Chặng 1: Python

Bài học theo thứ tự

Học lần lượt từ trên xuống. Làm hết bài tập trong mỗi bài, đánh dấu đã học để theo dõi tiến độ.

1. 1

   Cài Python, VS Code và chạy chương trình đầu tiên

   Cài đúng Python 3 và VS Code · Chạy file .py bằng terminal và nút Run · Đọc hiểu thông báo lỗi đầu tiên

   Bài học~40 phút
   Đã học bài 1
2. 2

   Biến, kiểu dữ liệu và toán tử

   Dùng int, float, str, bool đúng chỗ · Ép kiểu và định dạng chuỗi bằng f-string · Nhận biết lỗi chia số nguyên, làm tròn số thực

   Bài học~60 phút
   Đã học bài 2
3. 3

   Rẽ nhánh và vòng lặp

   Viết if/elif/else cho tiêu chí OK/NG · Dùng for, while, range, break, continue · Tránh vòng lặp vô hạn

   Bài học~60 phút
   Đã học bài 3
4. 4

   List, tuple, dict và set

   Chọn cấu trúc dữ liệu phù hợp · Duyệt, lọc, sắp xếp dữ liệu · Dùng list comprehension và dict để thống kê

   Bài học~75 phút
   Đã học bài 4
5. 5

   Hàm và module

   Viết hàm có tham số mặc định và giá trị trả về · Tách code thành module và import · Viết docstring, type hint cơ bản

   Bài học~75 phút
   Đã học bài 5
6. 6

   Đọc ghi file, pathlib và xử lý lỗi

   Đọc ghi file văn bản với with · Làm việc với đường dẫn bằng pathlib · Bắt lỗi bằng try/except đúng cách

   Bài học~60 phút
   Đã học bài 6
7. 7

   Môi trường ảo, pip và thư viện cho AI Vision

   Tạo môi trường ảo cho từng dự án · Cài thư viện bằng pip và lưu requirements · Kiểm tra PyTorch nhận GPU

   Bài học~45 phút
   Đã học bài 7
8. 8

   Xử lý thư mục ảnh, CSV và log

   Duyệt hàng nghìn ảnh bằng pathlib · Ghi kết quả ra CSV mở được bằng Excel · Ghi log thay cho print

   Thực hành~60 phút
   Đã học bài 8
9. 9

   NumPy cơ bản: mảng, slicing, vector hóa

   Tạo mảng, hiểu shape và dtype · Cắt mảng bằng slicing và mặt nạ boolean · Thay vòng lặp bằng phép toán vector hóa

   Bài học~75 phút
   Đã học bài 9
10. 10

    Ảnh là mảng số: NumPy cho xử lý ảnh

    Hiểu ảnh xám, ảnh màu, thứ tự BGR · Cắt ROI và tạo mặt nạ · Tránh bẫy tràn số uint8

    Bài học~60 phút
    Đã học bài 10
11. 11

    Dự án chặng 1: báo cáo chất lượng thư mục ảnh

    Kết hợp pathlib, NumPy, CSV, logging trong một chương trình · Phát hiện ảnh hỏng, quá tối, quá sáng · Viết code chia hàm rõ ràng, chạy lại được

    Dự án~120 phút
    Đã học bài 11