嵌入式Linux / Android物聯網系統移植課程

AI邊緣運算影像辨識實戰上課時數:35小時

( Artificial intelligence Edge Computing / Machine Vision )

本課程以影像處理技巧開始,接著應用深度學習的演算法來進行影像偵側、識別等高階影像處理。由於AI邊緣運算具有減少數據誤差與傳送延遲的特性,因此即時影像分析傳到雲端處理比以往來的更順暢且更安全,對於智慧家居、自駕車、生產瑕疵檢測、安防監控、醫療影像等應用更符合產業發展需求。

課程目標

  1. 具備AI關鍵技術開發能力及影像偵測與辨識技能。
  2. 利用OpenCV 4.x 處理影像視覺等相關設計問題。
  3. 延伸於多方面的應用,如AI品檢系統瑕疵檢查、影像預處理...等。
  4. 使用Intel神經運算棒2實現邊緣運算之應用(人臉識別、物件識別...)並了解影像處理流程,以及對邊緣運算的趨勢與應用有更深入的了解。

 

學員結訓具備技能

  1. 利用OpenCV 4.x實現機器視覺應用。
  2. 學會AI軟硬整合,實現邊緣運算之Machine Vision影像辨識應用。

課程優勢

  1. 業界專業講師,訓用合一為目標 專業實務經驗講師,業界需求導向課程規劃,著重培養科技界即戰力人才。
  2. 實作範例演練,紮實你的開發實力 業界師資群自行技術研發,多元化周邊模組搭教學,與業界實際開發不脫節
  3. 由淺入深連貫性教學,完整的學程規劃 循序漸進連貫性教學,掌握每階段的學習方向。
  4. 中華數位F.B技術討論區,提供學員疑難雜症的好幫手 不論在學中或結訓後提供你解決學習上的疑難雜症,讓學員學習上不再單打獨鬥。
  5. 業界師資群編譯最新的實作教材 業界資深師資群合作編譯最完整的課程教材,規劃更貼近業界需求課程內容,不斷創新。
  6. IT產業資深助教 課堂上協助教學 資深助教課堂協助教學,讓學員學習更有成效。
  7. 提供完整的教學錄影檔,方便學員課後練習 中華行動數位提供上課的教學錄影檔,讓你學習成效不中斷。
  8. 協助完成專題、輔導就業 學員不僅在學習過程有充實的專題實作訓練,結訓後可針對職業做職涯規劃。

課程大綱

    Ch1 - 影像處理

  1. 課程內容
    • 數位影像格式與資料結構
    • 影像處理與辨識基礎理論
      課程內容
    • 辦識系統OpenCV 4.x 影像處理應用建置與開發實戰

    Ch2 - 物件偵測方法

  1. 課程內容
    • 邊界偵測
    • 特徵偵測
    • 物體偵測
    • 動態物體偵測
      課程內容
    • DLib影像辨識應用
    • HOG應用
    • LBP應用

    Ch3 - 深度學習開發環境建置與探討

  1. 課程內容
    • 深度學習導論
    • TensorFlow套件
      課程內容
    • 開發環境建置與操作(Google Colaboratory)
    • 紹多種深度學習類神經網路架構
      (DNN, CNN, RNN …)

    Ch4 - 邊緣運算專題實作

  1. 課程內容
    • Intel NCS2神經網路運算裝置架構分析探討
    • Edge computing邊緣計算分散式運算架構解析與IntelOpenVino Toolkit整合應用。
      課程內容
    • OpenVino應用程式實戰各項案例(辦識、偵測與預測應用)實戰應用OpenVino Runtime development
    • 專題實作(物體辨識系統)
  1. 1. 從事嵌入式相關工作,欲學習AI影像辨識系統技術開發者
  2. 2. 對AI影像辨識系統有興趣,想再增強本身專業技能者
  3. 3. 具備Python程式語言基礎尤佳。
    • 自動化工程師
    • 電腦視覺演算法/軟體開發工程師
    • 電腦視覺開發測試工程師
    • 物聯網工程師
    • 邊緣運算師
我對課程有興趣,請與我聯繫
說明會時間約30分鐘,歡迎攜伴參加。
說明會地點:台北市中正區開封街一段2號9樓
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最新開課&報名方式
  1. 課程皆採實體上課與遠端線上同步 開課時間
    • 111年8月20日至111年9月24日
      ( 週六全天班 AM9:30至PM5:30 )
  2. 相關課程
  3. 報名方式
  4. 上課地點
    • 台北市開封街一段2號9樓
      (台北火車站│館前路口│麥當勞隔壁大樓)
學員獨享
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課程剪影
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Edge AI邊緣運算
  1. AI邊緣運算意味著使用邊緣AI演算法處理在網路邊緣的設備上所生產及收集的數據。 “邊緣”表示設備位於網路邊緣,“ AI”表示使用人工智慧處理數據。AI邊緣運算由設備的位置及運算數據的方式定義。

    為什麼要用Edge AI
    從系統建置的層面上來看,相較原本包含伺服器、前後端系統、通訊等等的集中式 AI專案,使用 Edge AI在製造現場只需要一個獨立的微型電腦,就可以快速的實現應用。

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