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課程簡介

在AI人工智慧應用中,如果所有資訊都要回傳到雲端中心,計算後再傳回終端的話,一定會有「延遲」產生。而在某些場域中,這種「延遲」卻可能會對人類安全與生命財產造成嚴重威脅,比方說,安控攝影機因延遲而無法即時反映危安事件、自駕車偵測系統因延遲而造成車禍事故。因此,Edge Computing(邊緣運算)概念由此而生。邊緣運算可以加快現場即時反應,讓雲端資料中心負載降低,可以做到訊息的直接反饋,讓資料分析的速度與效率提高。

本課程分成兩個階段。在第一階段,先幫助您紮實培養影像處理的技術能力,讓您透過OpenCV將影像進行影像預處理,降低資料雜訊,增加影像辨識的準確度。在第二階段,採用Intel Movidius神經棒,配合程式碼實作,幫助您學會邊緣運算的實務應用,讓您能直接移植課堂上所學到的solution,搭配您的產業know-how進行調整,讓機器人、自駕車、無人機、無人商店、安控等其他邊緣運算的開發更得心應手!

 

課程特色

1.主流單板電腦Raspberry Pi應用教學
使用全球主流的單板電腦Raspberry Pi進行電腦視覺應用,幫助您可以快速掌握邊緣運算與電腦視覺的關鍵技術。

2.教材使用主流VPU--- Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS)
使用Intel VPU(Intel Movidius Neural Compute Stick)進行教學,學員專享豐富的教學資源,學習更簡單。

3.資深電腦視覺與嵌入式開發工程師親授
具有豐富開發經驗的資深工程師親自教您產業實務,快速掌握關鍵技術,省下摸索碰壁耗費的時間。

4.實戰程式碼開發教學
做中學,幫助你快速建構開發觀念,透過完整開發程式碼,提高學習效率,快速獲得職能,縮短開發時間。

學習目標

1.熟悉數位影像於電腦中的表現形式(儲存格式、讀取及寫入、像素運算…)和影像處理方法(影像去雜訊、影像品質增強、影像重採樣…)。

2.理解並能實作數位電腦視覺 (影像特徵提取、特徵強化、輪廓萃取、卷積運算、型態學運算、分水嶺演算法、距離轉換…) 原理應用與具備活用 OpenCV 函式庫之能力,包含:影像處理、影片(視訊)處理、高階 GUI 工具(圖形互動介面)、Image Processing 演算法實務、Computer Vision 演算法實務。

3.融會貫通基礎演算法及函示庫工具,並且有能力實作自己的視覺演算法或影像分析模型 (Prototype)

4.了解深度學習中的影像處理網路,卷積神經網路(CNN)之架構與應用方法。

5.學會Raspberry Pi的必會操作。

6.對Edge Computing(邊緣運算)的趨勢與應用有更深入的了解。

7.學會用Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS)在Raspberry上實現邊緣運算之應用(人臉識別、物件識別…)並了解整個影像處理流程。

pi&Movidius

課程大綱
主題 內容
階段 1-1:
影像處理必懂觀念與作業環境建置教學
  • 影像處理觀念介紹
    • 數位影像的生成與結構
  • OpenCV介紹與環境建置
    • OpenCV函式庫實務應用說明與演示
    • 環境設置與必會指令實作(最新版本OpenCV-3.3.x)
  • 影像格式與資料結構
    • 影像格式與基本資料型態說明
  • 影像檔案讀取、儲存與影像通道轉換
階段 1-2:
影像前處理/預處理實戰
  • 電腦視覺概述
  • 像素層級運算 (Pixel Level)
    • OpenCV Data Type結構深入理解
  • 影像前處理 (原理 & 實作)
    • 影像二值化 、閾值分析、影像去雜訊、影像模糊、影像強化、影像縮放、色彩空間轉換等
  • OpenCV 使用者介面事件 (高階 GUI)
    • 滑鼠與滑桿事件處理
  • OSD繪圖與文字處理
  • ROI處理
  • 卷積運算 理論 &實務
    • 型態學運算、輪廓搜尋 & 提取、邊緣偵測
  • 從影像處理到電腦視覺(原理 &實作 )
    • Image Feature Extraction 、直線偵測、圓形偵測、角點偵測
  • 從影像到影片 Video Processing&Analysis
    • 影片資料處理
    • 攝影機取像 、運算 、儲存
  • OpenCV人臉偵測
  • 【專題實作-車牌辨識系統】
    • 手把手帶你打造自己的影像辨識演算法
    • 【追古朔今】
  • OpenCV版本差異 & IplImage理解+演練
階段2:邊緣運算專題實戰
  • Raspberry Pi必會操作教學:
    • 規格與基本功能說明
    • 使用UART Console登入Raspberry Pi
    • 使用WiFi連接網際網路
    • Raspbian Linux 必會指令實作
  • 邊緣運算之實務說明
  • 卷積神經網路(CNN):
    • 原理與架構說明: Convolutional Layer (卷積層)、Pooling Layer (池化層)、Fully Connected Layer (全連階層)。
    • 常用模型應用說明:VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3
    • 其他方法說明:Backpropagation(反向傳播法)、Autoencoder
  • 終端裝置的AI運算與應用:
    • Intel Movidius Neural Compute Stick(NCS)功能簡介
    • Intel Movidius Compute Stick 架構
    • Intel NCS SDK安裝與程式開發說明
    • Run CNN model on Raspberry Pi
    • 專案實作:人臉辨識、物件辨識等。(專題實作)
    • 常見實務問題解析

