Ứng dụng camera AI vào nhận diện phong cách thời trang (giày) của khách hàng tại vincom center

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG

KHOA HỆ THỐNG THƠNG TIN QUẢN LÍ

BÀI TIỂU LUẬN

BỘ MƠN: TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG
KINH DOANH
Ứng dụng camera AI vào nhận diện phong cách thời trang (giày) của khách hàng
tại Vincom Center

GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN

NHĨM 1

Cơ BÙI THỊ HỒNG NHUNG

Thân Thị Mai-22A4050177
Đỗ Thị Thủy -22A4050512
Nguyễn Đình Huy Hào-22A4030442

Hà nội. 10/4/2022

TIEU LUAN MOI download :


MỤC LỤC

Lời nói đầu............................................................................................................................................ 2
1.ĐẶT VẤN ĐỀ................................................................................................................................... 3
1.1 Giới thiệu chung về tập đoàn VinGroup................................................................... 3

1.2. Các vấn đề tồn tại ở Vincom Center trong tình hình dịch bệnh covid 19 4

1.3 . Định hướng Vincom Center trong và sau đại dịch........................................... 5
2. LẬP KẾ HOẠCH :....................................................................................................................... 5
2. 1. Giới thiệu về hệ thống camera AI:............................................................................ 5
2.2. Các tính năng chính của giải pháp............................................................................. 6
2.3. Giới thiệu về giải pháp camera an ninh sử dụng AI.......................................... 6
2.4. Ý tưởng tích hợp Camera AI với nhận diện quần áo, trang phục của
khách hàng từ đó đưa ra những gợi ý chương trình giảm giá phù hợp.........8
3. XÂY DỰNG MƠ HÌNH............................................................................................................ 9
3.1. Phương pháp nghiên cứu Python.............................................................................. 9
3.2 Bài toán ứng dụng................................................................................................................. 9
3.3 Chuẩn bị dữ liệu.................................................................................................................. 10
3.4 . Xây dựng mô hình nhận ảnh sử dụng mạng nơ-ron học sâu CNN trên
Google Colab................................................................................................................................. 11
3.4.1 Mơ hình nhân dạng hình ảnh.................................................................................... 11
3.4.2 Các bước xây dựng mơ hình.................................................................................... 12
3.4.3 Đánh giá độ chính xác của mơ hình..................................................................... 20
4. KẾT LUẬN................................................................................................................................... 21

TIEU LUAN MOI download :


LỜI NĨI ĐẦU

Đầu tiên, nhóm muốn gửi lời cảm ơn chân thành và sâu sắc nhát đến
cô Bùi Thị Hồng Nhung – giảng viên khoa Hệ thống thông tin quản lý của Học
Viện Ngân Hàng. Cảm ơn sự tận tình giảng dạy, và hỗ trợ sinh viên trong quá
trình học tập cũng như có những hướng dẫn cụ thể đế chúng em hoàn thiện bài
tập một cách tốt nhất.

Bài tập này hồn tồn là bài tập do nhóm chúng em tự lên ý tưởng, và
thực hiện bằng năng lực của mỗi thành viên trong nhóm. Các nguồn tham
khảo đều đã được nhóm dẫn đầy đủ.
Bài làm của nhóm khơng tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy chúng em
mong có thể nhận được những sự góp ý, nhận xét để bài tập của chúng em có
sự hồn thiện cao hơn.
Cả nhóm chân thành cảm ơn và chúc cơ có nhiều sức khỏe, ngày càng
nhiệt huyết trong công việc.

TIEU LUAN MOI download :


BẢNG PHÂN CHIA CƠNG VIỆC VÀ ĐĨNG GĨP CỦA CÁC THÀNH VIÊN
Họ và tên

Thân Thị Mai

Đỗ Thị Thủy
Nguyễn Đình
Huy Hào

1.ĐẶT VẤN ĐỀ
1.1 Giới thiệu chung về tập đoàn VinGroup
Vingroup là một trong những Tập đoàn kinh tế tư nhân đa ngành lớn nhất châu
Á với giá trị vốn hóa thị trường đạt gần 16 tỷ đơ la Mỹ. Tập đồn hoạt động trong 3

lĩnh vực kinh doanh cốt lõi, bao gồm: công nghệ, công nghiệp, thương mại dịch vụ.

