【數位同步學習課程】Python AI機器學習與影像辨識實作應用班

上課地址:工研院產業學院 高雄學習中心/高雄市前鎮區一心一路243號4F-1

時數:24

起迄日期:2021-06-29~2021-07-08

聯絡資訊:陳冠蓁/07-3367833#15

報名截止日:2021-06-27

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2320120068

課程介紹

【數位同步學習課程】Python AI機器學習與影像辨識實作應用班

n 課程簡介

AI人工智慧正在重新定義產業,電腦視覺辨識結合機器學習,協助人類從過往資料中學習,找出規則與演算法,人工智慧儼然成為推動產業科技革新的黃金法則;然而,影像辨識已是生活應用與各種產業中最廣泛使用的一項技術,透過AI方法進行智慧型影像辨識更是目前最成功、最受矚目的AI應用之一。

 

本課程將讓你能掌握機器學習最核心的觀念與技術本質,搭配實際程式範例,來進行上機實作演練;講師將透過Step by Step循序漸進講解說明,協助您可快速學會電腦視覺與深度學習的應用方法,包含影像處理、影像變換、特徵檢測與影像辨識等;同時,針對智慧型影像分析技術與應用的基本與核心技術進行講授,提供影像分析相關產業之研發工程師、專案管理師及與本主題相關之產業先進,以及對於智慧型影像辨識技術有興趣者,能快速學習如何整合AI技術以開發影像辨識應用於工作實務上。

n 課程目標

透過基本深度學習影像辨識原理,針對智慧型影像分析技術與應用的基本與核心技術進行講授,搭配實作案例演練,帶領學員快速輕鬆學會AI影像辨識技術

n 課程對象:

1. 從事大數據、資料分析工作之相關產業研發工程師、專案管理師及與本主題相關之產業先進

2. 使用Python軟體進行資料蒐集、過濾、分析等工作者

3. 對影像辨識如何應用在人工智慧上有興趣者或有需求者

n  課程內容與大綱

大綱

內容

認識人工智慧與機器學習實作

機器學習演算法整合實作

1.資料分析流程與實務經驗談

2.精解常見機器學習模型特色與使用時機:

Regression迴歸(正規化與回歸Ridge Regression & Lasso   Regression)、單純貝式分類器(Naive Bayes Classifier)、決策樹(Decision Trees)、隨機森林(Random Forests)、最近距離分群法(KNN)K-means等機器學習模型訓練資料建立方法

3.如何避免過擬合(Overfitting) &欠擬合(Underfitting)資料前/預處理基於機器學習中之關鍵

降維(Dimension Reduction):主成分分析(PCA)

斷模型預測能力的方法:混淆矩陣、準確率(Precison)、覆蓋率(Recall,也叫作召回率)、皮氏F-分數(Piotroski F-Score FSC)ROC曲線、AUC曲線

4.主題實作:房價預測、信用卡欺詐檢測、速食店銷售預測、Titanic鐵達尼號生存率預測等。

神經網路與深度學習應用實戰

1.深度學習導論

  (1)機器學習 vs 深度學習

  (2)開發環境建置與操作 - Google  Colaboratory

2.神經網路與深度學習架構

(1)Deeper Neural Network (DNN)說明:

a.Neural Network 的原理與架構:Neuron(神經元)Perceptron(感知器)

b.Activation Function(激勵函數): ReluSigmoidtanh…

c.Optimization(最佳化):線性回歸、Gradient Descent(梯度下降法)SGD(隨機梯度下降法)Momentum(動量法)Adam(適應性矩估計)…

d.過擬合(Overfitting)處理:DropoutRegularization存入與讀取模型(model)與權重(weights)

3.主題實作:神經網路實作、MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10實作

4.常見深度學習模型解說與演練

卷積神經網路(CNN)原理與架構說明: Convolutional Layer (卷積層)Pooling Layer (池化層)Fully Connected Layer (全連階層)

5.其他方法說明:

CNN與影像辨識實務應用說明:分類(Classification)、物體偵測(Object Detection)、實體切割(Instance Segmentation)

6.主題實作:模型實作(載入模型、訓練模型、新建模型、調整參數、績效評估、Fine-tuning)、圖片辨識

影像辨識技術與應用

1.主題式物件辨識(object detection)

2.影像Label方法解說

3.FasterRCNN模型實作

※主辦單位保留變更課程內容與講師之權利

※請自備筆電學習操作(本課程使用python語言作為教學實作)

n  講師簡介-孟老師

現職:國立成功大學工業設計系兼任講師

專長:JAVAAndroid/C#/PHP/JSP/虛擬實境/Maker製造/3DMAX/Python/SQL/Unity/Android Studio/AI影像辨識/AI自然語言/聊天機器人

【 開 課 資 訊 】

n  主辦單位:工研院產業學院 高雄學習中心(南部)

n  舉辦地點:工研院產業學院 高雄學習中心/高雄市前鎮區一心一路2434F-1

n  舉辦日期:110/6/29()7/1()7/6()7/8()09:30~16:30 (4 天共 24 小時)

n 課程費用:加入工研院產業學院會員(http://goo.gl/I64erU )

             未來有相關課程,可優先獲得通知及更多優惠!

 

 課程費用

會員

課程原價

  $16,000/

10 天前報名或同一公司二人報名優惠價

      $14,000/

數位旁聽-優惠價(Webex遠距上課)

(開課前會提供帳號與密碼;課前敬先安裝軟體並與助教測試連線)

      $12,000/


5
人同行團報(等同繳4人團報總額,即可享5人參訓,每1人平均只要12,800元)。 ***團報超值優惠專案****

l【限時好康來了】備註: 自即日起~110/5/31日止,5人同行團報本課程並完成團報繳費總額64,000者,即享有限時優惠方案:「5人同行優惠價」(等同以4人團報費用,可享5人參訓上課)。

*備註15人同行金額,例: 16,000*4/5=即每人平均只要12,800元)

*備註2:若有大量報名需協助者,歡迎您隨時來電洽詢。

※本課程【數位旁聽方案】:使用Webex遠距同步直播授課,讓學員能於所在地使用自己的電腦進行遠距課程,除了節省學員交通往返時間與成本,學習亦不受任何限制與疫情影響!!

n   工研院培訓證書授予:

1. 研習期滿,出席率超過 80%()以上,且經實作演練或考試成績合格者,即可獲得工研院培訓證書。

2.  測驗平均總成績在 60 ()以上為合格。

n   預計招生名額:20 名為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計 12 人即開課

n   繳費方式:

請收到上課及繳費通知後, 於開課日二天前以銀行匯款、支票或線上報名時選擇信用卡線上繳費

(發票開課當天即可拿到)若需提早取得發票, 請洽詢本學習中心。

n  報名方式:

1. 請以正楷填妥報名表傳真至 07-3367855

2.E-mail 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. 至產業學習網(college.itri.org.tw)線上報名

n  繳費方式:請收到上課及繳費通知後,於開課日二天前以銀行匯款、支票或線上報名時選擇

信用卡線上繳費(發票開課當天即可拿到     需提早取得發票,請洽詢本學習中心。

n  退費辦法:

學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用 90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數 1/3,退還所繳上課費用之 50%,上課逾總時數 1/3,則不退費。

n  報名洽詢:07-3367833#15 陳小姐;課程洽詢:07-3367833#22 蔡小姐

n  注意事項:

1.  為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。

2.  如本課程因人數或其他因素造成課程取消,本院將無息辦理退費,敬請見諒!

3.  為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔。

4.  為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。

5. 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行並共同愛護資源。

n   【數位旁聽方案】課程規定/操作指引(課前敬請先安裝軟體並與助教測試連線)

【課程規定】

1. 請於課程開始前30分鐘進入會議室,進行點名/識別、測試設備。

2. 需使用「公司+本名」登入會議室(例如:工研院-王小明),以利點名/識別,否則主持人將不同意該員與會。

3. 課程開始30分鐘後將上鎖線上會議室,不開放再進入線上會議室。

4. 課程進行中,如有問題請使用文字在聊天室區域提問。

5. 為避免干擾,講師授課時請關閉麥克風為靜音。

6. 請尊重講師之智慧財產權,請勿複製或轉載或公開播放;另外,每一帳號只限一人上課。

【操作指引】

1. 請下載Cisco Webex軟體:https://www.webex.com/downloads.html/

2. 請註冊Cisco Webex帳號:https://cart.webex.com/sign-up

3. 請打開瀏覽器,登入Cisco Webex網站:https://www.webex.com/,並在畫面右上角「我的設定檔」更名。

4. 使用瀏覽器或應用程式登入會議室,輸入會議室ID及密碼即可。

5. 進入會議室後請測試設備,確認麥克風功能及收音是否正常。如測試後無法正常運作,請與主持人聯繫。如已確認設備無問題,請將麥克風關閉,靜待課程開始。


附件

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