物件偵測相關課程｜104學習

近年來深度學習技術持續帶來前所未有的精度，在各種深度學習物件偵測中，YOLO物件偵測最廣泛應用於各領域所需的即時影像辨識。課程主要內容為不同YOLO模型版本的解析與應用實作，詳細教學內容為解析搭配實作並行，亦包括修改模型、調整模型、自動化調整超參數...等，呈現不同場域的影像辨識應用需求實現。

這門課帶你從零進階，完整掌握深度學習的核心技術與實務應用！從 DNN、CNN 到 RNN，循序建立扎實理論基礎，再透過 TensorFlow / Keras 親手完成分類、回歸、影像辨識、序列預測及機器翻譯等多元專案；並加入 Transfer Learning、YOLO 物件偵測與訓練最佳化技巧，讓你不僅會用模型，更能理解背後運作關鍵。課程同時結合 Google Colab 與 GPU 實作環境設定，幫助你快速上手、有效開發，打造真正能落地應用的 AI 能力。

本課程將從深度學習的理論出發，在近年來最受歡迎的深度學習框架-PyTorch上使用Python撰寫模型訓練、測試以及佈署程式。 實作的部份除了基本的影像分類外，還包括物件偵測、影像分割甚至是人臉生成等應用。 這門課的最終目標是能讓學員具備打造深度學習模型的能力，以解決電腦視覺中的各種任務。