【線上課程】AI應用於圖像處理基礎與案例

上課地址:線上課程(購買後即可觀看課程)

時數:1

起迄日期:2021-10-20~2021-12-31

聯絡資訊:謝小姐/03-5913417

報名截止日:2021-12-31

課程類別:研討會

活動代碼:2321070059

課程介紹

機器學習是人工智慧的一種,其應用於商業評估與分析、製程與產品的瑕疵檢測等,是現今最具商業應用價值的AI技術。根據Algorithmia調查報告,2020 年間,有 83% 的組織增加了對 AI 及 ML 的預算,聘用的數據科學家的平均數量年增 76%。即使是非統計或分析背景出身人員,由於AI技術應用於各類型產業工作的範圍擴大,擁有AI基礎能力已成為各類職務人員所必備。本課程將先從AI應用於圖像辨識應用的各類神經網路原理進行介紹,接著說明各類神經網絡的優缺點以及應用案例,對於初踏入AI領域的職場工作者來說,本課程有助於釐清基本觀念,啟發學員未來於實務工作上有更多元且寬廣之應用。

課程目標

1.學員能瞭解並掌握各類神經網絡原理
2.學員能透過課程熟悉各類神經網絡於視覺影像處理之應用案例
3.學員能清楚掌握各類神經網絡的優缺點與應用時機

課程對象

※適合執行製程產線AI分析之製程工程師、品保工程師
投入智慧製造產業,應用深度學習物件檢測、瑕疵檢測於製程開發、生產優化、及產品品質領域之工作人員。
※本課程適合有意投入AI深度學習相關部門之演算法工程師、軟體工程師、物聯網工程師
整合機器學習平台、視覺資料處理、模型預測等對深度學習具熱忱及欲投入相關工作者。 

※本課程適合執行跨部門計畫之專案經理、專案人員等
- 投入資通訊產業,從事產品開發或專案管理等跨部門溝通之管理者與工作人員,需要對深度學習有基礎的了解。

講師介紹

莊永裕教授
現任:國立台灣大學 資訊工程學系/資訊網路與多媒體研究所 教授
專長:電腦圖學、電腦視覺、數位特效製作、多媒體系統

課程大綱

1.影像辨識流程
2.神經網路原理
3.全連結(fully connected)神經網路
4深度學習用於影像辨識
5.捲基層(convolution layer)
6.捲積神經網路(CNN)原理與應用

7.辨識、分割、偵測
8.全卷積網路(fully convolutional network)
9.物件偵測(單一物件、多物件)
10.R-CNN(Region proposals+CNN features)原理與案例

課程資訊及報名方式

上課日期:隨時上課/購買後即可開通帳號
上課時數:1小時
課程費用:600元

上課方式:線上課程
-學員完成報名及繳費後,於3-5個工作天會收到mail發送正式上課通知,提供報名學員觀看網址及帳密權限。
-觀看平台:前往ITRI College+知識平台 https://collegeplus.itri.org.tw/進行閱覽。
-課程期間:從開啟帳密起,即可進行為期1個月的觀看,在1個月內學員可無限次數的自主學習。

線上報名:請學員點選網頁右上方的「線上報名」或來信洽詢:Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它
課程諮詢:若學員有任何課程或報名上的問題,請洽服務專線:03-5913417 謝小姐

注意事項

1.線上課程同一帳號僅限本人使用,不得將參加課程活動之權利轉讓予任何其他第三人。
2.請線上課程學員遵守ITRI College+工研院知識訂閱平台之隱私聲明相關規範。

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