影像辨識
機器學習
邊緣運算
ROS機器人

從雲端到終端
打造軟硬整合AI技能

AI不是未來式,是現在進行式

AI時代來臨,隨著雲端應用、資料科學的成熟發展,科技、金融、零售、製造、醫療、運輸、營建、教育、軍警產業,越來越需要AI技術解決各種問題,根據104人力銀行統計,AI相關職缺已是5年前的3.2倍,在AI人工智慧時代,AI整合應用開發工程師具備技能,你準備好了嗎?

AI相關職缺是5年前3.2倍

課程特色

AI深度學習影像辨識

產業實務實戰教材

AI深度學習影像辨識

縮短專案時程,確保產出

AI深度學習影像辨識

產業資深講師實務親授

AI深度學習影像辨識

小班制互動教學

AI深度學習影像辨識

目標式實作教學

學習地圖

晉升AI職能

AI深度學習影像辨識

AI深度學習影像辨識實戰

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AIoT智能聯網與邊緣運算

AIoT智能聯網與邊緣運算

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AI機器學習與深度學習實戰

AI機器學習與深度學習實戰

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ROS機器人開發實戰

ROS機器人開發實戰

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可以學習到什麼?

  1. 了解Regression、Classification、Clustering 機器學習相關演算法原理
  2. 會用Scikit-learn 進行如Logistic Regression、SVM、Decision Tree、Neural Network 等等Machine Learning 的實作
  3. 會用Keras/TensorFlow 進行DNN、CNN、RNN等深度學習演算法實作

  1. 充分活用 OpenCV 函式庫,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
  2. 了解常見影像辨識之觀念與應用實務,如分類(Classification)、Semantic按語意切割(Segmentation)、定位(Classification + Localization)、物體偵測(Object Detection)、實體切割(Instance Segmentation) ,並能以Python實作

  1. 了解OpenVINO Toolkit架構,能在終端裝置利用NCS2快速進行開發
  2. 了解HOG +支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 人臉/物件偵測的開發流程
  3. 了解遷移學習的方法,快速建立影像識別開發

  1. 學會ROS機器人系統開發環境之建置與基本指令操作
  2. 了解ROS機器人系統架構與重要觀念,包括ROS Master、節點(Node)、消息(Message)、話題(Topic)
  3. 能學會在Raspberry Pi上建置ROS系統與應用,包括I/O控制、遠端監控

適合對象

沒相關背景或是接觸過卻似懂非懂,不知如何開始的學員
已學過AI,但想進一步學習如何將AI演算法轉換成實際應用之工程師
對於AI演算法大致理解,但想學習如何將本機端的AI模型部署到終端硬體之工程師
欲進行邊緣運算開發之專案,想學習各階段開發技巧,縮短自我摸索時間之工程師
已經正在進行邊緣運算相關開發,想學習提升開發效率技巧之工程師

專題成果

姿態識別

ROS機器人開發實戰
AIoT居家智能應用
[姿態識別]
  • 同時進行IoT以及邊緣運算
  • 建立了居家即時防盜通知
  • 即時影像辨識的能力
  • 詳細介紹

人臉辨識

ROS機器人開發實戰
人臉結帳智能系統
[人臉辨識]
  • 紅外線條碼讀取
  • 商品資料庫查詢及交易系統
  • 會員人臉辨識的功能
  • 詳細介紹

聲音辨識

ROS機器人開發實戰
AIoT智能居家燈控系統
[聲音識別]

  • 控制居家燈光
  • 語音轉成文字
  • 開燈或關燈語句的判斷
  • 詳細介紹

物件追蹤

ROS機器人開發實戰
智能警戒三角錐
[物件追蹤]

  • 手機連線遙控機器人
  • 手動/自動移動監視後方
  • 車輛接近警示
  • 詳細介紹