自強課程

課程名稱

【竹科管理局補助課程】智慧瑕疵偵測與分類(實作) 熱烈招生中

《企業內訓》
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課程代碼：

14A364

上課時間：

114/7/10~7/31，每週四，18:30-21:30，共4週12小時。

上課時數：

12 小時

上課地點：

清華大學第四綜合大樓(清華大學東側門入口處左手邊即為自強基金會大門入口/清大郵局左側)

課程費用： (以下費用已由竹科管理局補助80%)

2500元 (科學園區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：

科學園區廠商優惠價： 2000 元(★繳費完成才算報名成功喔★)

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.傳統上如何抽取特徵(Feature Extraction)以及如何利用特徵進行分類。
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)以及如何利用CNN進行瑕疵的辨識/分類。

課程特色：

課程除了讓學員了解辨識技術外，還會帶領學員了解什麼是YOLO (You Only Look Once)以及如何使用YOLO進行瑕疵檢測及什麼是ONNX？

課程大綱：

1.人工智慧(Artificial Intelligence AI)簡介
(1) 人工智慧的定義、演進及應用
(2) 機器學習(Machine Learning)
(3) 深度學習(Deep Learning)
(4) 強化學習(Re-enforcement Learning)
2.基於特徵值之瑕疵分類 (Feature-based Object Classification)
(1) 特徵抽取(Feature Extraction)：直方圖特徵、幾何特徵、顏色特徵、紋理特徵
(2) 瑕疵分類法：分類樹、特徵比對、最近鄰分類器、KNN分類器、ANN
(3) 類神經網路(Artificial Neural Networks  ANN)簡介
(4) ANN分類實作
3.卷積神經網路(Convolutional Neural Networks CNN)
(1) 甚麼是卷積運算(Convolution Operation)？
(2) 卷積層(Convolution Layer)與特徵圖(Feature Maps)
(3) 激活函數(Activation Function)的做法與目的
(4) 池化層(Pooling layer)的做法與目的
(5) 捨棄層(Dropout layer)的做法與效果
(6) 批次正規化(Batch Normalization)的做法與效果
(7) 扁平層(Flatten layer)的做法與目的
(8) 全連接層(Dense/Fully Connected Layer)的做法與效果
4.基於影像之物件分類 (Image-based Object Classification)
(1) 影像資料的強化(Image Data Augmentation)與生成
(2) 網路訓練參數的設定
(3) 訓練過程的監控：Overfitting、Early-stopping、Resume Training
(4) 提高驗證精確度
(5) CNN瑕疵分類實作
5.YOLO物件偵測模型(1) YOLO (You Only Look Once)簡介
(2) 甚麼是物件偵測(Object Detection)
(3) 客製化YOLOv9模型
(4) YOLOv9瑕疵檢測實作
6.遷移學習(Transfer Learning)與ONNX(Open Neural Network Exchange)
(1) 甚麼是遷移學習？
(2) 遷移學習實作
(3) 甚麼是ONNX？

課程師資：

講師：邱教授
專長：自動光學檢測、電腦輔助設計、瑕疵偵測與分類

主辦單位:

財團法人自強工業科學基金會

執行單位：

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

※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。