Why it worked
The video likely resonated with viewers due to its relatable 'day in the life' format, showcasing the daily routine of a student. The inclusion of specific details about AI projects and study habits provides value and insight, while the fast-paced editing and clear timestamps keep the audience engaged.
Summary
The video follows a student's day, starting from waking up and preparing breakfast, going to work, and engaging in AI projects related to computer vision. It then shows the student having lunch, attending classes, and studying in the evening before having dinner.
Structure
- 1Morning routine and breakfast
- 2Commute to work and social media browsing
- 3Work on AI project (Computer Vision)
- 4Lunch break
- 5Attending classes
- 6Evening study session
- 7Dinner
On-screen text
Một ngày của sinh viên
Hệ thống thông tin quản lý
sắp ra trường
6:15
Bữa sáng
6:30
6:45
Cbi đồ ăn trưa
7:15
Thay đồ đi làm
7:45
Go to work
8:15 - 8:30
Lướt tí fb, insta
8:30
Vào làm việc thôi
Mình hiện tại đang làm 1 dự
án AI về Thị giác máy tính
(Computer vision)
Dự án có đủ bài toán về
Phát hiện đối tượng (Object Detection)
Phân vùng (Segmentation)
Phân loại ảnh (Classification)
Vì dữ liệu huấn luyện
không nhiều
Nhưng dữ liệu test thực
tế rất lớn và đa dạng.
Nên ta sẽ huấn luyện mô
hình sử dụng bộ dữ liệu
nhỏ trước
Sau đó dùng mô hình
Inference trên tập dữ liệu
thực tế
và sử dụng những dữ liệu
vừa được infer để tối ưu
mô hình
Vì thời điểm ban đầu nên cần review lại
các điểm dữ liệu dự đoán trước khi cho vào
huấn luyện tiếp
Cách làm này được gọi là
Active learning trong bài toán
Semi-supervised learning
Sau này khi mô hình đã ổn thì có thể
cho pipeline dự đoán và fine tune một cách tự
động mà không cần con người review
Fine tuning mô hình
12:00
Ăn trưa thôi
12:30 - 13:30
Học
13:30 - 17:30
18:00 - 20:00
Học
21:00
Ăn cơm