Automated defect detection
Catch defects the moment they appear. Across recent peer-reviewed studies, YOLO-based inspection reaches 99%+ accuracy and cuts manual inspection costs by up to 94.5%, on steel, PCBs, fabric, solar panels, and welds. Train it on your own defects and deploy it on the line.
Được tin dùng bởi các tổ chức hàng đầu thế giới
How Ultralytics YOLO tackles defect detection
One model, every defect type
Ultralytics YOLO detects, localizes, and classifies defects in a single pass, and researchers have pushed it past 98% mAP on benchmarks from PCBs to steel to wafers. That means fewer escaped defects, less scrap, and faster time-to-market, on the hardware you already run.
- Subtle defects, caught: 98.8% mAP on tiny PCB defects, 98.2% on wafer surfaces (peer-reviewed).
- Line-speed inference: YOLO26 runs a frame in ~1.7 ms; weld studies report 2.3 ms per part.
- Trainable on your defects: fine-tune on your own images in hours; published models hit 99%+ accuracy.
- Deploy anywhere: export to 19 formats — TensorRT, ONNX, OpenVINO, CoreML — for edge or cloud.
Thử nghiệm suy luận YOLO26
Kéo và thả hình ảnh để xem phát hiện đối tượng theo thời gian thực
Deploy on the line or in the cloud
Train once, then export to 19 formats and run wherever inspection happens, from a camera-side edge box to a GPU server.
At the edge (line-side)
- NVIDIA Jetson via TensorRT: real-time inference with no internet connection.
- Intel CPUs via OpenVINO: deploy on the industrial PCs you already run.
- Hailo, Raspberry Pi & ARM: low-power, camera-side inspection stations.
- Fast enough for the line: published weld inspection runs at 2.3 ms per part.
In the cloud
- GPU autoscaling for high-volume, multi-camera inspection.
- Retrain centrally and push new defect classes to every line at once.
- Export to ONNX, TensorRT & PyTorch for any inference stack.
Chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng thị giác AI
Từ xưởng sản xuất đến phòng phẫu thuật, Ultralytics biến dữ liệu hình ảnh thành các quyết định theo thời gian thực.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
SOHGA cắt giảm 30% thời gian giám sát bãi đỗ xe với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách hệ thống MEGURU của SOHGA sử dụng Ultralytics YOLO26 để tự động hóa việc tuần tra bãi đỗ xe, giảm 30% thời gian tuần tra và cải thiện độ an toàn.
Scaleout cắt giảm thời gian cập nhật model từ hàng tuần xuống còn vài giờ với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Scaleout sử dụng Ultralytics YOLO và học liên kết (federated learning) để tinh chỉnh các model AI trên thiết bị cạnh (edge devices) trong khi vẫn bảo mật dữ liệu nhạy cảm.
RapiD Engineering triển khai kiểm soát chất lượng hải sản nhanh hơn 1 tuần với Ultralytics YOLO
Xem cách RapiD Engineering sử dụng Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình kiểm tra cá hồi, phát hiện lỗi theo thời gian thực và tiết kiệm một tuần làm việc kỹ thuật.
Project Ocean Oasis thúc đẩy bảo tồn rạn san hô với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Project Ocean Oasis sử dụng Ultralytics YOLO, edge AI, và các hệ thống giám sát tự động để mở rộng quy mô bảo tồn rạn san hô và trí tuệ đại dương.
Volley hỗ trợ hơn 250 huấn luyện viên AI trên sân với Ultralytics YOLO
"Điều thực sự tuyệt vời là mô hình hoạt động rất tốt trong thời gian thực trên phần cứng biên tại thiết bị tập luyện, và chúng tôi có thể sử dụng cùng một mô hình đó trên đám mây để chạy chính xác cùng một luồng."
WG Tech Solutions cắt giảm 28% vi phạm an toàn với Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Tìm hiểu cách WG Tech Solutions quản lý việc giảm 28% các vi phạm an toàn trong sản xuất bằng cách tận dụng Ultralytics YOLO và bộ tăng tốc AI của Axelera
Stride cung cấp phân tích dáng đi ngựa trong 1 phút với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Stride tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để ước tính tư thế ngựa, thực hiện phân tích dáng đi hoàn chỉnh trong chưa đầy 1 phút.
Pixelabs đạt 95% recall với quy trình tự động hóa dựa trên Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách Pixelabs tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa quy trình làm việc và đạt được 95% recall.
SiteAssist cải thiện an toàn công trường bằng cách xử lý hơn 770 nghìn hình ảnh với Ultralytics YOLO
Tìm hiểu cách SiteAssist tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để cải thiện an toàn tại công trường xây dựng.
Chef Robotics sử dụng Ultralytics YOLO để cắt giảm 67% lượng thực phẩm bị loại bỏ
Khám phá cách Chef Robotics sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để lắp ráp thực phẩm chính xác.
Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Cali Intelligence sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để giảm hàng đợi thanh toán tại cửa hàng bán lẻ với tính năng phát hiện đối tượng.
