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AI深度學習及人臉辨識應用實務

1. 理解深度學習模型的原理與運用。 2. 了解影像資料的基本特性與常見人臉辨識的檢測模型。 3. 能利用深度學習模型進行影像分類、物件偵測與臉孔辨識。 4. 活用 Python, Keras, NumPy, Pandas。 5. 融會貫通深度學習在影像辨識與人臉辨識上相關函式庫工具,並且有能力實作專案。 6. 課程以講師授課並手把手帶領實機實作(實習)的方式進行,以達學習成效。

  • 開課單位:緯育股份有限公司
  • 課程大綱:一.
    1. 產業趨勢發展
    2. 相關軟硬體介紹
    3. 系統安裝與介紹
    二.
    1. 資料分析流程
    2. 人工智慧 v.s 機器學習 v.s 深度學習
    3. 常見機器學習模型介紹
    4. 梯度下降 (Gradient Descent)
    三.
    1. 神經元(Neuron), 感知器(Perceptron)
    2. 反向傳播 (Backpropagation)
    3. 激勵函數 (Activation)
    四.
    1. 卷積神經網路 (CNN)介紹
    2. 卷積層、池化層、全連階層
    3. 常用模型應用說明:VGG16、VGG19、ResNet50
    五.
    1. CNN在影像辨識應用
    2. 分類(Classification)、定位(Localization)
    3. 物體偵測(Object Detection)、物體分割(Segmentation)
    六.
    1. 臉孔辨識的流程
    2. 深度學習在臉孔辨識上與傳統方法的不同
    3. 臉孔辨識常用的深度學習模型(Facenet)的介紹與使用
  • 開課日期:2019-10-15
  • 結束日期:2019-10-31
  • 上課時間:週二、四18:45~21:45
  • 上課時數:18
  • 課程費用:15,000元
  • 費用:學員負擔:7,500元/政府負擔:7,500元
  • 繳費方式:需先至開課單位繳交全額費用
  • 預計招生人數:15
  • 聯絡人:謝憶婷
  • 連絡電話:(02)6612-7853
  • 先備知識:
    1. 使用過Python程式語言語法。
    2. 有程式語言背景。
    3. 有基礎的機器學習概念。
  • 授課師資:李智揚
  • 招生對象:
    1. 對python及機器學習有基本知識,對人臉辨識有興趣的朋友。
    2. 預計進行人臉辨識的安防從業人員。
    3. 想利用深度學習進行影像分類、物件偵測、人臉辨識的軟體工程師。
  • 上課地點:台北商業大學 承曦樓教室(地址:台北市中正區濟南路一段321號)
  • 課程報名網址: