【產業新尖兵 青年全額補助】AI人工智慧與深度學習產業應用人才養成班

上課地址:工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北),實際地點依上課通知為準!!!!

時數:160

起迄日期:2020-10-05~2020-11-06

聯絡資訊:黃小姐/02-23701111#306 or 827306

報名截止日:2020-09-27

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2319120090

課程介紹

《全球人工智慧研究報告》指出,2030年人工智慧(AI)將帶給全球GDP成長14%,貢獻15.7兆美元;麥肯錫報告指出,2025 年物聯網全球應用產值高達11.1兆美元。全球對於AI與物聯網整合人才的需求極大,因應政府5+2業政策,本課程旨在為業培養具備AI與物聯網整合能力之人才,以滿足業所用。 本課程學科規劃旨在讓學員對於人工智慧的應用有正確的觀念,並能對於實務上應用的人工智慧演算法原理與應用方向有更進一步的掌握,包括物件偵測、影像辨識、數值分析等領域。
最後能讓學員從課程中啟發於產業端應用之系統性思考,並學習到以下職能:
1. 學會資料科學領域的主流程式語言Python
2. 
掌握深度學習演算法(DNNCNNRNN)的原理與應用方法。
3. 
學會影像辨識的方法與應用技巧。
4. 
學會常用的機器學習演算法與資料處理技巧。
5. 
學會邊緣運算的開發技巧。

課程特色/目標

本課程以實作為主,術科規劃首重強化學員Python程式撰寫的能力,並能活用numpypandasmatplotlib等資料處理套件。接著在人工智慧演算法的部份,以不同的主題來進行實作,讓學員熟悉深度學習的開發框架Keras,逐步從讀取資料、資料前處理、建立模型、訓練模型、評估與優化模型的過程中,掌握卷積神經網路(CNN)、遞歸神經網路(RNN)等模型的應用精神,實現物件偵測、影像識別等主題應用。真正培養學員具備進入人工智慧領域的基本職能。
*『產業新尖兵試辦計畫』參訓者(計畫網站:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/),取得課程訓練單位錄訓資格後,可享本課程全額免費參訓培訓期間學習獎勵金勞發署發給每月最高 8,000元)培訓期間享勞保(訓)*

課程對象

未來計畫投入以下業職務,有意願進修者
1.AI深度學習工程師

2.AOI+AI影像深度學習工程師

3.
深度學習研發工程師
4.AI深度學習工程師

5.
影像深度學習工程師
6.
物聯網工程師 (IoT Engineer
7.IoT系統軟體研發工程師 

8.IT平台軟體工程師 

9.PM工程師

課程日期

109年10/5-11/6,每週一~五白天9:00 ~18:00 ,共計160小時。 

課程大綱

課程主題 課程內容
Python程式設計原理說明
  • Python程式緣起
  • Python程式的特點
  • Python程式應用場域
物件偵測與識別原理說明與產業應用思考
  • 物件偵測與識別導論
  • 常見應用場域說明

Tensorflow/Keras 深度學習原理說明與產業應用思考

  • TensorFlow/Keras緣起與原理簡介
  •  常見應用場域說明
資料處理與機器學習原理說明與產業應用思考
  • 資料科學導論
  • 產業實例說明
Python程式設計技術操作實務
  • Jupyter notebook使用教學
  •  Python資料結構(tuple, dict,list,..)
  •  Python控制流程
  • Python物件導向
物件偵測與識別 技術操作實務
  • 何謂卷積神經網路(CNN)
  • 原理與架構說明(Convolutional LayerPooling LayerFully Connected Layer
  • 常用模型應用說明:VGG16VGG19ResNet50InceptionV3
  • 其他方法說明(BackpropagationAutoencoder
  • CNN與影像辨識實務應用說明
  • 實戰演練(圖片辨識、圖片去雜訊等)
Tensorflow/Keras 深度學習實務技術操作實務
  • 機器學習與深度學習技術簡介
  • TensorFlow/Keras介紹
  • Neural Network原理與Python實作
  • Keras程式架構與流程
  • DNN實作分類問題-使用Keras
  • CNN網路模型原理與知名CNN網路模型(AlexNetVGG16ResNet50,…)
  • CNN實作圖像分類問題-使用Keras
  • Image Augmentation
  •  DNN vs CNN
  • Transfer Learning原理與實作
  • RNNLSTM模型原理
  •  NLP 自然語言處理實例
資料處理與機器學習實務技術操作實務
  • 邊緣運算(Edge Computing)導論
  • 開發環境建置
  •  Edge裝置Raspberry Pi基本操作教學
  •  Intel神經加速棒 (NCS Movidius Neural Compute Stick)介紹
  • 虛擬機與ubuntu系統安裝教學
  • Intel OpenVINO(Open Visual Inference and Neural network Optimization)介紹與應用範疇
  •  虛擬機之Intel OpenVINO安裝教學
  • TensorFlow on your Raspberry Pi & NCS API設定
  • Lab:靜態圖像&動態影像辨識
AI邊緣運算實務技術操作實務
  • Jupyter notebook使用教學
  • Python資料結構(tuple, dict,list,..)
  • Python控制流程
  • Python物件導向

 

講師簡介

AI深度學習、物聯網工程相關領域專業師資群。

工業技術研究院 產業學院 台北學習中心 黃小姐02-2370-1111#306 

價格與補助計畫

原價:新台幣64,000元整經【產業新尖兵試辦計畫】核定後,最高補助100%

【產業新尖兵試辦計畫】:參加本計畫指定訓練課程之青年(年滿十五歲至二十九歲之本國籍青年),以失業者為限,並符合下列情形之一:

1.青年參加分署自行辦理、委託辦理及補助之訓練課程,於結訓後一百八十日內,不得參加指定訓練課程。

2.本計畫訓練對象年齡之計算,依其參加訓練之開訓日為基準日。

【補助費用】

(1)青年參加指定訓練課程,由勞動部勞動力發展署所屬分署依訓練單位辦理訓練收費標準,每人最高以補助 10 萬元為上限。

(2)青年如後續經審核資格不符,應自行負擔相關訓練費用。

(3)青年報名本計畫指定訓練課程,由勞動部勞動力發展署所屬分署依訓練單位辦理訓練收費標準,先行墊付訓練費用,如後續經審核資格不符,由青年自行負擔相關訓練費用。

(4)青年應與訓練單位簽訂訓練契約。   

【報名方式】

  (1)申請參加產業新尖兵試辦計畫前,應登錄為「台灣就業通」會員(電子郵件將作為後續訊息發布通知重要管道,請務必確實填寫),並完成「我喜歡做的事」職涯興趣探索測(https://exam1.taiwanjobs.gov.tw/Interest/Index)。

(2)確認資格:於產業新尖兵試辦計畫專區(https://elite.taiwanjobs.gov.tw/)下載或列印「報名及參訓資格切結書」,閱覽切結書及相關須知,後加以簽名或蓋章,並交予訓練單位。

(3)繳交身分證影本。

(4)與課程訓練單位簽訂訓練契約。

(5)取得課程訓練單位錄訓資格後,可享本課程全額免費參訓,培訓期間享勞保(訓)。

(6)線上報名:工研院產業學習網 http://college.itri.org.tw,搜尋課程名稱關鍵字「Python商業資料科學人才養成班 」,點選課程頁面之「線上報名」,填寫報名資訊即可。 

【注意事項】

  (1)以參訓一班次為限,且參訓時數應達總課程時數三分之二以上。

(2)青年參加本署與所屬各分署及各直轄市、縣(市)政府依失業者職業訓練實施基準辦理之職前訓練,於結訓後180日內者,不得參加本計畫。

(3)「產業新尖兵試辦計畫」參訓學員有下列情形之一者,得自付繳還訓練費用補助予訓練單位: *計畫參訓學員參訓時數未達總時數 1/3 者,學員須自付繳還訓練費用補助之 50% 予訓練單位。 *計畫參訓學員參訓時數達總時數 1/3 以上,未達 2/3 者,學員須自付繳還訓練費用補 之 20% 予訓練單位

(4)「產業新尖兵試辦計畫」參考資訊: *官方網站:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/ *計畫公告:https://www.wda.gov.tw/News_Content.aspx?n=85E1E406503C665B&sms=4AB77FB5C324175E&s=283D8CE0F646545C

(5)非「產業新尖兵試辦計畫」參訓學員,即自費參訓者,取消報到或中途退訓之退費原則: *開訓前學員取消報到者,應退還所繳費用95%。 *已開訓未逾訓練總時數 1/3 而退訓者,退還所繳費用 50%。 *已開訓逾訓練總時數 1/3 而退訓者,所繳費用不予退還。

(6)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。

(7)如需取消報名,請於開課前三日以書面傳真至主辦單位並電話確認,請於開課前7日以email通知主辦單位聯絡人並電話確認。

(8)為尊重講師之智慧財產權益,恕無法提供課程講義電子檔。

(9)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。  

貼心提醒

40 名為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班預計 20  人即開課)

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