自強課程

課程名稱

人工智慧影像辨識實作(使用Google Colaboratory，在Google 雲端伺服器上執行程式碼) 熱烈招生中

(自備NB)

課程代碼：

12A035

上課時間：

2023/6/08(四)、6/15(四)，9:00~16:00，共12小時

上課時數：

12 小時

上課地點：

台北教育中心(台北市中正區博愛路80號3樓)

課程費用：

10000元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。)

超值優惠：

VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格 (按我)
會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價 9800 元
會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用 200 點

課程目標：

鑒於智慧自動化及智慧製造的快速發展，智慧瑕疵偵測、智慧瑕疵分類及智慧影像辨識技術日益重要，本課程的目標是讓學員快速了解：
1.如何抽取特徵以及如何使用特徵值進行分類。
2.人工智慧(Artificial Intelligent, AI)、機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)的基本概念及其差異。
3.什麼是卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN)以及如何使用CNN進行影像的辨識。

課程特色：

1.本課程以實作為主，因此不會介紹太多的理論及數學式。
2.課程中將透過實際案例，引導學員使用Python+Tensorflow+Keras編寫MLP (Multilayer Perceptron，多層感知機)及CNN程式進行瑕疵的分類或影像辨識。

修課條件：

本課程適合有意投入智慧檢測、智慧製造產業、或者想了解如何將人工智慧與機器視覺檢測技術應用於品管檢測之人士參加。

課程大綱：

1. 特徵抽取與瑕疵分類 (Feature Extraction & Flaw Classification)
(1)特徵抽取：幾何特徵、顏色特徵、直方圖特徵、紋理特徵
(2)分類樹、特徵比對
(3)最近鄰分類器、KNN分類器

2. 人工智慧簡介(Introduction to Artificial Intelligence)
(1)人工智慧的定義、演進及應用
(2)機器學習(Machine Learning) vs. 深度學習(Deep Learning)
(3)類神經網路(Artificial Neural Networks)
(4)類神經網路在瑕疵分類上之應用
(5)安裝Anaconda, TensorFlow及Keras

3. 以特徵為基之物件分類 (Feature-based Object Classification)
(1)導入函式庫(Import Library)
(2)載入數據(Load Data)
(3)創建模型(Create Model)
(4)編譯(Compile)
(5)訓練(Fitting)
(6)評估(Evaluation)
(7)預測(Prediction)
(8)Keras程式實作：
▪利用特徵值進行疾病預測
▪利用特徵值進行鳶尾花辨識

4. 卷積神經網路 (Convolutional Neural Networks)
(1)什麼是卷積(convolution)
(2)卷積層(convolutional layer)
(3)激活函數(Activation Function)：ReLU, Sigmoid…
(4)池化層(Pooling layer)
(5)Dropout layer
(6)Batch Normalization
(7)扁平層(Flatten layer)
(8)全連接層(Dense/Fully connected layer)

5. 以影像為基之物件分類 (Image-based Object Classification)
(1)訓練組與驗證組影像檔的建立
(2)影像資料的強化(Image Data Argumentation)與生成
(3)網路訓練參數的設定
(4)訓練精確度與驗證精確度的監控
(5)AI模型的存檔
(6)讀取AI模型進行預測/分類
(7)建立預測函式、顯示預測結果
(8)Keras程式實作：貓狗分類

6. 人工智慧影像辨識實作
(1)Keras二類別物件辨識程式實作：使用自行收集之影像樣本
(2)Keras多類別物件辨識程式實作：圓形、三角形及四邊形影像的分類
(3)如何避免過度擬合(Overfitting)？
▪Early-stopping
▪Dropout, Batch Normalization
(4)如何提高驗證精確度？
▪降低學習率、添加卷積層、增加高階卷積層之遮罩數
▪增加分類器之隱藏層數
(5)遷移學習(Transfer Learning)

7. ONNX(Open Neural Network Exchange)

課程師資：

自強基金會專業講師

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會

學員須知：

報名與繳退費方法｜常見問題與解決｜會員紅利積點活動辦法

注意事項

清華大學學生優惠方案：清華大學學生可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附在學中有效的清華大學學生證，且不得開立抬頭「國立清華大學」以外的三聯式公司發票)。

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或未達16小時課程上課證明皆以電子方式提供。

使用VIP廠商優惠之學員，上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。

會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵，其他方案不適用。