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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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    Spark第三部曲中，老師將帶您了解機器學習原理，並快速使用Spark MLlib實作分析真實資料！課程一開始會從介紹機器學習及MLlib開始，概念清晰後再帶領學員探討資料型態及讀取資料、學習K-means分群模型和Logistic 分類模型，循序漸進的讓您從概念到實作。
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    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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    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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