自強課程

課程名稱
【科管局補助】影像物件偵測與識別實作
★★解封超優惠★★
※自強學員每人在打85折。(無論區內外)
※園區廠商,每人600元。
※園區外廠商,每人1000元。
※2人成行再贈送精美小禮物。
 課程代碼:
09S378
 上課時間:
2020/7/18-7/25,周六,09:00-17:00,共2週,14小時。 
 上課時數:
14 小時
 課程費用:
7200元 (區內廠商優惠價格需送出報名表後,系統發出報名成功回函確認金額。)
 超值優惠:
  • 區內廠商優惠價: 6700 元(★繳費完成才算報名成功喔★)
  •  課程目標:
    本課程除了講解Faster R-CNN、Mask R-CNN、SSD、YOLOv3等物件偵測的演算法,同時說明其環境安裝與實作細節,目的在使學員能夠上手實作,快速進入狀況。
     課程特色:
    延續深度學習CNN類神經網路的發展,同時有R-CNN (Region-based CNN) 類神經網路應用於影像物件識別與偵測,方法包含:非即時處理的Faster R-CNN、Mask R-CNN及即時處理的SSD (Single Shot MultiBox Detector)、YOLOv3(You Only Look Once)等多物件偵測方法;此四種方法已成為目前影像物件偵測的主流方法,可應用於各領域的人工智慧視覺辨識。
    本課程以R-CNN為主軸,深入介紹Faster R-CNN、Mask R-CNN、SSD、YOLOv3等物件偵測方法;課程內容包含演算法講解及其重要設計理念的剖析與彼此相互之間的比較,使學員可以充分的瞭解其設計方法,並實用於與人工智慧視覺辨識相關的產品開發。
     修課條件:
    1.未來想從事高階軟體開發工程師、財務分析工程師、電子/電機相關工程師、測試/量測工程師、醫學界研發人員、生物科技研究人員,以及統計/數值分析人員等。
    2.備基本深度學習知識。
     課程大綱:
    1.CNN類神經網路介紹
    2.R-CNN與Fast R-CNN類神經網路
    3.Faster R-CNN與Fast R-CNN的異同
    4.Faster R-CNN演算法架構介紹與優缺點說明
    5.Faster R-CNN模型訓練及預估
    6.SSD演算法架構介紹
    7.SSD與Faster R-CNN的異同
    8.SSD優缺點說明
    9.SSD模型訓練及預估
    10.環境安裝與資料下載說明
    11.YOLOv3與SSD的異同
    12.YOLOv3演算法架構介紹
    13.YOLOv3優缺點說明
    14.YOLOv3模型訓練及預估
    15.Mask R-CNN與Faster R-CNN的異同
    16.Semantic Segmentation 方法介紹
    17.Mask R-CNN演算法架構介紹
    18.Mask R-CNN優缺點說明
    19.Mask R-CNN模型訓練及預估
    20.開發步驟說明
     課程師資:
    鄭羽熙 博士
    學歷:台灣大學電機博士
    現職:兌全有限公司 總經理
    專長:
    1.Multi-core parallel processing and GPU massive processing
    2.Video codec and algorithm
    3.Embedded SOC system
    4.FPGA and Chip design
    5.ECG and HRV application
      主辦單位:
    科技部新竹科學園區管理局
     執行單位:
    財團法人自強工業科學基金會
      注意事項
    ※請前往竹科管理局廠商與單位名錄進行查詢,即可判斷公司是否為園區內廠商。
  • 配合政府推動性別主流化政策,鼓勵女性學員報名參加培訓課程,必要時得優先錄取。
  • 防疫期間如有居家隔離、居家檢疫、自主健康管理且有呼吸道感染症狀等情形者,務必遵守中央流行疫情指揮中心防疫措施,請勿出席。
  • ☆課程費用:包含稅、講義、便當。
    ☆本課程不適用VIP優惠、早安鳥方案、會員優惠價等優惠方案,並且不可使用紅利點數折抵。

    • 若遇不可預測之突發因素,基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。
    • 無紙化環境,輕鬆達到減碳救地球,即日起16小時以上課程結業證書改以電子方式提供。
    • 本課程不適用廠商VIP折扣優惠
    • 課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。
    • 課程嚴禁旁聽,亦不可攜眷參與。
    課程查詢或相關作業時程,請洽以下聯絡窗口。
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