自強課程

課程名稱
【假日線上班】PyTorch深度學習物件偵測模型全解析(從YOLO到Transformer) 熱烈招生中 全線上
✨深入YOLO與Transformer物件偵測技術,從理論到實作,掌握最新AI模型應用與效能優化技巧!✨
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📌每位學員必須有自己的Google 帳號以在Colab進行實作

⭐若您想全面瞭解深度學習並涵蓋多種應用領域(分類、偵測、生成等)
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⭐若你對於 AI 生成影像(如GAN與Stable Diffusion)高度感興趣
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⭐若您明確在於物件偵測技術,特別是YOLO與Transformer應用
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⭐若你關心人臉辨識的實作與攻擊防禦機制(如Deepfake辨識或安全議題)
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 課程代碼:
14C351
 上課時間:
11/23、11/30,星期日,10:00-17:00,共二週12小時。 
 上課時數:
12 小時
 上課地點:
網路線上
 課程費用:
9500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 9000 元
  • 團報價方案:會員2人同行,可享同行價 8500 元(須於課前告知)
  • 會員紅利折抵:本課程歡迎使用紅利折抵,最高可使用 100 點
 課程目標:
協助具Python程式語言以及PyTorch基礎之學員學會進階PyTorch深度學習物件偵測模型開發學會將這樣的模型運用在自駕車或是各種AIOT的應用中。
 課程特色:
本課程專為對電腦視覺與物件偵測有興趣的學員設計,從經典的 YOLO 系列模型到基於 Transformer 的前沿模型如 DETR、RT-DETR,系統性地介紹其演算法原理與實作技巧。課程強調實務應用與效能優化,不僅手把手教學如何在自訂資料集上進行訓練與調整,更深入探討超參數自動化調校技術,協助學員突破模型效能瓶頸。此外,課程更引入大型語言模型(如 GPT)應用於 Zero-Shot 物件偵測的最新實例,讓學員掌握電腦視覺領域的最新發展與實戰技術。
 修課條件:
瞭解深度學習基本原理、具備基礎Python以及PyTorch程式開發經驗。
 課程大綱:
1.YOLOv1原理以及實作(使用Pascal VOC dataset與face mask dataset實作)
2.YOLOv2原理以及實作(使用Pascal VOC dataset實作)
3.YOLOv3原理以及實作(使用Carsim dataset實作multi-label detection)
4.YOLOv4原理以及實作(使用BCCD dataset)
5.YOLOv5原理以及實作(使用 COCO128 dataset)
6.YOLOX原理以及實作(使用face mask dataset, BCCD dataset 以及 COCO128 dataset, )
7.YOLOv7-v13原理以及實作(使用face mask dataset以及 VisDrone資料集)
8.Vision Transformer原理與實作(使用CIFAR100)
9.SETR原理以及實作(使用CamVid資料集)
10.DETR原理以及實作(使用face mask dataset)
11.RT-DETR原理以及實作(使用face mask dataset)
12.實作基於GPT模型的零樣本(Zero-Shot)物件偵測
 課程師資:
自強基金會 林老師
現任瑞典Chalmers University of Technology博士後研究員

經歷
▻ 工研院機械所副研究員/研究員/資深研究員
▻ 馬來西亞偉特科技公司(ViTrox)研發顧問
▻ 馬來西亞10 EPOCH科技公司研發顧問
▻ 加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員

專長
電腦視覺、機器學習、深度學習及其在駕駛輔助系統以及自駕車之各種應用
  主辦單位:
財團法人自強工業科學基金會
  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。
  • 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。
  • 優惠方案擇一使用。
  • 課程查詢或相關作業時程,請洽以下聯絡窗口。
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