Có nên chuyển hướng sang học Computer Vision (CV) – Thị giác máy tính?

Tags: ai, career, job, opencv, thị giác máy tính

Bạn là một developer với kinh nghiệm dày dặn và đang tìm kiếm một chuyên môn mới để học hỏi? Bạn đã cân nhắc đến 3D games, AR/VR và IoT, nhưng cuối cùng lại bị thu hút bởi Computer Vision (Thị giác máy tính)?

Hãy cùng tìm hiểu xem đầu tư vào lĩnh vực này có thật sự đáng giá hay không, những thử thách và cơ hội nào đang chờ đợi bạn!

Computer Vision: Hứa hẹn tiềm năng, nhưng cũng đầy thách thức

Computer Vision là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép máy tính “nhìn” và hiểu được hình ảnh, video như con người. Ứng dụng của Computer Vision vô cùng đa dạng, từ phát hiện khuôn mặt, phân loại đối tượng đến lái xe tự động và chẩn đoán y tế.

Bạn yêu thích automation và đã bắt đầu tìm hiểu về OpenCV và Keras? Chắc chắn bạn sẽ bị hấp dẫn bởi tiềm năng to lớn của Computer Vision trong việc tự động hóa các quy trình và giải quyết các vấn đề phức tạp.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Computer Vision để tự động kiểm tra chất lượng sản phẩm trong nhà máy, phân tích tình trạng giao thông để tối ưu hóa luồng xe, hoặc xây dựng hệ thống giám sát an ninh hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, con đường chinh phục Computer Vision không hề dễ dàng. Có thể thấy rằng, lĩnh vực này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, Deep Learning và kỹ năng lập trình cao.

Những thách thức bạn có thể gặp phải

• Chi phí đầu tư: Chi phí cho thiết bị, card đồ họa chuyên dụng để train DNN có thể khá cao, nhất là so với phát triển ứng dụng iOS. Bạn cần đầu tư vào CPU/GPU mạnh mẽ, bộ nhớ lớn để đáp ứng nhu cầu tính toán phức tạp trong quá trình training.
• Quy trình phức tạp: Chuẩn bị dữ liệu, train model và tối ưu hóa model là những công việc tốn thời gian và đòi hỏi sự tỉ mỉ. Bạn cần thu thập một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, sau đó tiền xử lý, gán nhãn dữ liệu, và lựa chọn kiến trúc mạng phù hợp để training model. Việc tối ưu hóa model cũng đòi hỏi kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm để cải thiện độ chính xác, tốc độ xử lý và giảm thiểu hiện tượng overfitting.
• Thiếu cá nhân nổi bật: Mặc dù Computer Vision đang phát triển mạnh mẽ, nhưng tại Việt Nam và khu vực Châu Á, vẫn chưa có nhiều cá nhân nổi bật với model DNN riêng. Điều này khiến nhiều người cảm thấy lo lắng về khả năng cạnh tranh trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, đây không phải là vấn đề quá nghiêm trọng, bởi bạn có thể tái sử dụng và fine-tune các model có sẵn để phù hợp với nhu cầu của mình.

Quan điểm trái chiều

• “Không cần nghĩ ra model mới, chỉ cần hiểu cách mô hình hoạt động là đủ.” – Có thể thấy rằng, với sự phát triển của các foundation model như grounding dino, sam2, bạn có thể tái sử dụng và fine-tune các model có sẵn thay vì phải tạo ra một model hoàn toàn mới.
• “OpenCV dễ tùy chỉnh, không cần quá sâu về ML và DNN.” – Mặc dù OpenCV là một thư viện mạnh mẽ, nhưng để có thể tùy chỉnh hiệu quả và giải quyết những vấn đề phức tạp, bạn vẫn cần hiểu nguyên lý hoạt động của ML và DNN.
• “Cần chú ý đến cách setup camera, chụp hình, lighting…” – Chọn lựa thiết bị phù hợp, setup camera và ánh sáng tốt sẽ giúp bạn tăng cường hiệu quả của model, giảm thiểu lỗi và tạo ra những ứng dụng bền vững hơn.

