104學習精靈

最多人推薦學習的 AI 影像辨識訓練課程，使用最新生成式 AI 與 PyTorch 框架，連續三年榮獲工業局 AIGO 計畫肯定，包含各種瑕疵類型介紹以及實際將 AI 深度學習應用在不同類型的 AOI 瑕疵檢測。

學習滿意度高達 85 分好評！5 堂線上課程＋8 次直播實作全線上培訓模式，帶你掌握 5 大類醫療影像辨識 AI 應用，實作 13 種醫學影像分析專案，包含新冠肺炎 X 光分類、病歷資料分析、糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級、腫瘤組織辨識、3D 胸腔醫學影像分類輔助診斷等。

機器如何看見世界?看到車子開過來，我們會閃避；遇到認識的人，我們能夠識別。這些動作對人類來說很簡單，但機器做得到嗎？ 隨著電腦運算效率的提升，帶動了深度學習的發展，讓影像領域有了重大的突破。 如今，透過各種影像技術的整合，我們已經能夠讓機器感知世界。 本課程從經典的演算法，如HAAR人臉偵側、Hog 特徵擷取、Adaboost 分類器等演算法，了解如何進行人臉偵測與人臉辨識。同時也以深度學習CNN演算法，來說明如何實現人臉偵測與辨識。 本課程帶你深入了解這些演算法背後的原理，並且對於演算法都以手刻的方式(From Scratch)進行實作。此外,也以Python Tkinter 完成一個人臉門禁系統的小專案。電腦視覺常會依照現場情況有不同的影像處理，因此唯有懂了原理才有可能針對專案的需要，知道如何進行優化與改善，而不侷限於套件工具本身。 學習目標 了解HAAR演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) 了解 Adaboost 演算法並知道如何以python實作 (From Scratch) 學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 了解HOG 演算法並知道如何以 python實作 (From Scratch) 學會如何利用HOG + 支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 進行人臉或物件識別 學會如何CNN原理及遷移學習的方法，建立人臉識別系統 教學方式 投影片講授及配合程式進行演練 學會如何利用HARR+Adaboost進行人臉偵測 使用Anaconda + Spyder 課程菜單 遠距課程時數:14小時/數位課程時數:14小時 數位觀看天數:30天 精編教材:-精編講義、範例程式碼 -詳細Code 解說且程式範例檔案分類整理 -線上助教系統 課程大綱 電腦視覺-基於HOG與圖像識別 HOG演算法說明與python實作 (From Scratch) 圖檔爬蟲程式撰寫 建立圖檔HOG特徵 Scikit-Learn實現SVM與LogistcRegression 專案: HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別▼ HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別-1 HOG Features+ Classifier :人臉/物品偵測與識別-2 電腦視覺-基於HAAR 人臉偵測 HAAR演算法說明與python實作 (From Scratch) Adaboost Classifier 專案: HAAR Features人臉偵測 CNN深度學習 遷移學習（transfer learning）和微調（fine-tune）原理說明 使用MobileNet建立圖像特徵 (Image Embedding) 建立DNN Classifier MQTT協定- 警示通知 專案: 人臉門禁系統(使用Tkinter界面): 加入/刪除/登入人臉帳號▼

AI影像辨識工程師特訓班採用線上課程＋直播課程的全線上培訓模式，帶你了解機器學習、深度學習原理、Diffusion model基本原理，學習使用PyTorch、YOLO等深度學習框架，實作多種AI影像辨識專題，包含圖片分類模型訓練、影像分割、多標籤物體偵測、生成式對抗網路和文字偵測與辨識等。