「影像辨識」在職進修、線上學習、共學教室

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2024/08/14

嘿！待業中還在找方向嗎？🤔

最近Amazon Web Services（AWS）發布的一項研究說，懂AI的人的薪水可能會

漲到39%！尤其是在IT和研發領域，這可是一次難得的職涯機會！🎉

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這是一個專門為待業青年和轉職者設計的課程，課程時間從113/9/23到114/1/9，

總計320小時。我們的課程從生成式AI技術的基礎開始，深入探討如何在雲端環境中

進行應用開發和系統整合。課程內容涵蓋雲端平台操作、AI模型應用、資料分析、影

像辨識、NLP開發、以及大型語言模型的實際應用，讓你在結業時擁有強大的技術實

力！✨

📆報名截止：113/9/9 17:30

📆甄試日期：113/9/12

課程不僅有理論，還包含大量的實戰演練和專案開發，讓你在學習過程中充分應用所

學知識。更棒的是，課程結束後，我們還會安排廠商面試機會，助你快速踏上高薪職

涯，成為AI時代的技術專才！未來的你，可以成為雲端AI應用開發工程師、API開發

工程師，甚至是雲端解決方案架構師，職涯發展將充滿無限可能。

課程優點：

🟢全額學費補助：課程由勞動部全額補助，讓你無後顧之憂。

🟢豐富的實戰練習：320小時的課程涵蓋了多個實戰項目，讓你真正學以致用。

🟢結訓面試機會：結訓後我們會安排廠商面試，助你迅速踏上高薪職涯。

📞 聯絡方式：

有興趣嗎？不要猶豫，快來報名我們的說明會吧！

聯絡人：林小姐

電話：02-66414002

報名說明會：

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📚詳細課程內容

https://www.tibame.com/goodjob/GAC

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深度學習影像辨識｜YOLO物件偵測全解析

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。

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成為 AI 科學家｜動手玩 OpenCV ，邁入影像辨識新視界

本門課程將從認識 OpenCV 與其他常見函式庫開始，接著逐漸帶到 OpenCV 的基本操作、繪圖、色彩、濾波器、直方圖等概念，並深入影像處理目的與實作，讓你探索出 OpenCV 的多種玩法，學會影像辨識、偵測、融合等技能。

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Python硬體控制 - Raspberry Pi Pico【本課程為線上課，報名後專員會提供上課資訊】

本課程專為具備基本 Python 程式能力的學員設計，透過 Raspberry Pi Pico 與 MicroPython 實作，學習 GPIO 控制、PWM 輸出、ADC 感測器讀取與 UART/I2C 等通訊應用。從開發環境建置到實際整合 LED、蜂鳴器、溫濕度感測器、OLED 等元件，循序引導學員進行軟硬整合，為日後進階 IoT 與邊緣運算應用奠定紮實基礎。

艾鍗學院

機器學習實戰-影像處理篇

近年來，在日常生活或是工業的自動化系統中，常常發現機器學習的蹤跡，隨著機器學習的應用趨近普及，如何應用機器學習於產業當中就變得非常重要，這門課採用實作導向的方式來探討機器學習，Alex老師會帶領你用機器學習來打造機器學習系統，並運用這樣的技術解決資料科學、影像處理以及電腦視覺中的不同任務。

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【尹相志深度學習實戰3】分辨你我他-AI影像辨識(進階篇)

尹相志老師獨家授課AI深度學習-機器視覺進階篇，課中將講解機器視覺的基本任務：「物體識別」、「物體檢測」、「語意分割」和「目標檢測」，並探究最火紅的人臉辨識、"GAN"演算法，並搭配4個練習示範、4份課程講義，為您打開AI影像辨識的學習大門！用生活化的實例講解AI影像辨識，輕鬆學習。

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Python硬體控制Raspberry Pi Pico物聯網應用實作[線上課程]

課程將帶領你瞭解Raspberry Pi Pico 2 W與MicroPython開發環境，一步步掌握GPIO控制、感測器應用、通訊協定等關鍵技術。後半段更將聚焦於物聯網實戰，讓您學會如何運用Pico打造智慧裝置，實現數據上傳、遠端控制等應用。

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【影像辨識系統】清大電機工程學系

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2024/01/18

【萬元折扣等你拿】寒假預習，年後衝刺！用學生證解鎖📣

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【火眼睛晶】智慧影像辨識 OpenCv & Python

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09/09 15:50

2025 年 9 月，Amazon 正式宣布進軍企業 AI 代理市場，推出內測中的 Quick Suite。這套工具以 AI 代理為核心，能自動協助企業處理研究、數據分析、文件生成與決策建議，顯示 Amazon 不再滿足於雲端基礎建設角色，而是要與 Google Gemini、Microsoft Copilot 等直接競爭。隨著「Amazon AI 代理」與「企業 AI 工具」成為熱搜關鍵字，這場 AI 生產力工具的戰爭也進入白熱化。

🚀 Amazon Quick Suite 的核心功能

自動化研究與分析：快速整理大量資訊並輸出簡明摘要，降低員工花費在基礎調查上的時間。

文件生成與內容提案：AI 可自動撰寫簡報、合約草稿與市場研究報告。

決策輔助：結合雲端大數據與 AI 模型，提供企業策略建議。

深度整合 AWS：直接與 Amazon Web Services 資料與安全架構相連，確保企業級可靠性。

📊 比較表｜Amazon Quick Suite vs 傳統企業工具

| 項目 | Amazon Quick Suite (AI 代理) | 傳統企業工具（如 Office、CRM） |

| 研究與分析| AI 自動整理資訊，輸出重點摘要 | 人工整理與分析，耗時耗力 |

| 文件生成 | 自動產出簡報、報告與提案 | 需人工撰寫與編輯 |

|決策支援 | AI 提供數據驅動的決策建議 | 多依靠人員經驗與靜態數據 |

| 系統整合 | 與 AWS 深度整合，確保安全與穩定性 | 需額外串接不同平台，整合度較低

|操作效率 | 高度自動化，適合追求效率與規模化的企業| 以人力操作為主，效率受限

🎯 小結：Amazon 正式加入企業 AI 工具大戰

Amazon 這次推出 Quick Suite，不僅是補足自家在 AI 生產力應用上的缺口，更意味著 AI 代理將成為企業競爭力的核心。在 Google、Microsoft 已搶先推出 Gemini 與 Copilot 的情況下，Amazon 的加入勢必會讓市場競爭更激烈。對企業來說，誰能率先掌握這類 AI 工具，就能在決策速度、營運效率與市場競爭中搶得先機。

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【2025 最新】Amazon搶進企業AI代理市場！全新Quick Suite工具挑戰Google與微軟

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