Ví dụ: Nếu bạn muốn xây dựng một hệ thống giám sát an ninh sử dụng Computer Vision, bạn cần lựa chọn camera có độ phân giải cao, góc nhìn rộng, khả năng hoạt động trong điều kiện ánh sáng yếu, và thiết lập hệ thống ánh sáng phù hợp để đảm bảo hình ảnh rõ nét và chính xác.

Ứng dụng của Computer Vision: Mở ra thế giới mới cho công nghệ

Lĩnh vực	Ứng dụng	Ví dụ
An ninh & Giám sát	– Nhận diện khuôn mặt, xác thực người dùng – Phát hiện hành vi bất thường, cảnh báo nguy hiểm – Giám sát giao thông, quản lý bãi đậu xe	– Hệ thống kiểm soát an ninh tại sân bay, tòa nhà – Camera giám sát thông minh, phát hiện cháy nổ – Hệ thống phân luồng giao thông tự động
Y tế	– Chẩn đoán hình ảnh y tế, phân tích bệnh lý – Hỗ trợ phẫu thuật, điều trị bệnh – Theo dõi sức khỏe, phục hồi chức năng	– Xét nghiệm ảnh X-quang, MRI, CT – Phẫu thuật robot, điều trị ung thư – Theo dõi nhịp tim, huyết áp, hoạt động thể chất
Sản xuất & Công nghiệp	– Kiểm tra chất lượng sản phẩm – Tự động hóa quy trình sản xuất – Bảo trì dự đoán, an toàn lao động	– Kiểm tra lỗi sản phẩm trên dây chuyền sản xuất – Robot tự động vận hành, xử lý hàng hóa – Phát hiện nguy cơ hỏng hóc, cảnh báo sớm
Thương mại điện tử	– Tìm kiếm sản phẩm thông qua hình ảnh – Đề xuất sản phẩm phù hợp với nhu cầu – Thanh toán không dùng tiền mặt	– Ứng dụng mua sắm trực tuyến, tìm kiếm sản phẩm – Hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa – Thanh toán bằng quét khuôn mặt, vân tay
Giao thông & Tự động hóa	– Lái xe tự động, hệ thống hỗ trợ lái – Phân tích tình hình giao thông, điều khiển luồng xe – Giám sát đường bộ, an toàn giao thông	– Xe tự lái, hệ thống cruise control – Ứng dụng điều khiển giao thông thông minh – Hệ thống giám sát tốc độ, phạt nguội
Giải trí & Truyền thông	– Hiệu ứng hình ảnh, xử lý video – Trò chơi điện tử, thực tế ảo – Tạo nội dung, phân tích video	– Hiệu ứng đặc biệt trong phim ảnh – Trò chơi VR/AR, trò chơi tương tác – Phân tích video, phát hiện nội dung vi phạm

Lưu ý: Đây là một số ví dụ về ứng dụng của Computer Vision, thực tế có thể có nhiều ứng dụng khác nhau trong nhiều lĩnh vực khác.

So sánh Ưu & Nhược điểm của 3 Lĩnh vực Học Tập Cho Developer

Lĩnh vực	Ưu điểm	Nhược điểm
3D Games	– Thị trường lớn, nhu cầu cao. – Cơ hội phát triển sự sáng tạo. – Có thể tạo ra các sản phẩm giải trí hấp dẫn.	– Cạnh tranh cao, đòi hỏi kỹ năng cao. – Khó khăn trong việc tìm kiếm công việc phù hợp. – Chi phí đầu tư cho phần cứng và phần mềm cao.
AR/VR	– Lĩnh vực mới nổi, tiềm năng phát triển lớn. – Ứng dụng đa dạng trong nhiều ngành nghề. – Cơ hội tạo ra những trải nghiệm độc đáo.	– Công nghệ còn non trẻ, cần thời gian để trưởng thành. – Nhu cầu thị trường chưa cao, khó khăn trong việc tìm kiếm việc làm. – Chi phí phát triển cao.
Computer Vision	– Ứng dụng thực tế, giải quyết các vấn đề thực tế. – Có thể tự động hóa nhiều quy trình, nâng cao hiệu quả. – Thị trường đang phát triển, nhiều cơ hội việc làm.	– Đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, Deep Learning. – Chi phí đầu tư cho thiết bị và phần mềm cao. – Công việc có thể tốn thời gian và công sức.

