AIOT人工智慧OpenCV影像辨識應用白天職訓課程,Artificial Intelligence

AI物件偵測暨辨識整合應用

完整學會機器學習 + 深度學習 + 視覺辨識(Open CV)物聯網應用
僅一梯20名額,額滿截止。把握在職學習進修的好機會

  1. 物件偵測技術已廣泛應用在生活中,舉凡汽車自動停車、輔助駕駛、車道偏移等技術均與物件偵測息息相關。在工業生產線上更大量應用此技術檢測產品良率。然而物件偵測精準度一直是大家關注的焦點。
    因應未來AI(人工智慧)應用產業發展人才需求將快速增長,本課程設計從從瞭解物件偵測基礎理論學起,進而瞭解OpenCVAPI學習影像擷取應用、人工智慧理論應用等。Python是目前資料分析中最熱門的程式語言,讓學員藉由Python實作機器學習與深度學習的演算法應用,從而實現具有影像處理功能的人工智慧應用系統,帶領學員熟悉的物件偵測、辨識、擷取應用,再搭配AI人工智慧機器學習與深度學習辨識特徵,進而提高物件偵測與辨識精準度的實作課程。

  2. 課程教學實錄影片

學習目標。 特色

  1. 課程目標!

    學習到AI架構的核心技術及整合開發精髓,讓學員結訓後具備AI物件偵測與視覺辨識關鍵技術開發的技能。

  2. 結訓具備技能

    獨立撰寫AI物件偵測技術應用及整合機器學習與深度學習的開發能力。

  3. 實作演練!

    1. 公共場所人流控制系統
    2. 無人商店結帳系統
    3. 自然語言處理應用

  1. 課程時數

    63小時
  2. 師資介紹

    邀請業界資深AIOT團隊擔任講師
  3. 開課日期

    110年4月10日至110年7月3日 ( 招生中 )
  4. 開課時間

    週六全天班 AM9:30至PM5:30
  5. 課程費用

    • 1. 全期學費32,000元(工業局補助$12,000元),學員自付額$20,000元
    • 2. 特殊身分: 身心障礙者、原住民、低收入戶或中堅企業員工,
          需檢附資格證明文件(工業局補助$16,800元),學員自付額$15,200元
  6. 招生對象

    • 1. 具備Python程式語言基礎,有志投入AI物件偵測系統技術領域發展者
    • 2. 已在相關領域,欲增強本身專業技能者
    • 3. 本國學生 / 個人工作者。
  7. 上課人數

    每班20人(即日起接受報名,額滿為止;最低開班人數10人)
  8. 職涯方向

    電腦視覺演算法工程師│電腦視覺開發測試工程師│軟體開發工程師
  9. 注意事項

    • 1. 每位學員出席率需達80%以上,完成專題作品發表作為評量依據,
          合格者即可結訓頒發證書。
    • 2. 結訓學員應配合經濟部工業局培訓後電訪調查。
  10. 課程評量方式

    課程規劃學員在修習完畢後能獨立撰寫AI物件偵測技術應用及整合機器學習與深度學習的開發能力。評量方式將以作業繳交、上課出勤作為評分或以分組、個別專題方式發表計分,合格者即可結訓頒發證書。
  11. 退費標準

    各班一經報名,依教育局短期補習班設立及管理規則第33條辦理

課程大綱

影像處理與辨識基礎理論
  • 載入圖檔並顯示
  • 色彩空間
  • 寫入圖片檔案
OpenCV影像處理應用
  • OpenCV架構
  • 影像二維處理
  • 影像強化
  • 影像前處理-二值化、閾值分析
  • 影像濾鏡應用-模糊
  • 影像縮放
邊界偵測
  • 常見邊緣檢測法
  • Canny邊緣檢測(Edge Detection)
特徵偵測
  • 取得影像的特徵點
  • 特徵點描述及比對
物體偵測
  • 人臉偵測與人臉識別
  • 機器學習演算法
  • 資料訓練與分類模型建立
  • 圖形分類
  • 視覺化二維資料分群
  • 手寫資料測試
動態物體偵測
  • 偵測移動物體
  • 臨界值處理
DLib影像辨識應用
  • Dlib套件應用
  • Dlib特徵點描述
HOG應用
  • HOG特徵原理
  • HOG比對應用
LBP應用
  • LBP特徵原理
  • LBP特徵匹配與應用
機器學習
  • 監督式學習方法(線性回歸, SVM, Decision Tree…)
  • 非監督式學習方法(K-menas,K-means++…)
機器學習相關應用
  • 介紹Scikit-learn套件
  • 介紹資料標準化(Standardization)、資料清理(Data Cleaning)、補值等資料前處理概念
  • 利用Scikit-learn套件建立監督式以及非監督是方法之分類器
深度學習
  • 介紹神經元(Neuron)
  • 類神經網路(Neural Network)
  • 深度學習之應用範圍
  • 激勵函數(Activation function)
  • 深度學習相關內容
類神經網路架構(DNN、CNN、RNN…)
  • 介紹CNN的網路架構
  • 利用CNN建立圖像辨識分類器
  • 建立CNN架構
  • 介紹RNN的網路架構
  • 利用RNN建立文章分類器
  • 建立RNN架構
課程實習演練
  • 公共場所人流控制系統
  • 無人商店結帳系統
  • 自然語言處理應用
實習環境
  • 影像偵測與擷取模組
  • 圖形加速運算設備
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