AI深度學習與影像辨識實戰 - 艾鍗學院
文章推薦指數: 80 %
充分活用OpenCV 函式庫,包含:影像處理、影片(視訊)處理、高階GUI 工具(圖形互動介面)、Image Processing 演算法實務、Computer Vision 演算法實務。
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課程介紹
影像辨識領域是近年來深度學習最蓬勃發展的一塊領域,舉凡智慧家居、自駕車、生產瑕疵品檢測、安防監控、醫療影像等應用,都和深度學習影像辨識技術息息相關。
而如果想從深度學習中的影像辨識模型得到一個理想的結果(高準確率),影像資料的預處理/前處理,是非常重要的關鍵之一。
有效的影像前處理/預處理,意味著透過專業的影像處理技巧,降低影像中的雜訊(noise),讓模型進行特徵提取時能更精準,降低運算資源的負擔,模型的精準度才會高。
本課程全程實作導向,引領你學會必備的影像處理技巧,接著教你如何應用深度學習的CNN、YOLO等演算法來進行影像偵側、識別等高階影像應用。
課程會上機演練程式碼,加上講師詳細講解,將幫助你更容易理解各種方法的原理,不再似懂非懂,而是能快速的將所學到的技術應用在自己有興趣的視覺處理領域。
課程特色
用實作讓你對影像辨識技術豁然開朗
本課程強調“Howto”,快速掌握機器學習最核心的觀念與技術本質。
每一個原理和演算法解說後,搭配實際程式範例,來進行上機實作演練,進而提升學習的“有感度”。
透過講師StepbyStep講解,將電腦視覺與深度學習融會貫通應用,包含影像處理、影像變換、特徵檢測與影像辨識等。
不再讓您上完課,好像知道很多東西可是卻又不知道從何開始。
縮短專案時程確保產出
影像辨識在電子、資訊、金融、零售、醫療、通訊、物流等領域迅速的發展,你都可能透過深度學習解決過去難以解決的影像辨識問題。
然而這些演算法也並非就是萬靈丹,尤其在資料科學領域,在不對的問題上找答案,往往都是徒勞無功。
也許您正在或是未來將接觸AI相關工作,實務上可能會遇到的問題也都可以拿來和講師多交流討論,也將有助於縮短專案時程,確保產出。
產業資深講師實務親授
本課程由業界資深工程師親授,將多年的實務開發經驗淬鍊在教學內容中,幫助學員快速掌握技術關鍵,跨越自學卡關的障礙,節省寶貴時間,而能迅速投入其他有興趣的電腦視覺領域,像是ROS機器人開發、無人駕駛演算法開發、醫療影像識別等。
學習目標
熟悉數位影像於電腦中的表現形式,包含:儲存格式、讀取及寫入、像素運算。
理解數位影像處理原理並能實作,包含:影像去雜訊、影像品質增強、影像重採樣(降維/增維)。
理解數位電腦視覺原理並能實作,包含:影像特徵提取、特徵強化、輪廓萃取、卷積運算、型態學運算。
充分活用OpenCV函式庫,包含:影像處理、影片(視訊)處理、高階GUI工具(圖形互動介面)、ImageProcessing演算法實務、ComputerVision演算法實務。
主題實戰-AOI測量、醫學影像應用、YOLO實現物件偵測
了解深度學習的原理及各種訓練技巧-BatchNormalization,Dropout,EarlyStopping
學會使用Keras進行深層神經網路(DNN)實作
了解CNN模型與工作原理並能實作CNN影像分類與進階技巧
適合對象
對電腦視覺與深度學習有興趣者
即將投入深度學習電腦視覺應用的工程師或專案人員,欲將電腦視覺深度學習方法應用在工作上,像是AOI(自動光學檢測)、無人駕駛、人臉識別、車輛識別、VR/AR、安防、機器人開發…
正從事深度學習的電腦視覺應用的工程師或專案人員,想了解如何加快開發流程的技術
想學會電腦視覺演算法撰寫、測試與調校的您
沒相關背景但對電腦視覺有興趣,或是接觸過卻似懂非懂,不知如何開始的學員
本課程沒有高深複雜的數學原理,只要具備簡單高中數學基礎即可,依照老師教學進度StepbyStep學習,就可以自然而然地學會影像辨識的觀念與技術
課程大綱
電腦視覺與影像處理實戰
影像處理概述
數位影像的生成與結構
OpenCV基礎認識
OpenCV可以做什麼
函式庫的組成及內容
環境配置
IDE+CVLibrary
初試啼聲
HelloOpenCV
影像格式與資料結構
影像格式
基本資料型態
影像檔案讀取、儲存
影像通道轉換
色彩空間轉換(原理&實作)
電腦視覺概述
產業趨勢分享與解析
從事影像演算法研發人員在產業中的定位
像素層級運算(PixelLevel)
OpenCVDataType結構深入理解
影像前處理(原理&實作)