So sánh Ưu & Nhược điểm của Computer Vision so với Phát triển Ứng dụng iOS

Đặc điểm	Computer Vision	Phát triển Ứng dụng iOS
Nhu cầu thị trường	Đang tăng trưởng mạnh mẽ, nhiều ứng dụng tiềm năng	Thị trường rộng lớn, nhiều ứng dụng phổ biến
Cạnh tranh	Cạnh tranh cao, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu	Cạnh tranh cao, đòi hỏi kỹ năng lập trình iOS
Chi phí đầu tư	Cao: thiết bị mạnh mẽ, phần mềm chuyên dụng	Thấp: thường sử dụng thiết bị cá nhân, phần mềm miễn phí
Thời gian phát triển	Dài: chuẩn bị dữ liệu, train model, tối ưu hóa	Ngắn: phát triển ứng dụng tương đối nhanh chóng
Kỹ năng cần thiết	Machine Learning, Deep Learning, lập trình	Swift/Objective-C, lập trình ứng dụng iOS
Sự phức tạp	Cao: kỹ thuật phức tạp, đòi hỏi hiểu biết sâu sắc	Trung bình: phức tạp tùy thuộc vào loại ứng dụng
Cơ hội nghề nghiệp	Nhiều cơ hội: ngành đang phát triển, nhu cầu cao	Nhiều cơ hội: thị trường rộng lớn, nhu cầu ổn định
Khả năng kiếm tiền	Cao: công việc có thể trả lương cao	Trung bình: lương trung bình, có thể kiếm thêm thu nhập

Lưu ý: Bảng so sánh này mang tính chất tham khảo, thực tế có thể có những thay đổi tùy theo hoàn cảnh và lĩnh vực cụ thể.

Lời khuyên

• Hãy thử sử dụng các nền tảng cloud như Colab, Kaggle để test model và fine-tune.
• Không cần quá lo lắng về việc tạo ra một model DNN độc lập, hãy tập trung vào việc hiểu rõ nguyên lý hoạt động của các model hiện có và cách áp dụng chúng hiệu quả vào các ứng dụng thực tế.
• Hãy thử sức với những ứng dụng phổ thông trước khi đi sâu vào những lĩnh vực phức tạp.

Nhận xét

Chuyển hướng sang học Computer Vision là một lựa chọn đầy hứa hẹn nhưng cũng tiềm ẩn nhiều thách thức. Lĩnh vực này đang bùng nổ, với những ứng dụng thực tế đầy tiềm năng, từ tự động hóa quy trình sản xuất đến chẩn đoán y tế chính xác hơn.

Tuy nhiên, đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, Deep Learning và kỹ năng lập trình cao cũng như chi phí đầu tư lớn là những trở ngại không nhỏ. Bạn cần cân nhắc kỹ lưỡng về khả năng, đam mê, và mục tiêu nghề nghiệp của mình trước khi quyết định. Nếu bạn sẵn sàng học hỏi, kiên trì và đam mê khám phá, Computer Vision có thể là con đường mở ra nhiều cơ hội cho sự nghiệp của bạn.

Kết luận

Computer Vision là một lĩnh vực đầy tiềm năng, nhưng cũng đòi hỏi sự nỗ lực và kiên trì.

Thêm vào đó, với sự phát triển của công nghệ, những thử thách mà bạn gặp phải sẽ được giảm bớt theo thời gian.

Hãy tìm hiểu thêm về Computer Vision để đưa ra quyết định phù hợp nhất cho sự nghiệp của mình!

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/