Tên giao dịch

Vingroup Joint Stock Company

Loại hình hoạt động Cơng ty cổ phần ngoài nhà nước
Mã số thuế

0101245486

Địa chỉ

Số 7 Đường Bằng Lăng 1, Phường Việt Hưng, Quận Long Biên, Hà Nội

TIEU LUAN MOI download :


Đại diện pháp luật
Ngày cấ p giấy phép
Ngày hoạt động
Website
Tiền thân của Vingroup là Tập đoàn Technocom, thành lập năm 1993 tại Ucraina.
Đầu những năm 2000, Technocom trở về Việt Nam, tập trung đầu tư vào lĩnh vực du lịch
và bất động sản với hai thương hiệu chiến lược ban đầu là Vinpearl và Vincom. Đến tháng
1/2012, công ty CP Vincom và Cơng ty CP Vinpearl sáp nhập, chính thức hoạt động dưới mơ
hình Tập đồn với tên gọi Tập đồn Vingroup - Cơng ty CP.
Vingroup là một trong những Tập đoàn kinh tế tư nhân đa ngành lớn nhất châu
Á với giá trị vốn hóa thị trường đạt gần 16 tỷ đơ la Mỹ. Tập đồn hoạt động trong 3 lĩnh vực kinh

doanh cốt lõi, bao gồm: công nghệ, công nghiệp, thương mại dịch vụ. Với mong muốn đem đến cho
thị trường những sản phẩm - dịch vụ theo tiêu chuẩn quốc tế và những trải nghiệm hoàn toàn mới về
phong cách sống hiện đại, ở bất cứ lĩnh vực nào Vingroup cũng chứng tỏ vai trò tiên phong, dẫn dắt
sự thay đổi xu

hướng tiêu dùng.
1.2. Các vấn đề tồn tại ở Vincom Center trong tình hình dịch bệnh covid 19 Covid-19 ảnh
hưởng đến nhiều doanh nghiệp
Năm 2020, sự bùng phát của Covid-19 đã gây nên cuộc khủng hoảng trên mọi lĩnh vực
của đời sống. Khơng nằm ngồi tác động này, ngành công nghiệp bán lẻ đang phải đối mặt
với nhiều khó khăn, đặc biệt là các siêu thị hay trung tâm thương mại.
Theo đại diện tập đoàn Vingroup, tại Hà nội, giai đoạn tháng 4-5 và đầu tháng
8 năm 2020 lượng khách đến các trung tâm thương mại, siêu thị sụt giảm sâu. Điều này cũng ảnh

hưởng đến doanh thu tại các cửa hàng tiện lợi, trung tâm thương mại.

Lượng khách hàng sụt giảm khiến doanh thu của nhiều doanh nghiệp lao dốc.

TIEU LUAN MOI download :


Sau khi Covid-19 được kiểm soát, nhiều trung tâm thương mại dần khởi
sắc với lượt khách đến mua sắm cải thiện.
Hướng đi cho các trung tâm thương mại
Trong bối cảnh Covid-19 vẫn đang được dự đốn chưa có hồi kết, nhiều
trung tâm thương mại đều có chính sách hỗ trợ khách thuê với việc giảm giá
mặt bằng thuê 30 - 80%.
Mặc dù xu hướng thay đổi thói quen sang mua sắm trực tuyến, nhưng
không thể phủ định rằng, mua sắm trực tiếp vẫn cịn là thói quen khó thay đổi
của nhiều người dân, nhờ được trải nghiệm thực tế, được chăm sóc - tư vấn...
Những chiến lược kinh doanh, hướng đi khác biệt, bắt đầu từ việc định vị
khách hàng mục tiêu, xác định vị thế, nâng cao chất lượng trải nghiệm của khách
hàng là điều cần thiết trong bối cảnh này.
1.3 . Định hướng Vincom Center trong và sau đại dịch

Nắm bắt nhu cầu của khách hàng, không ngừng đổi mới, nâng cao chất lượng
dịch vụ, đa dạng ngành hàng, lĩnh vực kinh doanh.
Bên cạnh áp dụng các biện pháp phịng dịch, thì tăng doanh số của từng nhãn
hàng cũng là một vấn đề cấp thiết. Chỉ khi lượng tham quan chuyển hóa thành lượt
mua sắm tăng lên thì các trung tâm thương mại mới có thể hoạt động thực sự lâu
bền và hiệu quả. Tình hình u ám chung sẽ được cải thiện và từ đó xoay vịng vốn
cho các chương trình khuyến mãi, quảng bá tiếp theo trong tương lai.

2. LẬP KẾ HOẠCH :
2. 1. Giới thiệu về hệ thống camera AI:
Camera AI là giải pháp tích hợp, cung cấp hệ thống camera thơng minh sử
dụng trí tuệ nhân tạo tự động nhận dạng, phát hiện sự kiện, hành vi một cách chính
xác… Nhằm đáp ứng các nhu cầu về kiểm sốt an ninh, phân tích dữ liệu và cung

cấp thông tin cho các cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức,…

TIEU LUAN MOI download :


2.2. Các tính năng chính của giải pháp
▪ Phân tích chính xác, liên tục và tự động cải tiến dựa trên công nghệ
Deep Learning
▪

Đa chức năng trên cùng camera

▪

Giám sát đa đối tượng

▪

Chạy trực tiếp hoặc trên nền tảng Cloud

▪

Dễ dàng tích hợp với những camera sẵn có

2.3. Giới thiệu về giải pháp camera an ninh sử dụng AI
Trên cùng một camera, mình có thể phục vụ cho nhiều nghiệp vụ chức
năng khác nhau như giám sát, đo đếm người, phân tích mật độ phân bố theo
thời gian của khách hàng, nhận dạng mặt người và định danh người đó là ai
(người quen, người lạ, tội phạm, khách hàng VIP).
Từ đó, hệ thống có thể giám sát và nhận dạng được nhiều đối tượng khác
nhau, có thể xem trên thiết bị mobile, máy tính PC, màn hình tường… sử dụng
cơng nghệ streaming video để đảm bảo có thể đáp ứng được nhiều người truy
cập xem camera trực tiếp tại cùng một thời điểm.
Với tính năng giải pháp cung cấp trên nền tảng cloud khách hàng được sử

dụng một dịch vụ mạnh mẽ, nhanh chóng, ổn định, bảo mật mà khơng cần phải
tốn bất kì chi phí đầu tư, bảo trì về mặt hạ tầng, hệ thống;
Hơn nữa, đội dự án còn dễ dàng triển khai, update hệ thống, dễ dàng nhân
rộng, monitor hệ thống, và giải quyết sự cố nhanh chóng.
Tuy nhiên, điều này cũng gặp phải một số khó khăn như việc phát triển, triển
khai đòi hỏi nhiều kiến thức và kinh nghiệm trong việc phát triển hệ thống trên
nền tảng cloud.
Một số ứng dụng của Camera AI:

TIEU LUAN MOI download :

TIEU LUAN MOI download :


2.4. Ý tưởng tích hợp Camera AI với nhậ n diện quần áo, trang phục của
khách hàng từ đó đưa ra những gợi ý chương trình giảm giá phù hợp.
Hình thành ý tưởng :
Hệ thống Vincom hàng ngày tiếp nhận hàng nghìn lượt khách tham quan, tham
gia mua sắm. Điểm chung của những trung tâm thương mại là tích hợp nhiều dịch
vụ, gian hàng trên cùng một không gian. Để tăng doanh thu, Vincom đã đẩy mạnh
chạy nhiều chương trình giảm giá cho khách hàng ( song song bên cạnh đó là
chương trình của nhãn hàng). Hành vi của khách hàng khi đến một trung tâm thương
mại cũng giống như đến một siêu thị lớn, có thể ban đầu bạn khơng cần mua món đồ
đó, nhưng khi đến nơi thấy món đồ đó được trưng bày thì lại mua về thậm chí mua
nhiều hơn số lượng mà bạn cần, hoặc mua một món đồ với số lượng nhiều hơn
bạn dự tính ban đầu chỉ vì nó sale hoặc bán theo combo. Nắm được tâm lí đó của
khách hàng, nhóm chúng em đưa ra ý tưởng dùng công nghệ camera AI để nhận
diện đôi giày mà mỗi khách hàng đang đi thuộc phong cách nào để từ đó gửi đến
khách chương trình khuyến mại, giảm giá phù hợp, tăng lượt ghé thăm store từ đó
tăng tỉ lệ chuyển đổi thành đơn hàng , tăng lượt bán và doanh thu cho cửa hàng.

Khái qt bài tốn:
Bài tốn nhận diện đơi giày khách đang đi được chia thành hai bài toán con
Bài toán con thứ nhất: Xác định vùng chứa hình ảnh khách muốn vào
TTTM và tách phần dưới đôi giày khách đang đi để qt.

Bài tốn con thứ hai: Trích chọn đặc trưng từ đó nhận dạng khách đeo
giày cao gót, giày thể thao, sandal hay giày thể thao từ đó gửi chương trình
khuyến mại phù hợp đến điện thoại của khách ( thông tin lấy từ bước check-in
ở cửa qua quét QR code).

TIEU LUAN MOI download :


3. XÂY DỰNG MƠ HÌNH
3.1. Phương pháp nghiên cứu Python
a. Giới thiệu về GG Colab
Google Colab (Google Colaboratory) là một dịch vụ đám mây miễn phí
của Google nhằm hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu AI phát triển các ứng dụng học
sâu (deep learning) bằng việc cung cấp GPU và TPU miễn phí.
Google Colab được cài đặt sẵn những thư viện rất phổ biến trong
nghiên cứu Deep Learning như PyTorch, TensorFlow, Keras và OpenCV.
Colab dựa trên Jupyter Notebook, người dùng có thể viết và thực thi
đoạn mã python thơng qua trình duyệt và đặc biệt rất phù hợp với data analysis,
machine learning và giáo dục.
b. Giới thiệu ngơn ngữ lập trình Python.
Python là một ngơn ngữ lập trình bậc cao cho các mục đích lập trình đa
năng, do Guido van Rossum tạo ra và lần đầu ra mắt vào năm 1991.
Python được thiết kế với ưu điểm mạnh là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ.
Python hoàn toàn tạo kiểu động và dùng cơ chế cấp phát bộ nhớ tự động; do
vậy nó tương tự như Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk, và Tcl. Python được phát triển
trong một dự án mã mở, do tổ chức phi lợi nhuận Python Software Foundation

quản lý
Với khả năng xử lý các phép toán phức tạp, Python được sử dụng
nhiều trong việc phát triển các ứng dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
3.2 Bài tốn ứng dụng

TIEU LUAN MOI download :

Cho một tậ p dữ liệu ảnh về 4 loạ i giày dép bao gồ m : giày cao gót, giày
thể thao, giày tây, và Sandal trong AmazonGo. Xây dựng mơ hình có khả năng
nhận dạng được 4 loại giày dép trên. Bài tồn nhận diện hình ảnh giày dép của
khách hàng tại các khu trung tâm thương mại lớn, cụ thể là bài toán ứng dụng
với Vincom. Nghiên cứu thói quen của khách hàng ngày nay là cực kỳ quan
trọng. Việc nhận biết được thói quen mang giày dép của những người ra vào
trung tâm thương mại có thể giúp những nhà phân phối gửi đi các quảng cáo
thích hợp nhất đến từng khách hàng, thông qua kết nối intenet miền phí tại
trung tâm thương mại đến từng thiết bị di động của khách hàng. Chúng ta sẽ
tích hợp camera AI vào hệ thống cửa ra vào tự động của siêu thị cũng như các
camera có trong trung tâm để có thể kiểm sốt được tốt hơn, đồng thời
cũng tiết kiệm chi phí lắp đặt cho hệ thống khi khơng phải mua thêm camera
mà sẽ dùng chính những camera có sẵn trong hệ thống.

3.3 Chuẩn bị dữ liệu.
Dữ liệu của nhóm được lấy từ các nguồn như facebook, google ảnh, trang
và ảnh tự chụp. Các ảnh đều có đuôi đồng nhất là

“.jpg”.
Thu thập dữ liệu ảnh gồm 4 loại giày dép giày tây, giày cao gót, giày thể
thao, sandal. Mỗi loại giày dép chia là hai thư mục con : Train và Valudation.
Mỗi loại giày dép ứng với một thư mục. Tổng cộng có 320 ảnh train và 80 ảnh
validation. Tỷ lệ anh train và validation là 8:2.

