Blog AICurious.io

Mình đang xây dựng trang học tiếng Anh trong thời gian rảnh rỗi tên LilyEnglish, với mong muốn tạo ra một công cụ học tiếng Anh thú vị với chi phí cực thấp nhưng chất lượng cao cho mọi người. Sau một thời gian phát triển thì một số tính năng như học từ mới, hội thoại ảo luyện giao tiếp, editor hỗ trợ luyện viết cũng được hoàn thiện. 😅

🍊 Link dùng thử https://english.lilydemy.com/ (miễn phí).
🍊 Các bạn quan tâm có thể comment dưới post này, hoặc gửi phản hồi trên chính trang web nhé. Sản phẩm sẽ được xây trên chính phản hồi và nguyện vọng từ cộng đồng. 🤪
🍊 Sản phẩm được sự đóng góp rất lớn từ các "kĩ sư AI" đến từ nhà Poe, ChatGPT, Claude, Copilot, Midjourney, FLUX, Google Cloud AI, Azure AI,.. :D và hỗ trợ từ bạn bè và đồng nghiệp của mình.
🤪 Sản phẩm sẽ thêm tính năng mới khá chậm do chỉ là sản phẩm lúc rảnh rỗi của mình. 😇 Tuy nhiên mình sẽ ưu tiên fix bugs nếu có trong thời gian sớm nhất có thể.

Cuối tuần vui vẻ nhé cả nhà! 😁

🔥 MobileSAM 🔥 - Biến thể nhanh nhất của Segment Anything Models vừa được tích hợp trong AnyLabeling. Việc gán nhãn dữ liệu ảnh với sự trợ giúp của SAM đã đơn giản hơn với các máy tính cấu hình yếu. Tốc độ gán nhãn tự động tăng lên đáng kể!

> Website: https://anylabeling.nrl.ai/
> Phiên bản hiện tại: https://github.com/vietanhdev/anylabeling/releases/tag/v0.3.3

🔥 Keras Core 🔥 - Phiên bản đang phát triển của Keras sẽ quay lại hỗ trợ multibackend với TensorFlow, JAX và PyTorch.

🔥 Keras là framework AI yêu thích của rất nhiều người trong quá khứ. Cách đây không lâu, Keras có thể chạy trên Theano, TensorFlow, CNTK và MXNet. Sau đó, nó chỉ tập trung vào Tensorflow. Keras đang quay trở lại hỗ trợ nhiều nền tảng DL khác nhau, bắt đầu với TensorFlow, JAX và PyTorch.

🔥 Một số lợi ích của việc này:
- Viết một lần và chạy với các backend AI khác nhau.
- Sử dụng mã Keras trong các framework AI khác nhau.
- Sử dụng data loader từ các framework khác nhau mà không cần viết lại.

🔥 Dự kiến Keras Core mới sẽ được tích hợp vào Keras 3.0, ra mắt mua thu năm nay.

Keras: Deep Learning for humans Keras Core documentation

🌟 MobileSAM là biến thể mới nhất của Segment Anything Models với độ chính xác cao và tốc độ chóng mặt 🌟

Với nghiên cứu này, trong tương lai không xa, chúng ta sẽ có thêm nhiều ứng dụng tuyệt vời trên cả các thiết bị di động.

https://github.com/ChaoningZhang/MobileSAM

PAutobot - Trợ lý cá nhân đã được phát hành với tính năng đầu tiên: Đặt câu hỏi trên tài liệu của bạn. Các tính năng tiếp theo đang đến!! Bạn có ý tưởng nào cho chức năng tiếp theo?

https://github.com/nrl-ai/pautobot

🔥 Trò chuyện với LLM chỉ trên CPU.
🔥 Đặt câu hỏi về tài liệu của bạn mà không cần kết nối internet. Công cụ được phát triển dựa trên PrivateGPT.
🔥 Cấu trúc mã nguồn dễ hiểu và sửa đổi dễ dàng với Next.js và Python.
🔥 Được xây dựng với LangChain, GPT4All, ChromaDB, PrivateGPT.

Kế hoạch tiếp theo:

🔥 Cải thiện độ chính xác & hiệu suất.
🔥 Thêm các tác vụ tự động hoá với AGI.

