Kiến thức
Môi trường ảo, pip và requirements.txt cho dự án AI Vision
Tạo venv cho từng dự án, cài đúng gói OpenCV, lưu requirements.txt, cài offline cho máy nhà máy, cài PyTorch nhận GPU và script kiểm tra môi trường.
Bài viết về Tools & Frameworks
Kiến thức
PyTorch, TensorFlow, ONNX, OpenVINO, TensorRT: học gì trước?
Vai trò của framework huấn luyện và runtime triển khai trong vòng đời một dự án AI Vision, cùng gợi ý thứ tự học.
Kiến thức
Docker cho kỹ sư AI: đóng gói ứng dụng vision, camera, GPU, compose
Dockerfile chuẩn cho ứng dụng vision Python, chạy với camera USB/GigE, tự khởi động lại, healthcheck, GPU NVIDIA, docker compose và lưu ý Windows/WSL.
Kiến thức
VS Code cho Python và AI: extension, debug, phím tắt
Thiết lập VS Code tối ưu cho Computer Vision: chọn đúng môi trường, debug có điều kiện, cấu hình và làm việc trên máy GPU từ xa.
Tài nguyên
Cheat sheet Git cho kỹ sư
Các lệnh Git theo tình huống: làm việc hằng ngày, nhánh, sửa sai, gắn tag phiên bản và .gitignore cho dự án AI.
Kiến thức
Git cho dự án AI và Vision: quản lý code, dữ liệu và mô hình
Nên và không nên commit gì, quy trình nhánh, Git LFS, DVC và gắn tag phiên bản mô hình triển khai.