Luận văn tập trung nghiên cứu và xây dựng hệ thống nhận dạng cây thuốc dựa trên hình ảnh lá cây bằng kỹ thuật học sâu, cụ thể là mạng nơ-ron tích chập (CNN). Mục tiêu chính là giải quyết bài toán phân loại tự động các loại cây thuốc quý hiếm, hỗ trợ công tác bảo tồn và khai thác dược liệu. Nghiên cứu tiến hành thu thập và tiền xử lý bộ dữ liệu hình ảnh lá cây thuốc, sau đó áp dụng các kiến trúc CNN phổ biến như VGG16, ResNet và Inception để huấn luyện mô hình. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình đạt độ chính xác cao trong việc nhận dạng, vượt trội so với các phương pháp truyền thống dựa trên đặc trưng thủ công. Luận văn cũng đề xuất giải pháp tối ưu hóa tham số và tăng cường dữ liệu nhằm nâng cao hiệu suất nhận dạng trong điều kiện thực tế, mở ra hướng ứng dụng tiềm năng trong lĩnh vực y học cổ truyền và nông nghiệp thông minh.