TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG HỌC SÂU TRONG PHÁT TRIỂN HỆ
THỐNG ĐÀO TẠO THỰC HÀNH HÀN SỬ DỤNG
TRÊN ĐIỆN THOẠI
SVTH: DƯƠNG ANH KIỆT
MSSV: 17151096
SVTH: VÕ THÀNH NHÂN
MSSV: 17145184
Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
GVHD: TS TRẦN VŨ HOÀNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 08 năm 2022

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH
KHOA ĐÀO TẠO CHẤT LƯỢNG CAO

ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP

ỨNG DỤNG HỌC SÂU TRONG PHÁT TRIỂN HỆ
THỐNG ĐÀO TẠO THỰC HÀNH HÀN SỬ DỤNG
TRÊN ĐIỆN THOẠI

SVTH: DƯƠNG ANH KIỆT
MSSV: 17151096
SVTH: VÕ THÀNH NHÂN
MSSV: 17145184
Ngành: Công nghệ kỹ thuật điều khiển và tự động hóa
GVHD: TS TRẦN VŨ HOÀNG

Tp. Hồ Chí Minh, tháng 08 năm 2022

Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Tp.HCM Cộng Hòa Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam
Khoa Đào Tạo Chất Lượng Cao

Độc lập – Tự do – Hạnh phúc

-***

***

Tp. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2022
NHIỆM VỤ ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP
Họ và tên sinh viên: Dương Anh Kiệt

MSSV: 17151096

Họ và tên sinh viên: Võ Thành Nhân

MSSV: 17145184

Nghành: CNKT Điều khiển và Tự động hóa

Lớp: 17151CL2A

Giáo viên hướng dẫn: T.S Trần Vũ Hoàng
Ngày giao đề tài: .........................................Ngày nộp đề tài: ....................................
1. Tên đề tài:
Ứng dụng học sâu trong hệ thống phát triển hệ thống hỗ trợ đào tạo thực hành hàn
sử dụng trên điện thoại
2. Các số liệu, tài liệu ban đầu
- Các tài liệu về biến thể khuyết tật trên bề mặt mối hàn
- Các tài liệu về kiến trúc Deep learning: Efficient Convolutional Neural Network
for Mobile Vision Applications (MobilenetV2), Convolutional Block Attention
Module (CBAM)
3. Sản phẩm: Hệ thống đưa ra đánh giá về các biến thể khuyết tật trên bề mặt mối
hàn.
Trưởng ngành

Giáo viên hướng dẫn

I

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh Phúc
o0o-PHIẾU NHẬN XÉT CỦA GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN
Họ và tên sinh viên: Dương Anh Kiệt

MSSV: 17151096

Họ và tên sinh viên: Võ Thành Nhân

MSSV: 17145184

Nghành: CNKT Điều khiển và Tự động hóa
Tên đề tài: Ứng dụng học sâu trong phát triển hệ thống hỗ trợ đào tạo thực hành hàn
sử dụng trên điện thoại
Họ và tên Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Vũ Hoàng.
NHẬN XÉT
1. Về nội dung đề tài &amp khối lượng thực hiện:
.............................................................................................................................
....................................................................................................
...

...
1],” 10th International Conference on Computer and
Electrical Engineering.
[2] Haodong Zhang (2019), “Weld Defect Detection Based on Deep learning
Method [2],” IEEE 15th International Conference on Automation Science and
Engineering (CASE).
[3] P. -T. -A. Phung, N. -T. Tran, V. -H. Tran and T. -N. Huynh (2021), Using
Deep Learning in The Development of A Welding Practice Training Support
System, 2021 International Conference on System Science and Engineering
(ICSSE), 2021, pp. 226-230, doi: 10.1109/ICSSE52999.2021.9538464.
[4] Narasimha Prasanna HN (2017): “A beginner introduction to TensorFlow
[4]”, towardsdatascience.com.
[5] Cuong Tran (2019),Thuật Toán Tối Ưu Gradient Descent [4],
medium.com/@vicohub.
[6] Trần Trung Trực(2020),Optimizer- Hiểu sâu về các thuật toán tối ưu (
GD,SGD,Adam,..) [5],viblo.asia.
[7] prakharr0y
(2020),
Intuition
of
Adam
Optimizer
[6]
,
www.geeksforgeeks.org.
[8] Andrew G. Howard, Menglong Zhu, Bo Chen, Dmitry Kalenichenko, Weijun
Wang, Tobias
Weyand, Marco
Andreetto, Hartwig
Adam
(2017),
“Mobilenets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision
Applications”, arXiv preprint arXiv:1704.04861.
[9] Mark Sandler, Andrew Howard, Menglong Zhu, Andrey Zhmoginov, LiangChieh Chen (2018), “MobilenetV2 [9]: Inverted Residuals and Linear
Bottlenecks”, The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern
Recognition (CVPR).
[10]Sanghyun Woo, Jongchan Park, Joon-Young Lee, In So Kweon (2018),
CBAM:
Convolutional Block Attention Module [9], arXiv preprint
arXiv: 1807.06521.
[11]Keras (2021), “Keras Applications”, https://keras.io/api/applications.
[12]Stanford Vision Lab, Stanford University, Princeton University
(2020),Imagenet, www.image-net.org
[13]Andrew Howard, Mark Sandler, Grace Chu, Liang-Chieh Chen, Bo Chen,
Mingxing Tan, Weijun Wang, Yukun Zhu, Ruoming Pang, Vijay Vasudevan,

44

Quoc V. Le, Hartwig Adam [6] (2019),” Searching for MobilenetV3”, arXiv
preprint arXiv: 1905.02244.
[14] Barret Zoph, Vijay Vasudevan, Jonathon Shlens, Quoc V. Le (2018),
Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition, arXiv
preprint arXiv:1707.07012v4.
[15]Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens,
Zbigniew Wojna (2015), Rethinking the Inception Architecture for
Computer Vision, arXiv preprint arXiv: 1512.00567v3.
[16]Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun (2015), Deep
Residual
Learning
for
Image
Recognition,
arXiv
preprint
arXiv:1512.03385v1.

45