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「影像辨識：負責開發與優化影像辨識演算法，以提升產品的智能化水平，主要目標為提高圖像處理的準確率與速度。此角色需具備深度學習與計算機視覺相關技術，並精通Python、TensorFlow或PyTorch等工具。要求強烈的跨部門協作能力，與產品團隊及市場部門緊密合作，確保技術解決方案符合市場需求。具備良好溝通技巧，可有效傳達技術概念，並應對台灣職場中快速變化的市場環境與高壓工作氛圍。」
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    緯育TibaMe
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    嘿！待業中還在找方向嗎？🤔
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    緯育TibaMe
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    PyTorch生成模型全解析｜從生成式對抗網路到擴散模型
    想跟上生成模型最新發展，理解其原理，但困於論文和程式碼？本課程從生成式對抗網路原理出發，教你運用擴散模型輕鬆創造影像，10小時密集學習，深入介紹GAN和擴散模型差異，學會影像轉換、影像生成及文字轉影像等技術，還教授運用Stable Diffusion的各種變型，透過大量實作，讓你輕鬆應用各項專案。
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    深度學習實戰-影像辨識篇
    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。
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    OpenVINO邊緣運算實務【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】
    🎯本課程從邊緣運算的技術架構與模型優化方法切入，結合Raspberry Pi與OpenVINO程式實作，引導學員將AI模型部署於邊緣裝置。
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    2023/11/17

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