TIEU LUAN MOI download :


3.4 . Xây dự ng mơ hình nhận ảnh sử dụng mạng nơ-ron học sâu CNN
trên Google Colab

3.4.1 Mơ hình nhân dạng hình ảnh.
Nhóm chúng em đã tiến hành một mơ hình CNN để tiến hành trích xuất các đặc

trưng của hình ảnh và phân loại chúng. Mơ hình được thiết kế với số Filters tăng
dần. Số Filters phụ thuộc vào độ phức tạp của dữ liệu. Cuối cùng là chúng ta có thể

dùng một layer Flatten và một activation softmax để phân loại.
-

Đâu vào của model là một bức ảnh có shape (150,150.3)

-

Hàm kích hoạt relu để loai đi các giá trị âm

-

Flatten để chuyển ảnh tử dạng ma trận về mảng 1 chiều

-

Sau khi ảnh được truyền qua nhiều lớp CNN thì mơ hình đã học được các
đặc điểm của ảnh, khi đó output của lớp CNN cuối cùng là một ma trận, sẽ

được chuyển về 1.
-

Vector một chiều

Ưu điểm của mơ hình : Mạng CNN có ít tham số hơn so với nhiều các

mạng phổ biến hiện nay nên tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể. Điều này giúp
tiết kiệm thời gian rất tốt.
Nhược điểm của mơ hình : Vì bộ dữ liệu là do nhóm tự xây dựng nên chưa thể
bao quát được hết, vì vậy khi nhận diện hình ảnh vẫn cịn những sai sót trong kết

TIEU LUAN MOI download :


quả. Ngồi ra cũng có một vài dữ liệu chưa hoàn toàn đáp ứng được
đầy đủ các yêu cầu.
3.4.2 Các bước xây dựng mơ hình.
Bước 1: Tạo thư mục mơ hình
- Đăng nhập Gmail, truy cập vào Drive
- Kích chọn My Drive/ chọn New folder

- Đặt tên thư mục là ComputerVision-AmazonGo, chọn CREATE.

TIEU LUAN MOI download :


Bước 2: Upload tập dữ liệu ảnh
- Kích đúp chuột mở thư mục ComputerVision-AmazonGo.
- Kích chuột phải tại vùng trống của thư mục, chọn Upload folder

TIEU LUAN MOI download :


Chọn đường dẫn tới thư mục đã tạo ra ở Phần III – Chuẩn bị dữ liệu,
chọn thư mục, kích chọn Tải lên.
- Kết quả tất cả các thư mục và ảnh chứa trong thư mục tạo ra ở phần III

được tải lên Drive, trong thư mục ComputerVision-AmazonGo.
Bước 3: Tạo file Colab notebook trên Google Drive
- Kích chọn My Drive/ chọn More/ chọn Colaboratory.

TIEU LUAN MOI download :


- Đặ t tên cho tệ p colab mớ i là AmazonGo-CNN.ipynb, giao diện và

cách thức thực hiện tương tự như file ipynb trong Jupyter notebook.
Bước 4 : Viết Code
1 Khai báo các thư viện sử dụng

2 Kết nối với gg drive để đọc và lưu dữ liệu

3 Khai báo đường dẫn thư mục chứa dữ liệu ảnh.
- Khai báo đường dẫn đến thư mục chứa ảnh để Huấn luyện và

Kiểm định mơ hình.

4 Gán nhãn dữ liệu.

TIEU LUAN MOI download :


Phân loại ả nh là bài tốn học có giám sát và theo dõi, vì vậy dữ liệ u huấn
luyện và kiểm định phải được gán nhãn. Ảnh được gán nhãn dựa theo tên thư
mục chứa nó, ta có tên và thứ tự các nhãn tương ứng với tên và thứ tự các thư
mục chứa ảnh huấn luyện và hình ảnh kiểm định như sau :

5. Tiền xử lý dữ liệu ảnh với ImageDataGenerator

- Tham số rescale=1/255 có tácdụng chuẩn hóa dữ liệu ảnh về các giá

trị nằm trong khoảng [0, 1].
6 Đọc dữ liệu train và dữ liệu validation

TIEU LUAN MOI download :


Sau khi chạy ta thu được kết quả như hình trên.
7 :Xây dựng mơ hình.