Blog chia sẻ về cách tạo ra AnyLabeling - công cụ gán nhãn dữ liệu ảnh với sự trợ giúp của Segment Anything, YOLO. Chính thức hỗ trợ gán nhãn OCR.
Rất mong nhận được sự góp ý từ cộng đồng!
- Blog: https://aicurious.io/blog/2023-04-22-create-a-segment-anything-labeling-tool-any-labeling
- Mã nguồn: https://github.com/vietanhdev/anylabeling

AnyLabeling - Smart image labeling with Segment Anything and YOLO Let's see the magic of Segment Anything and YOLO to create a smart image labeling tool in my newest open-source project - AnyLabeling.

Xây dựng GPT từ đầu thì sao nhỉ?
Video từ khoá học Neural Networks: Zero to hero của cực giám đốc AI Tesla:
Khoá học: https://www.youtube.com/watch?v=VMj-3S1tku0&list=PLAqhIrjkxbuWI23v9cThsA9GvCAUhRvKZ&index=1&t=0s
Video: https://www.youtube.com/watch?v=kCc8FmEb1nY

Let's build GPT: from scratch, in code, spelled out. We build a Generatively Pretrained Transformer (GPT), following the paper "Attention is All You Need" and OpenAI's GPT-2 / GPT-3. We talk about connections t...

Điểm tuần VTV24h nói gì về ChatGPT? 😃

Điểm tuần: Cứ nghe lời ChatGPT thì chẳng mấy mà toang | VTV24 Người ta cứ khen ChatGPT hiểu chuyện nhưng Anh Da Nâu bảo là "NON".----------Đồng hành cùng VTV Digital tại:Ứng dụng VTVgoAndroid: https://bit.ly/305...

[ChatGPT >< Bard]

OpenAI cho ra mắt ChatGPT, nhận được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng, công cụ chỉ mất 5 ngày để đạt 1 triệu người dùng. Ngay sau đó, Microsoft đã hợp tác với OpenAI để đưa ChatGPT vào các ứng dụng của mình như tìm kiếm Bing, Teams,... Nó như phả hơi nóng lên ông lớn Google, với đội ngũ nhân sự về AI chất lượng, cùng lượng dữ liệu rất nhiều.

Trước mối de doạ đó, Google ngay lập tức tung ra thị trường Chatbot Bard để cạnh tranh với ChatGPT. Tuy nhiên, ngay trong đoạn video giới thiệu về Bard, con bot này đã trả lời sai một câu hỏi khiến công ty mẹ của Google mất 100 tỷ USD giá trị.

Cụ thể, khi được hỏi về về kính viễn vọng không gian James Webb (JWST) của NASA cho một đứa trẻ, thông qua câu hỏi: "Những khám phá mới nào từ kính viễn vọng không gian James Webb mà tôi có thể nói với đứa con 9 tuổi của mình?"

Đáp lại, Bard đưa ra ba gợi ý mà một đứa trẻ 9 tuổi có thể thích, trong đó có câu: "JWST đã chụp bức ảnh đầu tiên của một hành tinh ngoài hệ Mặt trời. Những thế giới xa xôi này được gọi là exoplanet".

Theo Telegraph, câu trả lời này không chính xác. Những hành tinh ngoài hệ mặt trời đúng là được gọi với tên "exoplanet", tuy nhiên bức ảnh đầu tiên về một exoplanet được chụp bởi hệ thống kính viễn vọng Very Large Telescope đặt tại Chile, không phải James Webb. Hình ảnh và thông tin về bức ảnh này hiện được đăng trên trang web của NASA.

Người phát ngôn của Google cho biết, công ty sẽ khởi động chương trình Người kiểm tra đáng tin cậy vào tuần sau, kết hợp phản hồi từ người ngoài và nội bộ hãng để đảm bảo các câu trả lời của Bard "đáp ứng tiêu chuẩn cao về chất lượng, độ an toàn và có căn cứ của thông tin trong thế giới thực"

Nguồn: https://www.businesstoday.in/markets/global-markets/story/google-loses-over-100-billion-m-cap-after-chatbot-bard-gives-wrong-answer-in-ad-369572-2023-02-08

👑👑👑
Bàn cờ vua tích hợp AI đổi màu ô cờ để gợi ý nước đi hay / dở cho người chơi. Có chơi với máy hoặc kết nối online để chơi trên Chess.com hoặc Lichess.
Anh em có hứng thú với bàn cờ này không nhỉ? Và sẵn sàng chi bao nhiêu ngân lượng để mua nó? 😃

https://vtv.vn/video/ban-co-vua-tich-hop-cong-nghe-tri-tue-nhan-tao-540301.htm

Bàn cờ vua tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo VTV.vn - Đánh bại các kiện tướng cờ vua có lẽ sẽ không còn là chuyện 'trong mơ', kể cả với những người chơi nghiệp dư.

