【大師開講】智慧製造應用案例 – AI運用於瑕疵檢測
智慧製造時代引動了製造業的數位轉型，AI瑕疵檢測成為最重要的智慧製造的技術之一，然而AI瑕疵檢測在端到端的過程中，AI該學什麼？又能做到什麼？這堂講座將帶完整了解AI解決問題前必定經過的流程與人力佈署。
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【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
104學習精靈小編 陪您每日學習成長1%
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【最新】2024年11月AI課程熱門排行榜TOP 10：最受歡迎的AI學習課程推薦
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「基礎思維」AI資料科學的新朋友，必定要了解一下人工智慧的歷史里程碑與事件，從這裡出發，您也能與不熟悉這個領域的朋友侃侃而談地分享您所學領域的轉變與趨勢，而初學者免不了學習的十字路口，不知道該從哪個部分開始學習AI，這裡也會給您適合適當的指引。常常被混的網頁爬蟲與ETL您真的認識並了解嗎？聽聽看TibaMe的講師們怎麼說吧！
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瀑布式專案管理與敏捷開發，兩種主流專案管理方法比較與介紹
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種專案管理方法，各自適合不同專案需求。瀑布式是一種線性且固定流程的方式，強調文件完整性與階段性的執行，適用於需求穩定的大型專案；而敏捷開發則採取迭代與漸進式方法，強調靈活性、快速交付與持續改進，適合需求多變或快速市場反應的專案。選擇合適方法需視專案特性與目標而定，以達最佳成效。
瀑布式專案管理與敏捷開發是兩種常見的專案管理方法，各自適合不同類型的專案需求。以下是這兩者的簡介及主要差異：
▎ 瀑布式專案管理 (Waterfall Project Management)】
【介紹】
瀑布式是一種線性且順序分明的專案管理方法，每個階段完成後才能進入下一階段，前一階段的結果會成為下一階段的輸入。
【主要特點】
1. 固定流程：明確的需求分析、設計、開發、測試、部署、維護等階段。
2. 文件驅動：大量文檔記錄，包括需求規範、設計文檔、測試計劃等。
3. 不可逆：完成某階段後，難以回頭修改，除非進行全面重新規劃。
4. 時間和成本預估準確：適合需求穩定、不易改變的專案。
【適用場合】
- 預期需求不會改變的大型專案（如基礎建設、政府合約）。
- 時間表和預算非常固定的項目。
▎敏捷開發 (Agile Development)
【介紹】
敏捷是一種迭代式和漸進式的專案開發方法，強調靈活性、團隊協作和快速交付高價值成果。
【主要特點】
1. 迭代開發：將專案分成數個短週期（通常2-4週），稱為「衝刺 (Sprint)」。
2. 適應性高：能快速應對需求變更或優先級調整。
3. 輕量級文件：重點放在可運行的產品而非詳細文檔。
4. 頻繁交付：每次迭代交付一個可用版本，逐步完善產品。
5. 持續溝通：重視與客戶和團隊的溝通，通常會有每日站會。
【適用場合】
- 快速變化的市場或需求不確定的專案（如軟體產品）。
- 需要快速交付和用戶反饋迭代的項目。
【選擇方法的建議】
- 如果你的專案需求穩定、規模大且對成本與時間敏感，可以選擇瀑布式方法。
- 如果專案處於不確定性較高或需要快速交付並依據反饋調整時，建議選擇敏捷開發。
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