Hệ thống phát hiện bạo lực (Violence Detection System): Đồ án tốt nghiệp ngành Kỹ thuật dữ liệu/ Vũ Văn Phước, Nguyễn Hoài Nam; Quách Đình Hoàng (Giảng viên hướng dẫn)--Tp. Hồ Chí Minh: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh, 2023 Call no.: KDL-33 006.3 V986-P577

Xây dựng mô hình mạng tích chập đồ thị của nội dung kết hợp bối cảnh và ứng dụng vào hệ khuyến nghị. Giáo viên hướng dẫn: Phan Thị Huyền Trang, sinh viên thực hiện: Cao Thị Thu Thủy, Nguyễn Hoàng Việt Pháp. Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, 2025

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!

Bài giảng "Học sâu và ứng dụng: Bài 3 - Giới thiệu về mạng tích chập Conv Neural Networks" nhằm giúp sinh viên làm quen với một trong những kiến trúc học sâu quan trọng nhất – mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNN) – được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực xử lý ảnh và thị giác máy tính.