Check with seller Hồ Chí Minh => Cần gấp giảng viên Khoa học Máy tính dạy về thị giác máy tính

Chào bạn,

Tôi hiểu bạn đang cần gấp giảng viên Khoa học Máy tính có chuyên môn về Thị giác Máy tính (Computer Vision). Để giúp bạn tìm được người phù hợp và chuẩn bị tài liệu , một số thông tin và gợi ý sau:

1. Mô tả chi tiết vị trí giảng viên Thị giác Máy tính:

Chức danh:

Giảng viên/Giảng viên chính/Phó Giáo sư/Giáo sư (tùy theo kinh nghiệm và trình độ)

Khoa/Bộ môn:

Khoa Khoa học Máy tính/Công nghệ Thông tin/Điện tử Viễn thông (hoặc các khoa liên quan)

Địa điểm làm việc:

(Tên trường/viện nghiên cứu)

Mô tả công việc:

Giảng dạy các môn học liên quan đến Thị giác Máy tính (ví dụ: Xử lý ảnh, Nhận dạng đối tượng, Học sâu cho Thị giác Máy tính, Thị giác 3D, v.v.) cho sinh viên đại học và/hoặc sau đại học.
Xây dựng và cập nhật chương trình giảng dạy, tài liệu học tập.
Hướng dẫn sinh viên thực hiện các dự án, khóa luận, luận văn liên quan đến Thị giác Máy tính.
Tham gia nghiên cứu khoa học trong lĩnh vực Thị giác Máy tính, công bố các bài báo khoa học trên các tạp chí, hội nghị uy tín.
Tham gia các hoạt động của khoa/bộ môn, trường/viện.
(Tùy chọn) Tham gia các dự án hợp tác với doanh nghiệp trong lĩnh vực Thị giác Máy tính.

Yêu cầu:

Học vấn:

Tối thiểu bằng Thạc sĩ (ưu tiên Tiến sĩ) chuyên ngành Khoa học Máy tính, Công nghệ Thông tin, Điện tử Viễn thông hoặc các ngành liên quan.
Ưu tiên ứng viên có kinh nghiệm nghiên cứu và làm việc trong lĩnh vực Thị giác Máy tính.

Kỹ năng chuyên môn:

Kiến thức vững chắc về các nguyên lý cơ bản của Thị giác Máy tính, bao gồm:
Xử lý ảnh (Image processing)
Trích xuất đặc trưng (Feature extraction)
Nhận dạng đối tượng (Object recognition)
Phân loại ảnh (Image classification)
Phân đoạn ảnh (Image segmentation)
Thị giác 3D (3D vision)
Học sâu cho Thị giác Máy tính (Deep learning for Computer Vision)
Kinh nghiệm sử dụng các thư viện và công cụ phổ biến trong Thị giác Máy tính, ví dụ: OpenCV, TensorFlow, PyTorch, scikit-image.
Kỹ năng lập trình tốt (Python, C++, MATLAB,...).
Khả năng đọc hiểu và trình bày các bài báo khoa học bằng tiếng Anh.

Kỹ năng mềm:

Kỹ năng giảng dạy tốt, truyền đạt kiến thức dễ hiểu, thu hút.
Kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm hiệu quả.
Khả năng nghiên cứu độc lập và sáng tạo.
Tinh thần trách nhiệm cao, nhiệt tình, yêu nghề.

Quyền lợi:

Mức lương cạnh tranh, thỏa thuận theo năng lực và kinh nghiệm.
Các chế độ phúc lợi theo quy định của nhà nước và của trường/viện.
Môi trường làm việc năng động, sáng tạo, có cơ hội phát triển bản thân.
Cơ hội tham gia các hội nghị, hội thảo khoa học trong và ngoài nước.
Cơ hội thăng tiến trong nghề nghiệp.

2. Hướng dẫn chi tiết (dành cho giảng viên mới hoặc giảng viên muốn nâng cao trình độ):

Nắm vững kiến thức nền tảng:

Toán học:

Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất thống kê, Tối ưu hóa.

Lập trình:

Python (bắt buộc), C++ (nếu có thể).

