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。
主題實戰-AOI測量、 ...
課程介紹
課程大綱
課程諮詢
Q&A
AI課程總覽
現在位置:艾鍗學院>實體課程>AI課程總覽頁>AI深度學習影像辨識實戰
★【政府補助專班】名額僅剩最後2名 卡位要快!★防疫優先採取GoogleMeet遠端同步教學 +數位課程💻
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
課程諮詢
姓名
電話
e-mail
已閱讀個資保護聲明
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
立即索取課程資訊
已閱讀個資保護聲明
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
熱門活動
★實戰精選-ARM微控制器韌體開發
★業界口碑-嵌入式Linux設計實戰
★即將額滿-AI智慧應用補助課程總覽
[小班教學]SoCFPGA數位IC設計實戰
[政府補助]ROS機器人開發實戰訓練
[硬體實戰]全能電路設計工程師實戰班
[預約徵才]專題成果展暨企業徵才活動
[免費說明會]假日進修班/就業養成班
[申請大學]APCS程式能力檢定班/營隊
[熱門推薦]Web全端工程師培訓課程
[熱門證照]iPAS巨量資料分析考照班
[實戰首選]感測電路整合設計與應用
[驅動實戰]Linux/LinuxUSB驅動設計
[數位課程]軟韌體隨時隨地輕鬆學習
[最夯技術]IoT物聯網系統整合開發
[5G物聯網]5GSDN網路技術實戰
訂閱艾鍗電子報掌握最新開課資訊與優惠
熱門推薦
2/20↑MCU微控制器培訓學程最後3名即將額滿,速洽!
2/19 ↑ 嵌入式Linux開發實戰【15年以上經驗業師親授,產業實戰教學】循序漸進,導入完整開發流程與架構
3/26↑FPGA數位IC設計實戰【用FPGA更快速地把產品做出來】
E-learning↑5G關鍵技術-SDN完全新手也能快速上手
4/30↑AI深度學習影像辨識AI核心觀念到影像應用
4/24↑全能電路設計實戰班從原型設計到製造,硬底子養成
Recruitment↑企業預約徵才歡迎企業預約專題成果展徵才
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
『學員專屬』
最新消息
最新公告
近期研討
就業人才培訓計畫
研發實習生計畫
儲備講師生計畫
關於艾鍗
公司簡介
師資簡介
環境設備
會員廠商
活動相簿
交通資訊
企業服務
企業教育訓練
企業儲值優惠方案
企業徵才
技術成果分享
研發設計服務
合作夥伴專區
服務項目
職前訓練
實體課程
數位學習
電腦教室租借
社群資源
艾鍗Facebook
艾鍗YouTube頻道
艾鍗技術討論區
教學實錄分享
艾鍗LINE好友
訂閱艾鍗電子報
學員專區
個資保護聲明
學習地圖
學員見證
課程Q&A
學員權益
會員優惠方案
學員專屬提問平台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
延伸文章資訊
- 1GPU運算與深度學習 - Leadtek
- 2影像處理技術原理與應用
影像處理過程. 分割. Segmentation. 表示及描述. Representation and description. 問. 題. 域. 知識庫. Knowledge base. 目標...
- 31. 影像處理簡介
影像處理. 1. 影像處理簡介. D.-C. Tseng, DLCV Lab. in NCU ... 等影像問題;. 另外如偵測、動態分析、辨識、.. 等所需的 ... (pin-hole sy...
- 4影像辨識的基礎是物理,是科學,絕對不是工具! - 鄉下老師
- 5【玩轉電腦視覺與影像辨識為工程師職能加分】OpenCV 電腦 ...
由淺入深,理論到實戰,讓零基礎的學員也能理解OpenCV 的知識,從中學習電腦視覺與影像處理的概念、原理、範例,進而掌握各種開發方法,並有能力實作自己的視覺演算法 ...