🌼🌼🌼 Daisykit - AI cho tất cả mọi người!

Đọc bài viết: https://aicurious.io/posts/2022-01-13-daisykit/

Hãy tưởng tượng bạn là một kỹ sư phần mềm hoặc một người có sở thích DIY với những ý tưởng tuyệt vời để xây dựng các dự án cần đến AI. Tuy nhiên, sẽ thật khó khăn khi bạn biết rất ít hoặc không biết gì về AI. Sự phức tạp của các mô hình học sâu là một rào cản đối với tất cả những ai muốn tích hợp các mô hình AI vào các dự án của họ. Hiểu được vấn đề này, chúng tôi đang thiết kế và xây dựng bộ công cụ AI có tên Daisykit, tập trung vào sự dễ dàng triển khai sử dụng và dành cho tất cả mọi người.

Sau một thời gian phát triển, chúng tôi lần đầu giới thiệu đến các bạn phiên bản thử nghiệm đầu tiên của sản phẩm này.

15 Thuật toán sắp xếp trong 5 phút với hình và nhạc ️🎶️🎷️🎺
Cùng xem lại các thuật toán sắp xếp quen thuộc được trực quan hoá bằng video và âm nhạc bạn nhé!

15 Sorting Algorithms in 6 Minutes Visualization and "audibilization" of 15 Sorting Algorithms in 6 Minutes.Sorts random shuffles of integers, with both speed and the number of items adapted t...

THÔNG BÁO CHÍNH THỨC MỞ PRE-ORDER SÁCH HỌC SÂU

Phiên bản tiếng Việt của cuốn Deep Learning, với tiêu đề "Học sâu", đã có thể được pre-order kể từ ngày hôm nay. Dự kiến sách sẽ được xuất bản vào cuối tháng 1/2022 và sẽ được chuyển đến tay độc giả trong thời gian sớm nhất!

Bật mí một vài điểm thú vị về cuốn sách Học sâu:
👉Độ “mỏng”: Hơn 650 trang (khổ A4)
👉Hơn 40 trang sách được in màu để đảm bảo truyền tải đúng nội dung gốc và mang lại trải nghiệm đọc tốt nhất.
👉Bìa sách được thiết kế riêng cho phiên bản Tiếng Việt.

Chúng tôi xin chân thành cảm ơn các cá nhân, tổ chức - những người đặt niềm tin vào đội ngũ DLBOOKVN và giá trị mà cuốn sách mang lại - đã hỗ trợ nhiệt thành để dự án có thể được triển khai, đồng thời góp phần giúp độc giả tiếp cận được cuốn sách với một mức giá hợp lý.

📍Thời hạn pre-order: từ 16/12/2021 - 31/12/2021.

📍Mức giá ưu đãi: 349.000 VNĐ/cuốn (Giảm 15% so với giá bìa: 410.000 VNĐ/cuốn). Giá chưa bao gồm phí vận chuyển.

📍Cách thức đặt sách: Quý độc giả vui lòng thanh toán số tiền cần chuyển (= giá sách x số lượng sách pre-order) theo thông tin dưới đây, sau đó chụp lại ủy nhiệm chi và gửi inbox cho fanpage để xác nhận, kèm theo thông tin người nhận sách (Họ tên - SĐT - Địa chỉ nhận sách):
- Chủ tài khoản: TRẦN DUY THANH
- Số tài khoản: 5259 (loại tài khoản thiện nguyện, được sao kê công khai tại: https://thiennguyen.app/user/1461937679582113792)
- Ngân hàng: Thương mại cổ phần Quân đội MB Bank
- Nội dung chuyển khoản theo cú pháp (*Bắt buộc): PREORDER - [Tên] - [3 số cuối của SĐT]
Ví dụ: PREORDER - Chi - 713
----------------------------------
DLBOOKVN xin gửi lời cảm ơn tới FPT Software AI Lab, KASE Edutech, Center of Talent in AI (CoTAI) cùng một số cá nhân trong và ngoài nước đã hỗ trợ rất nhiều cho dự án về mặt tài chính.
Hiện tại, chúng tôi vẫn đang nỗ lực tìm kiếm thêm các nguồn tài trợ để có đủ kinh phí in sách. Hãy liên hệ với chúng tôi nếu bạn muốn đồng hành và trở thành một nhà tài trợ của dự án.
----------------------------------
Thông tin liên hệ:
🌐Website: https://dlbookvn.gitlab.io/
📌Fanpage: https://tinyurl.com/dlbookvn
📩Email: [email protected]