PS.實戰演練的範例將會依據產業界的應用趨勢進行調整。

適合對象
  • 對電腦視覺與邊緣運算有興趣的您。
  • 即將投入電腦視覺與邊緣運算應用的工程師或專案人員,像是AOI(自動光學檢測)、自駕車、人臉識別、車輛識別、VR/AR、安防、機器人開發…。
  • 正從事電腦視覺與邊緣運算應用的工程師或專案人員,想了解如何加快開發流程的技術。
  • 想學會電腦視覺演算法撰寫、測試與調校的您。
  • 沒相關背景但對電腦視覺有興趣,或是接觸過卻似懂非懂,不知如何開始的學員。

★本課程沒有高深複雜的數學原理,只要具備簡單高中數學基礎即可,依照老師教學進度Step by Step學習,就可以自然而然地學會影像辨識的觀念與技術。

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業界師資
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Joseph

▪ 台灣大學電機工程系博士研究

▪ 上市網通科技公司 / 資深軟體工程師

▪ 嵌入式Linux系統 / ARM Boot Loader / 資料結構及演算法 / PCB LayoutMCU 韌體設計/ Linux 驅動程式 / Linux系統程式 / 網路通訊協定

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S.Liu

▪ 中正大學電機工程碩士 ▪ 國內記憶體龍頭廠:研發技術副理

▪ 知名新創影像分析公司:技術顧問/電腦視覺科學家

▪ Computer Vision ▪ OpenCV影像處理與電腦視覺

▪ 嵌入式Linux系統、C/C++、GPGPU 技術 (nVidia CUDA)

  • 智慧型協作產品研發工程師
  • 機器人產品開發工程師
  • 電腦視覺研發工程師
  • 嵌入式系統/機器人應用工程師
  • 演算法感測融合開發工程師(sensor fusion algorithm developer)
  • 軟體研發工程師(機器人/自駕車/無人機…)
延伸學習

 

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常見問題

1.什麼是邊緣運算?
依據維基百科的定義,邊緣運算(英語:Edge computing),又譯為邊緣計算,是一種分散式運算的架構,將應用程式、數據資料與服務的運算,由網路中心節點,移往網路邏輯上的邊緣節點來處理。邊緣運算將原本完全由中心節點處理大型服務加以分解,切割成更小與更容易管理的部份,分散到邊緣節點去處理。邊緣節點更接近於用戶終端裝置,可以加快資料的處理與傳送速度,減少延遲。在這種架構下,資料的分析與知識的產生,更接近於數據資料的來源,因此更適合處理大數據。

2.Movidius特色是什麼?
Movidius 主要擅長的是視覺辨識,影像處理速度比一般CPU快,而且因為耗電量低,所以很適合放在會移動的物品上。無人空拍機還有掃地機器人都可以裝置 Movidius AI 晶片提高辨識環境的功能,增加使用效果。

課程諮詢
 
AI影像辨識與邊緣運算實戰 假日進修班開課日期:107/11/24(六) 上課時間:09:30~17:30 課程時段:假日班僅剩最後9席,欲報從速!