影像二值化、閾值分析、影像去雜訊、影像模糊、影像強化、影像縮放
影像去雜訊(原理&實作)
影像模糊(原理&實作)
影像強化(原理&實作)
影像縮放(原理&實作)
影像模板匹配
OpenCV使用者介面事件(高階GUI)
滑鼠事件處理
滑桿事件處理
OSD繪圖
OSD文字處理
ROI處理
卷積運算理論&實務
型態學運算(原理&實作)
輪廓搜尋&提取(原理&實作)
邊緣偵測(原理&實作)
從影像處理到電腦視覺
ImageFeatureExtraction
直線偵測(原理&實作)
圓形偵測(原理&實作)
角點偵測(原理&實作)
影像物件計數、影像物件分析
從影像到影片VideoProcessing&Analysis
影片資料處理
攝影機取像、運算、儲存
視訊檔案讀取
取得視訊屬性
透過VidStab模組實作視頻穩定
使用VidStab類
幀到幀的座標轉換
使用Borders與FrameLayering
套用視頻穩定算法
應用於線上視頻
AOI測量
手把手帶你打造自己的AOI測量演算法
取得邊緣點
擬合直線
測量線到線的距離
AI運算與應用
YOLO算法原理介紹
OpenCVCNN
透過YOLO3-4-py模組實現物件偵測
醫學影像應用
醫學影像基本知識
醫學影像的讀取與顯示
透過OpenCV實作CXR肺分割
移除脊椎
影像正規化
影像二值化
角點偵測
計算肺部區域
計算混淆矩陣(Confusionmatrix)
神經網路與深度學習應用實戰※點選可展開看詳細課程內容
深度學習導論
人工智慧vs 機器學習vs深度學習
GPU(NvidiaGTX1080T) 介紹與資源配置
DL框架介紹(TensorFlow、Keras、CUDA…)
GoogleColaboratory 教學
神經網路與深度學習架構
DeeperNeuralNetwork(DNN)說明:
NeuralNetwork的原理與架構:Neuron(神經元)、Perceptron(感知器)
ActivationFunction(激勵函數):Relu、Sigmoid、tanh…
Optimization(最佳化):線性回歸、GradientDescent(梯度下降法)、SGD(隨機梯度下降法)、Momentum(動量法)、Adam(適應性矩估計)…
過擬合(Overfitting)處理:Dropout、Regularization
存入與讀取模型(model)與權重(weights)
主題實作:神經網路實作、MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10實作、乳腺癌診斷分析
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:ConvolutionalLayer(卷積層)、PoolingLayer(池化層)、FullyConnectedLayer(全連階層)
常用模型應用說明:VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3
其他方法說明:Backpropagation(反向傳播法)、Autoencoder
CNN與影像辨識實務應用說明:分類(Classification)、Semantic按語意切割(Segmentation)、定位(Classification+Localization)、物體偵測(ObjectDetection)、實體切割(InstanceSegmentation)
主題實作:卡通圖像角色辨識、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、圖片去雜訊
遞歸神經網路(RNN)
RNN原理與架構說明
LSTM(LongShort-TermMemory)模型說明
應用說明:時間序列(Timeseries)、詞向量(wordvector/word
主題實作:美國國際航空乘客量分析、情緒分析、中英翻譯
遷移式學習(TransferLearning)
Keras後端函數應用、反轉梯度
主題實作:梵谷畫作風格轉換
生成對抗網路(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)
生成器(Generator)和鑑別器(Discriminator)
改進的版本介紹:DCGAN(DeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworks)