VIA Autonomous là nền tảng lập trình xe tự lái trên nền tảng ROS 2 mới nhất, phù hợp để các bạn học sinh, sinh viên tiếp cận để học tập và xây dựng các ứng dụng xe tự lái đơn giản. Hiện tại mã nguồn đã triển khai thuật toán điều khiển bám làn đường bằng xử lý ảnh cơ bản, thuật toán phát hiện biển báo với lọc màu và phân loại, thuật toán phát hiện biển báo với YOLOX. Khung chương trình dễ dàng mở rộng để các bạn sinh viên và người yêu thích có thể tìm hiểu về ROS 2, xe tự lái và phát triển các thuật toán của mình với VIA Simulation - chương trình giả lập có thể dễ dàng tạo bản đồ và các thử nghiệm xe tự lái trên các máy tính cấu hình thấp.
- Mã nguồn VIA Autonomous: https://github.com/makerhanoi/via_autonomous
- Giả lập VIA Simulation: https://github.com/makerhanoi/via-simulation-jeep
- Dự án: https://via.makerviet.org/vi/

VIA Fullflow 20210814

🤪 Đã đến lúc phổ biến AI trên FPGA?
Anh em hay làm AI trên Rapberry Pi, hay các mạch NVIDIA Jetson nay đã có thêm một option khác là FPGA - Kria KV260 Vision AI Starter Kit của Xilinx với $199!
Với thiết kế linh hoạt và hiệu năng cao, FPGA sẽ mang đến cho chúng ta nhiều tiềm năng trong việc áp dụng các mô hình AI lên thiết bị nhúng trong thời gian tới. Hãy cùng chờ xem board FPGA này sẽ được sử dụng để phát triển các ứng dụng AI như thế nào!
Link: https://www.xilinx.com/products/som/kria/kv260-vision-starter-kit.html
Xilinx has launched a “Kria K26 SOM” that runs Linux on its Zynq UltraScale+ MPSoC, plus a $199 “Kria KV260 Vision AI” kit with GbE, HDMI, DP, PMOD, CSI, 2x IAS, and 4x USB 3.0. Xilinx is supporting the products with a new edge AI app store.

OpenADAS - Dự án Trợ giúp tài xế thông minh cho xe ô tô trên mạch Jetson Nano.

- Cảnh báo va chạm trước
- Phát hiện biển báo, cảnh báo quá tốc độ
- Cảnh báo lệch làn
- Đã bổ sung Hướng dẫn huấn luyện các mạng deep learning cho dự án và Hướng dẫn build cho Jetson Xavier

Mã nguồn và hướng dẫn setup phần cứng chi tiết được chia sẻ miễn phí tại Github: https://github.com/vietanhdev/open-adas

Một số bạn hỏi mình về theme mình sử dụng cho Blog AICurious. Theme này được mình fork từ theme Hugo Clarity (https://github.com/chipzoller/hugo-clarity), tuy nhiên lượng chỉnh sửa đã khá nhiều so với bản gốc cả về phong cách giao diện và tính năng. Mình xin chia sẻ lại mã nguồn theme đang sử dụng cho AICurious tại link dưới đây:
https://github.com/vietanhdev/hugo-curious
Mong nhận được nhận xét và đóng góp từ cộng đồng.

Some robot platforms for AI and robotics education.
https://www.theconstructsim.com/which-ros-robot-to-buy-for-education/

Which ROS Robot to Buy for Education? - ROS Developers Podcast The list contains a series of robots that you as a teacher can consider buying for making your students practice with real robots using ROS.

Chúc mọi người năm mới hoan hỉ, thành công!
Hôm nay mình xin chia sẻ mã nguồn trang web xem số mệnh qua Thần số học - Một phương pháp cổ xưa nhằm tìm ra sự liên hệ giữa các con số với số mệnh mỗi người.
- Truy cập và xem số mệnh qua Thần số học Pythagoras tại: https://thansohoc.aicurious.io/
- Mã nguồn được để công khai tại: https://github.com/vietanhdev/thansohoc

Xem dự đoán số mệnh qua Thần số học Pythagoras Trong Thần số học, hệ thống các con số cho biết tính cách và vận mệnh của một con người. Từ tên và ngày sinh, các nhà Thần số học có thể tính toán các con số là tượng trưng cho những đặc điểm, sức mạnh, số phận mỗi cá nhân. C...

