện tử - Viễn thông/ Nguyễn Thị Hồng Gấm, Lê Thị Quỳnh Nhi; Trương Ngọc Sơn (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022

Thiết kế và xây dựng phần mềm để phân tích và phân loại vận động tay trái/phải của con người qua tín hiệu điện não đồ và ứng dụng mạng nơ-ron tích chập: Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật y sinh/ Trần Thị Hậu, Vũ Thị Minh; Trần Đăng Khoa (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2022 114tr.: bảng, hình ảnh

Nhận dạng cảm xúc thông qua khuôn mặt dùng mạng nơ-ron tích chập CNN: Báo cáo tổng kết đề tài NCKH của sinh viên - Mã số SV2020 - 133/ Nguyễn Văn Phúc; Huỳnh Thị Thu Hiền (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020

Giáo trình mạng nơ ron học sâu và ứng dụng: Dùng cho môn học Deep learning và ứng dụng/ Lê Mỹ Hà. -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Quốc gia Tp.Hồ Chí Minh, 2019 343tr.: minh họa; 24 cm ISBN 9786047370825 1. Mạng nơ ron. 2. Mạng nơ ron tích chập. 3. Thị giác máy tính. 4. Trí tuệ nhân tạo. 5. Xử lý ngôn ngữ.Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23Call no. : 006.3 L433-H111

Nhận dạng cảm xúc thông qua khuôn mặt dùng mạng nơ-ron tích chập CNN: Báo cáo tổng kết đề tài NCKH của sinh viên - Mã số SV2020 - 133/ Nguyễn Văn Phúc; Huỳnh Thị Thu Hiền (Giảng viên hướng dẫn). -- Tp. Hồ Chí Minh: Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2020, 81tr.: hình, sơ đồ; 01 file, Không có bản giấy Dewey Class no. : 006.3 -- dc 23Call no. : ĐSV 006.3 N573-P536

Đề thi Xử lý ảnh công nghiệp ĐH Sư phạm Kỹ thuật TP.HCM 2018-2019 gồm 3 câu hỏi và đáp án chi tiết về các thuật toán cân bằng histogram, loại bỏ hạt gạo, CNN, tích chập ảnh.

Đề thi Thị giác máy (MAV1332529) học kỳ I năm 2020-2021 gồm các câu hỏi về xử lý ảnh, mạng LeNet-5, đạo hàm cấp hai, lọc Laplace, Butterworth. Đề thi có kèm theo đáp án để tham khảo.

Luận văn nghiên cứu ứng dụng học sâu (Deep Learning) để phân loại tổn thương da, sử dụng CNN và bộ dữ liệu ISIC 2019. Đề xuất công cụ hỗ trợ chẩn đoán.

Khóa luận xây dựng hệ thống phát hiện biển báo giao thông tại Việt Nam dựa trên học sâu (CNN, ResNet), tăng độ chính xác và tốc độ xử lý.

Luận văn xây dựng hệ thống phát hiện biển báo giao thông tại Việt Nam dùng CNN, ResNet. Mục tiêu: tăng độ chính xác, hỗ trợ lái xe tự hành.

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.

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.

Bài giảng Trí tuệ nhân tạo: Chương 6 - Ứng dụng của thị giác máy tính (computer vision), cung cấp cho sinh viên những kiến thức như: Khái niệm thị giác máy tính; Ứng dụng thị giác máy tính. Mời các bạn cùng tham khảo!

Mục tiêu nghiên cứu của đề tài "Thiết kế và xây dựng phần mềm để phân tích và phân loại vận động tay trái/phải của con người qua tín hiệu điện não đồ và ứng dụng mạng nơ-ron tích chập" nhằm nghiên cứu mối quan hệ giữa vận động tay với não bộ. Cụ thể, nhóm sẽ phân biệt tín hiệu gập duỗi khuỷu tay trái và phải từ tín hiệu điện não dựa vào mạng nơ-ron tích chập (CNN). Sau đó, nhóm sẽ thiết kế phần mềm có khả năng đọc dữ liệu, tiền xử lý và phân loại tín hiệu dựa vào phần mềm Matlab.