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AI智慧應用人才培訓計畫
充實AI技術x創造職場價值x提升產業應用

影像處理技術
AOI光學檢測實作+AI強化學習
自動控制應用實作+深度學習解說與實作

課程介紹

AI自動化產業發展越來越成熟快速，凡舉AOI自動光學檢測、瑕疵檢測、自動控制、醫學影像處理，都是運用AI人工智慧技術完成實踐，課程將由業界工程師帶領一步步理解數位電腦視覺、電腦視覺演算法及影像分析模型、強化學習演算法，學會建立虛擬環境與設計目標函數訓練強化學習模型，學會使用Multiple Agent 訓練模型，學會深度學習CNN於影像上的各種應用，由透過影像處理技術 & AOI光學檢測實作。

AOI光學檢測

AOI光學檢測

瑕疵檢測

瑕疵檢測

醫學影像

醫學影像

智慧家居

智慧家居

無人駕駛

無人駕駛

安防監控

安防監控

培訓對象

  • ★欲投入AOI自動光學檢測、瑕疵檢測、自動控制、醫學影像處理之電資相關科系之研究生。
  • ★欲投入AI影像辨識應用之工程師。
  • ★從事AI影像辨識相關而遇開發瓶頸之AI應用工程師。
  • ★有AI基礎，想瞭解更多影像前處理、AI影像模型建置、模型績效評估與參數調整等實務技巧之AI應用工程師。

課程目標

  • ★了解強化學習基本概念，學習馬可夫決策流程、貝曼函數，掌握當前應用於強化學習的認知模擬框架。
  • ★了解強化學習演算法，熟悉強化學習模型優化原理過程與方法。
  • ★學會建立虛擬環境與設計目標函數訓練強化學習模型。
  • ★學會使用Multiple Agent 訓練模型。
  • ★學會深度學習CNN於影像上的各種應用。
  • ★TensorFlow、Keras實現影像處理應用（人臉識別、物件識別等）並瞭解整個影像處理流程。
  • ★傳承業師實務開發經驗，提高學習者AI影像辨識應用開發效率。
  • ★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、距離轉換等）原理應用。
  • ★了解AOI自動光學檢測、瑕疵檢測及醫學影像處理所需的電腦視覺演算法及影像分析模型。

課程大綱

強化學習與深度學習實作
主題 內容
自動控制應用
AI強化學習
  • 【強化學習導論】
  • Try and Error / Control Theory
  • Exploration & Exploitation / Temporal Credit Assignment
  • 強化學習基礎框架
  • 馬可夫決策模型與貝曼函數
  • Model based / Model free
  • Monte Carlo Method
  • Dynamic Programming Method RL
  • Policy Gradient Method RL
  • Actor Critic Method RL
  • On-Policy / Off-Policy Method
  • Sparse Reward Problem
  • Imitation Learning
  • Inverse Reinforcement Learning
  • Distributed RL / Multiple Agent
  • 使用OpenAI建立強化學習模型與環境
  • 【自動控制決策系統實做】
  • 建立虛擬環境
    • 建立虛擬環境
    • 客製化虛擬環境
  • 建立強化學習模型
    • 建立強化學習模型
    • 目標函數設計
    • 客製化類神經網路
  • 訓練強化學習模型
    • on-policy / off-policy模型
    • 使用Multiple Agent方法
    • 物理環境誤差
神經網路
深度學習
應用實戰
  • DNN深度學習基礎
  • Keras程式架構與流程說明
  • CNN網路模型原理
  • CNN實作圖像分類預測模型
  • Image Augmentation
  • Transfer Learning with Fine Tuning
  • Image Encoding from MobileNet
  • Image AutoEncoder
  • Image Style Transfer
  • 以MTCNN進行人臉辨識
  • YOLO v4物件識別
  • 產線瑕疵檢測－以螺絲外觀檢測為例
  • 少量資料集之影像辨識－以貨幣為例

    • PS.實戰演練的範例將會依據產業界的實際狀況進行調整
電腦視覺與影像處理實戰
主題 內容
影像處理
實務
  • 【影像處理與電腦視覺導論】
  • 影像格式與資料結構
  • 影像通道轉換
  • 像素層級運算
  • 影像去雜訊、模糊與強化
  • 影像縮放
  • 影像正規化、影像二值化
  • 卷積運算
  • 型態學運算
影像處理與
特徵擷取
  • 【影像特徵擷取】
  • 輪廓搜尋與提取
  • HOG邊緣偵測演算法
  • 直線偵測原理 & 實作
  • 圓形偵測原理 & 實作
  • 角點偵測原理 & 實作
  • 影像物件計數、影像物件分析
主題
實作
  • 【AOI測量】
  • 關於AOI自動光學檢測機
  • 手把手AOI測量演算法
  • 取得邊緣點
  • 擬合直線
  • 測量線到線的距離
  • 【醫學影像】
  • 醫學影像基本知識
  • 醫學影像的處理
  • 透過OpenCV實作CXR肺分割
  • 移除脊椎
  • 角點偵測
  • 計算肺部區域
  • 【視訊處理與視訊穩定】
  • 影片資料處理概念
  • 攝影機取像 、運算 、儲存
  • 視訊檔案讀取與視訊屬性
  • 透過VidStab模組實作視頻穩定
  • 使用VidStab類
  • 幀到幀的座標轉換
  • 使用Borders與Frame Layering
  • 套用視頻穩定算法
  • 應用於線上視頻

招生資訊

開課日期 2020.08.30(日)
課程時數 68小時(含實體與數位課程)週六~週日 AM09:30~PM17:30
課程名稱 AI自動化產業應用實戰
招生對象 年滿20歲具中華民國國籍之自然人
招生人數 12名
報名地點 現場填寫報名表或傳真報名表並完成繳費
專案窗口 Lydia（02）2316-7736 | service@ittraining.com.tw
注意事項 配合政府補助課程規範，上課須簽到及簽退

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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

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

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