Học máy (Machine Learning):

Các thuật toán cơ bản như SVM, Random Forest, k-NN, và các khái niệm như Overfitting, Regularization, Cross-validation.

Học sâu (Deep Learning) cho Thị giác Máy tính:

Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks - CNNs):

Tìm hiểu cấu trúc, cách hoạt động, và ứng dụng của các kiến trúc CNNs phổ biến như AlexNet, VGGNet, ResNet, InceptionNet.

Các kỹ thuật tăng cường dữ liệu (Data Augmentation).

Transfer Learning:

Sử dụng các mô hình pre-trained trên các bộ dữ liệu lớn như ImageNet để giải quyết các bài toán cụ thể.

Object Detection:

Tìm hiểu các thuật toán như Faster R-CNN, YOLO, SSD.

Semantic Segmentation:

Tìm hiểu các kiến trúc như U-Net, Mask R-CNN.

Thực hành:

Làm các bài tập thực hành:

Sử dụng các bộ dữ liệu công khai như CIFAR-10, MNIST, ImageNet để thực hiện các bài toán phân loại ảnh, nhận dạng đối tượng.

Tham gia các cuộc thi:

Kaggle là một nền tảng tuyệt vời để học hỏi và thử sức với các bài toán thực tế.

Xây dựng các dự án cá nhân:

Áp dụng kiến thức đã học để giải quyết các bài toán cụ thể, ví dụ như xây dựng hệ thống nhận diện khuôn mặt, hệ thống đếm người, hệ thống phân loại sản phẩm.

Nghiên cứu:

Đọc các bài báo khoa học:

Theo dõi các tạp chí và hội nghị uy tín trong lĩnh vực Thị giác Máy tính như CVPR, ICCV, ECCV, TPAMI, IJCV.

Thực hiện các nghiên cứu nhỏ:

Bắt đầu với việc cải tiến các thuật toán đã có, hoặc thử nghiệm các ý tưởng mới.

Công bố kết quả:

Viết bài báo khoa học và gửi đến các hội nghị, tạp chí.

Giảng dạy:

Chuẩn bị bài giảng kỹ lưỡng:

Đảm bảo nội dung chính xác, cập nhật và dễ hiểu.

Sử dụng các phương pháp giảng dạy đa dạng:

Thuyết trình, thảo luận, thực hành, làm việc nhóm.

Khuyến khích sinh viên đặt câu hỏi và tham gia vào các hoạt động trên lớp.

Đánh giá kết quả học tập của sinh viên một cách công bằng và khách quan.

Nâng cao trình độ:

Tham gia các khóa học, hội thảo, workshop về Thị giác Máy tính.

Đọc sách, báo, tạp chí chuyên ngành.

Trao đổi kinh nghiệm với các đồng nghiệp trong và ngoài nước.

3. Các nguồn tài liệu hữu ích:

Sách:

Computer Vision: Algorithms and Applications của Richard Szeliski.
Deep Learning của Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville.
Pattern Recognition and Machine Learning của Christopher Bishop.

Khóa học online:

Stanford CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition (Coursera, YouTube).
Deep Learning Specialization (Coursera).
fast.ai Practical Deep Learning for Coders.

Các thư viện và công cụ:

OpenCV: Thư viện mã nguồn mở cho Thị giác Máy tính.
TensorFlow: Framework mã nguồn mở cho Học sâu của Google.
PyTorch: Framework mã nguồn mở cho Học sâu của Facebook.
scikit-image: Thư viện mã nguồn mở cho xử lý ảnh trong Python.

Lưu ý:

Đây chỉ là một hướng dẫn tổng quát. Tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của vị trí giảng viên và năng lực của ứng viên, bạn có thể điều chỉnh cho phù hợp.
Quan trọng nhất là tìm được người có đam mê với lĩnh vực Thị giác Máy tính, có khả năng truyền đạt kiến thức tốt và luôn sẵn sàng học hỏi, cập nhật kiến thức mới.

Chúc bạn tìm được giảng viên phù hợp! Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào khác, đừng ngần ngại hỏi nhé.

Contact seller Share

Comments