AI影像辨識及生成式模型開發實戰班
AI影像辨識工程師特訓班採用線上課程＋直播課程的全線上培訓模式，帶你了解機器學習、深度學習原理、Diffusion model基本原理，學習使用PyTorch、YOLO等深度學習框架，實作多種AI影像辨識專題，包含圖片分類模型訓練、影像分割、多標籤物體偵測、生成式對抗網路和文字偵測與辨識等。
緯育TibaMe104學習精靈
CNN
CNN
關注
邀請朋友 
Facebook
Line
複製連結
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
我要提問
CNN 學習推薦
全部
影片
文章
錯過會後悔！AIGO補助通過，學AI影像辨識只需半價！
🎉萬眾矚目！TibaMe 再次通過AIGO補助計畫
資格符合者，政府幫你負擔💰半價學費💰
AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班
🎯業界專業視角定義瑕疵影像分類，確認每個瑕疵影像邊緣
🎯以物件偵測找出瑕疵並標註範圍與各瑕疵類別比對
🎯AI 建模學習瑕疵類別與範圍
🎯以實際影像進行檢驗，比對模型辨識準確度與辨識位置
🎯紮實AI影像辨識建模的基本功
🎯了解各類經典AI模型、實作AI建模分析
💡提供最全面的學習服務
✅自由選擇現場或遠距離上課
✅課程全程錄影，課後無壓力複習
✅學不會？1年內免費複訓1次
✅贈送價值$3,600的 AI 線上課程
0
0
524 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
熱門精選
行銷思維大升級！AI浪潮下的新媒體：翻轉品牌、應用社群大數據
🚀 讓我們帶你，探索數位行銷的新境界 🚀
第1場：聚焦於AI大數據的威力，揭示真實聲音的秘密
第2場：則以《500輯》為例，展現傳統媒體品牌的翻轉之路
從大數據的洞察到新媒體的創新，開啟媒體產業的全新時代 ！
名額有限，熱烈報名中
1
1
1055 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
104學習精靈精選課程
看更多課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
學習精靈
03/12 00:00
youtube.com
【機器學習2021】卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks, CNN)
306 16
分享
Line
複製連結
收藏
企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
▍專家認為，製造業是 AI 在台灣最具發展潛力的產業領域
製造業的產品檢測，搭配高解析度的攝影機與光學元件配置進行機器視覺系統的建置，結合自動化流程設定，即得自動光學檢測辨識 ( Automatic Optical Inspection , AOI )，可輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節、兼具高效辨識穩定性。
• 搭配AI建模的瑕疵檢測，有效提升辨識精準度、生產力、效率。
• 檢測漏檢率僅0.1%，超過人眼辨識10倍以上。因此在生產線上，機器視覺系統每分鐘能快速且精確的檢測數百個，甚至數千個物件，遠勝於人工的檢測能力。
• 應用產業：PCB、半導體產業、手機零件、醫療器材、各製造業(ex: 相機光學鏡片、高爾夫球、紡織業..等)高單價商品，AI建模提升辨識良率精準度外，提升產線的良率也非常重要。
• AOI不僅是篩檢瑕疵品的剔除者，也蒐集不良品資料，由瑕疵檢測細項數據分析、歸納找出每階段製程不良的原因，減低不良品生成，提升產線良率。
▍產業檢測必備，AI 優化 AOI 影像辨識率
AI深度學習技術利用神經網路，將需辨識的圖像類型加上標示，進而從這些圖像中辨識物件已知的功能特徵，異常和類別進行系統模型的訓練。
在訓練期間，訓練系統 AI模型辨識明確的缺陷瑕疵、存在多種形式的缺陷、和學習物件的正常外觀，包括顯著但可容許的變化。將 AI 助攻 AOI用於產品外觀檢測，涵蓋人工檢測的靈活度、機器檢測所具備的高可靠性，錯誤率更低，辨識速度更快的特性。
AOI自動光學檢測辨識系統，以非接觸式運用機器視覺擷取影像進行分析，應用層面遍及高科技產業研發、製造品管、電子機械業、醫療業等多種產業。
因AOI為非接觸式擷取影像進行分析，為業界廣泛應用於半成品或製程不影響產能的影像抽檢，特別是部分產業，例如印刷電路板(PCB)在極高良率要求，以AI智慧化檢測系統來減低AOI過篩誤判的現象，更能優化後續篩檢，提增影像辨識精確度。
▍如果想學習AI瑕疵檢測並導入企業該怎麼做
