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物件辨識與CNN應用於安防監控 B

了解Google ON Board 跟 AMAZON 提供的物件辨識服務、利用CNN架構自己的網路、了解視頻結構、熟悉人臉辨識, 物件辨識與相關應用的演算法:(1) 光流算法 (2) OPEN CV (3) Yolo v1/v2/v3

  • 開課單位:緯育股份有限公司
  • 課程大綱:
    DAY1
    ■ 安防監控的過去、現在、未來
    ■ 視頻結構化介紹
    ■ 邊緣計算、霧計算與雲計算
    ■ 人工智慧與數據探勘(Data Mining)方法論介紹

    DAY2
    ■ Python 語言介紹與資料視覺化應用
    ■ 網路OPEN Data base 介紹
    ■ 建立自己的Python 網絡

    DAY3
    ■ CNN 在電腦視覺上的介紹與應用
    ■ CNN 建立
    ■ CNN 激勵函數與各種函數的差異與應用

    DAY4
    ■ Keras 與 Tensorflow 簡介
    ■ 利用Kerras 架構CNN, 建立物件分類與物件辨識
    ■ 如何利用神經網絡參數調整提升準確率

    DAY5
    ■ OPENCV 與 Yolo實作

    DAY6
    ■ CNN 回顧與複習
    ■ 利用Qualcomm 驍龍平台(或是 Google VIY 平台)建立人臉/物件辨識

    DAY7
    ■ 利用網路資源
    ■ 雲端平台資源介紹
    ■ Docker 安裝
    ■ AMAZON 架構人臉辨識與物件辨識

    DAY8
    ■ 利用網路資源
    ■ 雲端平台資源介紹
    ■ Docker 安裝
    ■ Google ON board 架構人臉辨識與物件辨識
  • 開課日期:2019-01-03
  • 結束日期:2019-01-23
  • 上課時間:01/03(四)、01/08(二)、01/10(四)、01/15(二)、01/16(三)、01/17(四) 、01/22(二)、01/23(三) 18:45-21:45 (3小時/天 共計24小時)
  • 上課時數:24
  • 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:20
  • 聯絡人:Ora Hsieh
  • 連絡電話:(02)6612-7853
  • 先備知識:
    曾學過程式語言語法(java、C++、C等)
    擁有Python或是 R程式語言
    瞭解資料庫(結構化、半/非結構化)
    有統計學背景
  • 授課師資: 陳宇春 講師
  • 招生對象:

    ■ 已經有數據分析及程式基礎者
    ■ 安防領域的新鮮人與進修者
    ■ 商業數據分析從業人員
  • 上課地點:台北商業大學(台北市中正區濟南路一段321號)
  • 課程報名網址:https://www.tibame.com/offline/monitoring-cnn