Xin gửi lời chúc mừng năm mới chân thành đến toàn thể mọi người!! 🥳🥳🥳
Trong sáng mùng 1 Tết, mình đã thực hiện cài đặt nhanh một ý tưởng trên 9gag: Augmented Realtity cho mạch Raspberry Pi Pico. https://www.youtube.com/watch?v=H5MqDTnZL4E
Xin lưu ý:
- Mã nguồn cài đặt sử dụng kĩ thuật Perspective transform + ORB descriptor.
- Mã nguồn mới chỉ là thử nghiệm, hiện đang hoàn thiện tại đây: https://github.com/vietanhdev/board-ar
- Nếu các bạn thấy thích thú với ý tưởng này, hãy cho mình biết bằng cách thả star vào repo. Mình sẽ hoàn thiện ý tưởng và viết một bài hướng dẫn để các bạn có thể làm với nhiều loại mạch khác nhau.
- Bài viết trên 9gag: https://9gag.com/gag/a8E4ORp

Raspberry Pi Pico Augmented Reality - Experimental Result This is my project on the first day of lunar new year - a AR-based port name viewer for Raspberry Pi Pico. The idea comes from this post: https://9gag.com/ga...

Bắt trend review phim - Ra ngay Review báo - CenterNet - Objects as Points.
Các bạn xem có thể cho mình xin nhận xét và góp ý về video đầu tiên này để mình làm các video khác hoàn thiện hơn.
Mình xin cảm ơn!
https://www.youtube.com/watch?v=fJDLSw69ZKk

Review CenterNet - Objects as Points - Mô hình học sâu phát hiện vật Review lại bài báo CenterNet - Objects as Points, một mô hình học sâu phát hiện vật- Link paper: https://arxiv.org/abs/1904.07850.- Link bài viết của mình: h...

Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) là một bước rất quan trọng trong xử lý ảnh. Lọc ảnh thực tế có rất nhiều tác dụng như loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng. Bài viết này sẽ giới thiệu nguyên tắc chung của lọc ảnh và một số phép lọc ảnh cơ bản.
https://aicurious.io/posts/2018-09-29-loc-anh-image-filtering/

Lọc ảnh (Image Filtering) Lọc ảnh (làm mịn ảnh, làm mượt ảnh) là một bước rất quan trọng trong xử lý ảnh. Lọc ảnh thực tế có rất nhiều tác dụng như loại bỏ nhiễu, tìm biên đối tượng. Bài …

Trong năm 2020, tôi và một số anh em cùng lớp đại học đã tham dự Cuộc Đua Số, một cuộc thi lập trình xe tự hành cho sinh viên. Ở vòng trường đại học, các đội chơi phải thực hiện thử thách lập trình điều khiển xe tự hành di chuyển trên đường theo biển báo và tránh các chướng ngại vật trong môi trường giả lập. Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ với các bạn các kĩ thuật xử lý và các mô hình học máy nhóm tôi đã sử dụng để điều khiển xe trong thử thách này. Tôi cũng sẽ chia sẻ toàn bộ mã nguồn của nhóm để bạn đọc có thể tham khảo.

https://aicurious.io/posts/chung-toi-da-xay-dung-xe-tu-hanh-tren-gia-lap-the-nao/

Chúng tôi đã xây dựng xe tự hành trên giả lập thế nào? Trong năm 2020, tôi và một số anh em cùng lớp đại học đã tham dự Cuộc Đua Số, một cuộc thi lập trình xe tự hành cho sinh viên. Ở vòng Trường Đại học, các đội …

3 bài viết mới nhất trên blog về xây dựng hệ thống trợ giúp người lái thông minh trên ô tô sử dụng Jetson Nano
- https://aicurious.io/posts/adas-jetson-nano-intro-and-hardware/
- https://aicurious.io/posts/adas-jetson-nano-software/
- https://aicurious.io/posts/adas-jetson-nano-deep-neural-networks/

Advanced driver-assistance system on Jetson Nano Part 3 - Deep neural networks In this post, I focus on 2 machine learning modules and three deep neural networks which were used in my ADAS project.