Mơ hình được thiết lập bao gồm 5 tầng. Đầu tiên là Input Image, tiếp theo
là CNN1, rồi đến CNN2, sau đó là Fully connected layer, cuối cùng là Output.

TIEU LUAN MOI download :


8: Thiế t lập các tham số để huấn luyện mơ hình

9. Huấ n luyện mơ hình

Kết quả chạy huấ n luyện mơ hình

10. Sử dụng mơ hình

TIEU LUAN MOI download :

- Chạy đoạn code, xuất hiện kết quả yêu cầu chọn hình ảnh để phân

loại, kích chọn nút. Chọn tệp, xuất hiện hộp thoại Open, chọn một ảnh để phân
loại. Ta sẽ chọn một tệptrong máy để kiểm tra, và kết quả cho ra là:

TIEU LUAN MOI download :


Đây là link mơ hình chạy thử mà nhóm em đã xây dựng :
/>fDW?usp=sharing&fbclid=IwAR0r5MsdFLD7QfonT1GaTYs0xLhdHYxu7urNrT
cROgKos9sJmOWCOOyBKqE
3.4.3 Đánh giá độ chính xác của mơ hình
Mơ hình đã hồn thành và có thể chạy được nhưng độ chính xác chưa
được cao, chỉ rơi vào mức độ khá khoảng hơn 80%. Nguyên nhân chủ yếu là do
bộ dữ liệu chưa thật sự đủ chất lượng, do nhóm tự xây dựng nên vẫn cịn thiết sót.

3.4.4 Các phương pháp nhóm đã làm để tăng độ chính xác của mơ hình
Tăng độ rõ nét của hình ảnh, ban đầu nhóm chọn ảnh chưa chất lượng chưa
cao, các ảnh chưa có sự đồng đều về kích thước khiến cho mơ hình chỉ chính xác

TIEU LUAN MOI download :


đượ c khoảng 50%. Sau đó nhóm đ ã tiế n hành chuẩ n hóa hình ả nh => Kế t
quả đạt được tới hơn 80%.
=> Ứng dụng vào thực tế : Nên quét hình ảnh chân khách từ khi khách
bước vào và dừng lại qt QR để có hình ảnh rõ ràng nhất .
Ban đầu nhóm xây dựng bài toán về nhận diện người đội mũ bảo hiểm
trên đường khi tham gia giao thông, nhưng nhận thấy ảnh chụp người khi tham

gia giao thông sẽ bị nhanh và mờ, đường rộng khó kiểm sốt và các yếu tố thời
tiết ngoại cảnh khiến cho độ chính xác của mơ hình thấp và khơng khả thi.
Nhóm đã nhanh chóng đổi sang chủ đề có tính ứng dụng cao hơn.

4. KẾT LUẬN
Tiến hành ứng dụng nhận diện về thói quen mang giày dép của khách hàng tại
các trung tâm thương mại Vincom là một bước đi mới lạ, sáng tạo và có thể mang
lại nhiều lợi ích cho các nhà phân phối. Ngồi Vincom, mơ hình cịn có thể ứng dụng
rộng rãi với các loại hàng hóa khác như quần áo tại các shop thời trang.

Mơ hình nhận diện cho kết quả nhanh chóng việc nhận biết về giày dép mà
mỗi người trong trung tâm thương mại đang mang, nó sẽ làm tăng cơ sở giúp
những nhà phân phối trong trung tâm thương mại đưa ra các chương trình quảng bá

cho sản phẩm của mình.
Trong thời đại ngày nay, việc nhanh chân nghiên cứu khách hàng ngay từ
khi họ chưa quan tâm tới sản phẩm là một yếu tố quyết định để tìm kiếm những
khách hàng mới, tạo tra doanh số tốt hơn cho doanh nghiệp. Đây là một cách
tiếp cận khách hàng mới và hứa hẹn là sẽ phổ biến hơn trong tương lai.

5. TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIEU LUAN MOI download :


1.Slide mơn trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh cơ Bùi THị Hồng nhung
2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và giám sát an ninh
/>3. Thị giác máy tính: Chuyên đề nhậ n diệ n hình ảnh

4 4. 4. 4. 4

TIEU LUAN MOI download :