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「物件偵測：負責開發及優化物件偵測演算法，以提高圖像識別技術的準確性與效率。該角色需深入分析數據集，設計適當的訓練策略，並持續調整模型參數以達成最佳結果。所需技能包括精通深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）、強大的數據處理能力及熟悉計算機視覺技術，並具備良好的跨部門協作與溝通技巧，以便有效向工程師和產品團隊闡述技術挑戰與解決方案。在台灣職場環境中，需特別考慮快速變化的技術趨勢及市場需求，並隨時調整策略以提升競爭力。」
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    2023/09/21

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    2022/09/20

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    TibaMe 邀請林哲聰老師於 9/28 (三) 晚上八點到九點，線上與大家分享 「AI 物件偵測之全球工業應用案例」，除了介紹物件偵測模型的重要基礎知識，還會介紹生成式對抗網路以及合成資料集如何應用在物件偵測模型。
    ℹ活動資訊
    #主題：AI物件偵測之全球工業應用案例分享
    #搶先報名 👉https://bit.ly/3Lurv0Q
    #講者：深度學習專家 - 林哲聰老師
    #時間：9/28(三) 20:00～21:00
    #活動內容：
    一、物件偵測的重要基礎知識
    二、現有物件偵測模型的極限
    三、生成式對抗網路在物件偵測模型的應用
    四、合成資料集在物件偵測模型的應用
    五、針對物件偵測模型的對抗攻擊
    六、深度學習的特殊應用
    七、Q&A
    ℹ參加這場直播活動你可以學到...
    #物件偵測模型的各種應用
    #生成式對抗網路與合成資料集如何應用在物件偵測模型
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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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    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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    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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