MarineSitu đạt thời gian hoạt động 96%+ trong giám sát dưới nước bằng cách sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách MarineSitu sử dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi việc phát hiện đối tượng dưới nước.
Theia Scientific tăng tốc phân tích hiển vi gấp 43 lần với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Theia Scientific sử dụng Ultralytics YOLO để định nghĩa lại quá trình phân tích dữ liệu hiển vi.
eSmart Systems giảm một nửa thời gian kiểm tra đường dây điện với Ultralytics YOLO
Khám phá cách eSmart Systems sử dụng Ultralytics YOLO để tăng tốc độ phát hiện lỗi và chuyển đổi công tác kiểm tra tiện ích.
Axelera AI cung cấp 34 FPS cho inference AI ở biên sử dụng Ultralytics YOLO
Khám phá cách Axelera AI sử dụng Ultralytics YOLO để mang lại thị giác máy tính tại biên nhanh, chính xác và hiệu quả trên các chip Metis AI.
STMicroelectronics chạy Ultralytics YOLO trên MCU với chỉ 9,4 mJ mỗi lượt inference
Khám phá cách STMicroelectronics triển khai hiệu quả các mô hình Ultralytics YOLO trên các vi điều khiển công suất thấp để đạt được suy luận thời gian thực chính xác tại biên.
Specialvideo đạt độ chính xác kiểm tra thực phẩm 99% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Specialvideo sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm bằng AI theo thời gian thực, đảm bảo chất lượng, giảm lãng phí và tăng hiệu quả.
Vivity AI tiết kiệm hơn 5 triệu đô la một năm trong hoạt động công nghiệp với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Vivity AI tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để nâng cao tự động hóa công nghiệp, cải thiện hiệu quả, giảm thời gian chết và đảm bảo an toàn nơi làm việc.
Videologic Analytics mở rộng quy mô lên 10 nghìn giấy phép camera AI với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Videologic Analytics tích hợp các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường giám sát video, cải thiện độ chính xác phát hiện, giảm báo động giả và tối ưu hóa việc giám sát mối đe dọa thời gian thực.
Prezent tăng độ chính xác phát hiện slide lên 34% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách Prezent tận dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tự động hóa việc phát hiện phần tử slide, giảm thời gian xử lý xuống dưới 10 giây trong khi vẫn bảo toàn cấu trúc và thiết kế.
ALYCE tăng tốc suy luận AI giao thông thêm 20% với Ultralytics YOLO
Khám phá cách ALYCE sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO để tăng cường độ chính xác của dữ liệu, tối ưu hóa giao thông đô thị và tạo ra các giải pháp giao thông dựa trên AI cho các thành phố thông minh và bền vững hơn.
Kiwitron sử dụng Ultralytics YOLO để phát hiện các mối nguy công nghiệp từ khoảng cách 30m
Khám phá cách Kiwitron sử dụng các mô hình Ultralytics YOLO trong giải pháp KewiEye để phát hiện và xử lý các mối nguy hiểm công nghiệp nhằm đảm bảo an toàn tốt hơn.
Các câu hỏi thường gặp
Automated defect detection uses cameras and AI to inspect products and surfaces for flaws, scratches, cracks, dents, missing parts, and contamination, in real time, with no manual checking. Ultralytics YOLO models detect, localize, and classify each defect in a single pass as parts move down the line.
It depends on the data, but recent peer-reviewed studies report 84-99% accuracy with YOLO models tuned to a specific task, for example 99.4% on fabric, 98.8% mAP on PCBs, and 98.2% on semiconductor wafers. The Ultralytics Platform supports active learning, so accuracy keeps climbing as new defect types appear.
Published 2024-2026 studies apply Ultralytics YOLO to steel and metal surfaces, printed circuit boards, semiconductor wafers, welds, textiles, solar panels, aluminum castings, ceramics, batteries, and pharmaceutical packaging, anywhere visual quality control matters.
Yes. Rule-based machine vision struggles with variable, subtle, or previously-unseen defects. Ultralytics YOLO26 learns from your own examples to recognize scratches, hairline cracks, white spots, and missing components across changing lighting and part variation, reaching 98%+ mAP on several published benchmarks.
Fast enough for the line. YOLO26 processes a frame in about 1.7 ms on a modern GPU; published inspection systems report 186 frames per second on fabric and 2.3 ms per weld.
Yes. Most inspection deployments run on-premises because production data is sensitive and factory networks are unreliable. Ultralytics YOLO26 exports to 19 formats, including TensorRT for NVIDIA Jetson, OpenVINO for Intel CPUs, and Hailo accelerators, so models run line-side with no internet connection required.
Less than you might expect. Published defect-detection models train on a few thousand labeled images, for example the bridge-crack study used a 4,029-image dataset. The Ultralytics Platform handles annotation and training, and pretrained YOLO weights mean you fine-tune rather than start from scratch.
Collect images of your good and defective parts, annotate them, and train, all in one place on the Ultralytics Platform. For production deployment, enterprise licensing covers commercial use and keeps your code and data private.
Hãy cùng nhau xây dựng tương lai của AI!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning