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「機器視覺:負責開發和實現機器視覺系統,以提升自動化生產線中的品質檢測和流程效率。主要職責包括需求分析、系統設計、演算法優化及現場測試,確保系統在複雜環境下的穩定運行。該角色需具備良好的跨部門協作能力,能有效與硬體工程師及生產團隊溝通,確保技術方案符合實際需求。要求熟悉圖像處理技術與機器學習算法,具備良好的問題解決能力及數據分析技能,以應對台灣快速變化的市場需求及競爭壓力。」
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小編

2022/11/19

【跟隨高手學深度學習】AI深度學習 完整學習第1~3輯
為什麼小編一直推薦AI相關課程?
因為這個領域廣泛、正在浪頭上、卻會讓有意投入、或者有意學習者遭遇很多困難。
這個系列課程,特別將重點放在影像辨識;將會從基礎一直上到進階。
完整課程上完您將學習到:深度學習原理、演算法運行、程式架構與運作、卷積網路、了解機器如何可以模仿人類視覺,達成所謂的「機器視覺」、影像辨識實作、演算法優缺點分析、影像辨識設計思路、卷積神經、機器視覺的三大基本任務、如何執行「人臉辨識」。
在概念篇中,將會從深度學習開始介紹,以了解核心技術與發展;之後便開始介紹深度學習的第一步,就是所謂的表徵學習,一直到人工神經網路;到這章節,我們其實已經大致了解基礎的深度學習技術,因此後面就會接實作,包括建立模型、模型視覺化、活化函數等。
當課程進入到基礎篇時,就開始進入深度學習技術核心;首先開始介紹卷積神經網路,這部分就開始講到機器視覺技術;並且會舉案例分享成功的卷積神經網路,藉此帶出後續卷積神經網路的發展趨勢。 後面則接續實作,進行漢字辨識與動物辨識。
當最後來到進階篇時,就會開始應用全卷積網路,從物件的辨識,進化到目標檢測,進而來到人臉辨識與模型。之後又會在講到一個核心技術 GAN 及新型態GAN的應用;而課程最後所傳授的技能則是進入機器視覺、及其預訓練模型的應用。
希望這門課程由淺入深,為各位建立起深度協相關的知識技能。
推薦課程網址:
祝您 工作順利、學習愉快
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104學習數據顯示,65%職場人選擇「邊工作邊學習」,其中最熱門時段在清晨6-8點開始自我投資,這個時段不僅精神最好、干擾最少,更能為一整天帶來正向的動力。面對AI浪潮衝擊,30-34歲及40-44歲成為AI學習主力年齡層。比太陽更早起的人們,正用清晨時光悄悄拉開職場競爭力差距,你還在睡夢中嗎?
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Q:誰需要考總幹事證照?
A:凡欲從事社區公寓大廈管理的總幹事工作者,必須取得此證照,依據《公寓大廈管理條例》規定,通過中央主管機關舉辦的事務管理人員講習並考試合格,才能合法擔任總幹事,負責社區組織運作、公共安全及財務管理等工作。
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