強化學習(ReinforcementLearning)
原理說明:自動進行決策,並且可以做連續決策
四個元素:agent、環境狀態、行動、獎勵
Q-Learning解說
逆向增強式學習(InverseReinforcementLearning)
主題解說:訓練電腦玩遊戲、機器人運動控制
推薦系統(RecommenderSystems)
深度學習應用主題解說
交通號誌辨識
使用OpenCV進行影像預處理(通道轉換、標準化、資料增加…)
CNNmodel實作解說
主題式物件辨識(objectdetection)
影像Lable方法解說
YOLO模型教學
YOLO模型實作解說
人臉辨識
人臉偵測mtcnn(Multi-taskCascadedConvolutionalNetworks)、opencv、dlib套件解說
資料前處理:人臉轉換、對齊與裁剪…人臉特徵擷取(使用FaceNet的模型與演算法)
人臉特徵比對(使用LinearSVC的分類演算法)
在iPhone上用YOLOmodel實現人臉偵測
iOS開發介面簡介
YOLOmodel移植教學
不均衡數據處理與奇異值分析(noveltydetection/OutlierDetection)實作
產線數據分析與課程所學之應用設計
實務問題與解決方案探討
PS.實戰演練的範例將會依據產業界的實際狀況進行調整
我想了解更多
業界師資
Elvis老師
▶美國聖路易大學生物資訊博士▶知名國際3C製造大廠人工智慧研發部門主管▶生物資訊/自然語言處理/統計推論/科學計算/數據科學/資料探勘/數值最佳化/資料庫巨量資料處理/機器學習
Jeffery老師
▶台灣大學土木工程研究所博士▶知名上市資訊科技大廠大數據部門研發主管▶類神經網路/基因演算法/最佳化演算法/結構力學/有限元素法/生醫影像處理
Tim老師
▶輔仁大學應用科學與工程研究所博士▶知名上市電子消費品大廠AI研發部門資深工程師▶機器學習/機器人開發/密碼學/影像壓縮/數位訊號處理/生醫資訊/生醫影像處理
Lau老師
▶中正大學電機工程碩士▶國內記憶體龍頭廠:研發技術副理/知名新創影像分析公司:技術顧問/電腦視覺科學家▶ComputerVision/OpenCV影像處理與電腦視覺/嵌入式Linux系統/C/C++/GPGPU技術(NvidiaCUDA)
Luke老師
▶海洋大學運輸所碩士▶資深系統工程師▶地理資料分析呈現/資料庫設計/MachineLearning運算模組開發/DeepLearningCNN,RNN
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AI深度學習與影像辨識實戰
AI深度學習與影像辨識實戰
學習本課程的人也學習了...
AI邊緣運算實作TensorFlowLiteforMCU
Q&A
1.如果是非理工相關背景的學員可以參加本堂課嗎?
共享經濟時代來臨,除了本業,你還擁有什麼?除了職稱,你還有沒有比名片更亮眼的故事?不是迫於生存,而是不甘平庸!越來越多人不再滿足於單一職業和身分的束縛,AI風潮席捲,越來越多非理工背景的產業菁英投入AI技能的培養。
本課程以模組實作式的教學,透過每次的原理講解與實作,循序漸進地帶你自然而然地學會個階段技能。
透過講師的豐富經驗,幫助你節省寶貴時間,快速跨越自學的障礙。
只要你能配合老師的教學安排,勤加練習,不怕學不會。
2.不會寫程式可以參加本課程嗎?
程式是幫助你實現想法的工具,根據許多程式高手的經驗分享,想學好程式,從你有興趣的應用開始,是最有成效的。
如果你對電腦視覺與影像處理的領域有興趣,本課程的每個練習都附有完整的範例碼,講師也會清楚地講解重要的觀念,讓你從實作中,逐漸了解各種應用內涵,幫助你自然而然地學會程式語言。
若你還想學習更深的程式技能,課程顧問也會協助你挑選最合適的方案。
只要你願意全心全意地學習,在艾鍗專業的教學安排下,不怕學不會。
3.我想了解更多影像相關技術,還有哪些資源?
歡迎至影像技術文章專區 請點我
4.課程使用什麼程式語言?
本學程全程使用Python,領你縱橫工業AOI、醫學影像、視頻監控等影像應用
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AI深度學習與影像辨識實戰
AI深度學習影像辨識實戰
假日進修班開課日期:111/04/30(六)課程時段:假日班上課時間:09:30~17:30
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