AOI 搭配 AI深度學習技術，已成功部署於產業進行實務運用，讓深度學習更普及於市場上各產業優化的必備技術。
TibaMe的「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」，能讓學員瞭解常見產品瑕疵影像任務種類與深度學習如何應用在產品瑕疵影像辨識的整體概念，使學員在應用與研發相關系統時，能充分瞭解須注意的重點。
授課講師具有台大資工所背景，曾參與多項知名公司AI專案開發經驗，並於科技軟體公司擔任工程師，具備豐富的AI專案實務開發與軟體整合經驗。
這堂課，你將學會：
一、業界專業視角定義瑕疵影像分類，確認每個瑕疵影像邊緣
二、以物件偵測找出瑕疵並標註範圍與各瑕疵類別比對
三、AI建模學習瑕疵類別與範圍
四、以實際影像進行檢驗，比對模型辨識準確度(Accuracy)與辨識位置
五、AI影像辨識建模的基本功
六、了解各類經典AI模型
七、實作AI建模分析
產學接軌，榮獲2022年AIGO金質培訓課程
🏭 培訓成果亮點企業(一)：正文科技股份有限公司
「醫療器材讀數智慧辨識 MEOCR」是一個結合了物件偵測以及 OCR 技術的服務，可將量測完的醫療器材照片自動轉換成對應的量測讀數。此服務讓 APP 使用者透過手機拍攝照片完成健康數據的紀錄 ，改善原本使用者判讀不正確、輸入錯誤、輸入流程費時等使用者體驗不佳的問題。
🏭 培訓成果亮點企業(二)：新呈工業股份有限公司
「AI檢測連結器卡榫」使用 YOLO 物件偵測的技術，利用產品卡榫特徵/顏色進行區隔並進行模型訓練，將攝像頭抓取到的圖像擷取，送入CNN網路處理預測結果得到檢測的目標，最後進行網絡預測判斷連結器是否安裝卡榫，結合 Kneron dongle 提升運算速率外可節省硬體(主機)成本金額花費。
🏭 培訓成果亮點企業(三)：東鄉工業有限公司
「原材表面缺陷檢查系統」適用於鋼捲、銅鋁箔、軟式電路板、PET膜等電子化工原材表面檢查，自動光學檢測領域結合了光學、機械、電機和資訊等多種技術領域，廣泛應用於各種產業或相關的產品。
想得到的實際應用影像檢測分析技術，都在「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」這門課，培訓成果看得見，結訓後將課堂所學直接導入企業，創造最大商業價值！
0
0
2321 1
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
學習精靈
02/24 00:00
youtube.com
CNN專題~國家研究健康中心成立專案研究靈氣
14 0
分享
Line
複製連結
收藏
推薦給你
【AI簡報教學】使用「Gamma」製作AI簡報的5大優缺點
Gamma為職場專業人士提供了一個強大的(簡報)工具，以更高效、更有創意的方式來製作和展示簡報。不僅提高了工作效率，也增强了信息傳達的效果。雖然為用戶帶來了許多便利，同時也存在一些不足之處。讓我們來看看Gamma ( https://gamma.app/
) 的優點和缺點：
【5大優點】
1.節省時間：Gamma提供了豐富的範本和自動化的設計工具，可以快速生成專業水準的簡報，大大減少了手動設計和排版的時間。
2.視覺效果出眾：Gamma擁有豐富的視覺元素和動畫效果，能夠幫助用戶製作外觀專業、吸引人的簡報，提升信息傳達的效果。
3.易於學習和使用：Gamma的用戶界面直觀易懂，即使是初學者也能快速上手，減少了學習成本。
4.雲端協作功能：Gamma支持多人在同一份簡報上進行即時協作，方便團隊成員共同編輯和討論，提高了工作效率。
5.高度可定制性：Gamma允許用戶根據需要自定義簡報的每一部分，包括顏色、字體、佈局等，確保最終產品符合個人或公司的品牌形象。
【5大缺點】
1.學習曲線：雖然Gamma的用戶界面相對直觀，但對於一些較少接觸簡報製作工具的人來說，仍需要一定時間來熟悉其功能和操作方式。
2.依賴互聯網：Gamma是一款基於互聯網的軟件，需要穩定的網絡連接才能正常使用。網絡環境不穩定可能導致工作中斷。
3.有限的高級功能：在一些高級功能方面，如複雜的資料分析和動畫效果，Gamma可能會受到限制，無法滿足某些專業用戶的需求。
4.版權問題：Gamma範本和圖片庫中的部分內容可能受到版權保護，使用者需要注意確保使用的內容符合相關法律法規。
5.價格問題：雖然Gamma提供了免費試用版或基本版，但一些高級功能可能需要付費訂閱才能使用，這可能會增加使用成本。
綜合以上優點和缺點，當你使用時應該根據自身需求和環境進行全面評估，並採取相應的應對措施，以最大程度地發揮Gamma的優勢，同時克服其不足之處。
0
0
95 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
你可能感興趣的教室