Python影像處理,電腦視覺與機器學習實作

上課地址:工研院產業學院 產業智慧化學習中心(台北)(實際上課地點依上課通知為主!!)

時數:7

起迄日期:2019-09-06~2019-09-06

聯絡資訊:吳意嵐/02-23701111#303

報名截止日:2019-09-04

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2319070057

課程介紹

                          Python影像處理,電腦視覺與機器學習實作

本課程將帶領學員學習Python基本語法並運用OpenCV之函式庫於Colab此雲端平台上開發程式。
本課程在影像處理部份將介紹影像增強、影像幾何轉換。電腦視覺部份包括了運用影像特徵偵測實現全景圖及物體偵測,機器學習部份則是基於HOG特徵與支持向量機(Support Vector Machine, SVM)之人臉偵測。課程中每一主題都會提供範例程式供學員參考,以提升學習效果,期待學員可藉由此課程初步瞭解影像處理、電腦視覺、機器學習,尤其是使用Python此程式語言開發相關應用,期待未來順利進入相關產業發展。

課程目標

  • 熟悉Python此程式語言

  • 協助具影像處理專長之學員切入電腦視覺領域

  • 未來可銜接各類程式設計/機器學習/深度學習課程

課程對象

對影像處理有興趣及相關從業人員。

講師簡介

林哲聰老師

學歷: 台灣大學應用力學研究所碩士/清華大學資工系博士班

現職: 工研院機械所研究員

經歷: 工研院機械所副研究員,加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員

2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍

2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主

2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍

2017 CVGIP 行人偵測競賽 亞軍

2017 MOST 生成式對抗網路競賽 佳作

專長: Computer Vision, Image Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, Deep Learning, GPS , Embedded System, iPhone Programming

已於車用影像安全警示系統領域中發表過十九篇國際論文,十五篇國內論文,以及十三篇專利

課程大綱

  • 影像處理,電腦視覺與機器學習簡介
  • 影像感測器以及各種影像缺陷簡介

  • PythonOpenCV簡介

  • Python語法簡介:資料型態、邏輯運算、函數與流程控制

  • 影像增強

  • 影像幾何轉換

  • 基於影像特徵偵測之全景圖實現與物體偵測

  • 基於HOGSVM之人臉偵測

價格

  • 優惠價:每人4,500
  • 早鳥優惠價:(開課10天前報名)每人3,500
  • 團體優惠價:(同公司二人一起報名)每人3,500元。

常見問題


●預計招生名額:本班預計25人為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計10人即開課)。

●報名方式:
1.點選課程頁面上方之「線上報名」按鈕進而填寫報名資訊即可。

2.或E-mail至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
3.請填妥報名表(附件)傳真至02-23811000。


● 課程洽詢:
02-23701111#303 吳小姐


● 繳費資訊:
(一)ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳真至02-23811000 吳小姐 收。

(二)信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款):土地銀行工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」,請填具「報名表」與「收據」回傳真至02-23811000 吳小姐 收。
(四)即期支票:抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:10047台北市中正區館前路65號7樓 吳小姐 收。

※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 02-23701111#303 吳小姐 收

貼心提醒

※以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!
1.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
3.因課前教材、講義及餐點之準備,若您不克前來需取消報名,請於開課前三日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。

附件

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