“Hành trình 4 năm không ngừng thử nghiệm, từ những dòng code thuần đầu tiên đến các mô hình học sâu phức tạp.”
Deep Learning / Healthcare
Dự án tâm huyết nhất, tập trung vào việc tối ưu hóa độ chính xác trong việc phát hiện các tổn thương phổi phức tạp bằng các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến nhất.
01
Đề tài nghiên cứu phương pháp kết hợp phân đoạn và phân lớp dựa trên học sâu cho chẩn đoán bệnh Viêm phổi từ ảnh X-quang lồng ngực.
Hệ thống kết hợp YOLOv8, VGG16 và Random Forest để tối ưu hóa độ chính xác trong chẩn đoán lâm sàng.
Sử dụng mô hình PhoBERT để phân loại phản hồi sinh viên, hỗ trợ cải thiện chất lượng đào tạo.
Xây dựng mạng nơ-ron tích chập (CNN) để nhận diện biển báo từ tập dữ liệu thực tế.
Dự án phát triển giao diện website bằng Next.js, tập trung vào trải nghiệm người dùng và hiệu năng.
Dự án đầu tay về phát triển giao diện bằng HTML/CSS thuần, tập trung vào trải nghiệm người dùng.
