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學程簡介 課程大綱 專題實績 課程講義 Q&A

10/6開課,倒數5

課程教材

●CNN範例說明:
本範例教學員用Python程式碼,透過Keras實現常見的pre-trained CNN模型(VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3...)套用,節省作業時間,增加分析效率。(點選看範例)

  • CNN

●梯度視覺化範例說明:
本範例教學員用Python程式碼,透過Keras中的VGG16模型,實現梯度視覺化,找出了對輸出貢獻最大的顯著圖像區域。(點選看範例)

  • gard gam

●LSTM範例說明:
本範例教學員使用『詞嵌入』(Word Embedding)的技術,運用『Word2Vec』與『ntlk』等套件,透過LSTM神經網路,針對影評資料,進行情緒分析。(點選看範例)

  • LSTM

●產線良率範例說明:
本範例以產線良率分析專案為例,教導學員完整的機器學習分析方法(EDA探索性資料分析、資料預處理、建立Linear Regression模型、訓練、測試、 評估模型。(點選看範例)

  • big data class

Q&A

1.為什麼艾鍗學院要選擇Intel® Movidius™ Neural Compute Stick 作為邊緣運算的授課教材呢?

談到軟硬整合的學習,那麼Raspberry Pi絕對是工程師公認最合適的硬體學習平台之一。Raspberry Pi是全球最風行的開源硬體,多年來已累積豐富的社群資源,幫助使用者可以用更短的時間實現其專案應用。艾鍗學院特別針對學員在各個領域的學習,獨家研發專用的Raspberry Pi週邊專用套件組。AI軟硬整合的趨勢下,Intel® Movidius™ Neural Compute Stick的出現,剛好可以快速與Raspberry Pi整合,基於Intel® Movidius™ Neural Compute Stick,艾鍗學院在Raspberry Pi的週邊學習套件組可以讓學員可以基於本業的專長,更快入門邊緣運算,實現延伸應用。

2.艾鍗的機器學習和深度學習課程,和邊緣運算課程有什麼關聯性?

完整且連貫的教學規劃,才能帶給學員最實用的技術養成,學習成效也才會高。

AI最終要商轉,而商轉,大部分的情況下都要仰賴硬體實現,而邊緣運算在這個過程中扮演著非常重要的角色。如果和大部份的培訓單位相同,僅專注於機器學習與深度學習演算法的應用,並未教學員如何在硬體上實現AI應用,終究無法幫助學員培養AI軟硬整合職能,對產業發展也不會有太大的幫助。因此,在硬韌體培訓已累積豐富培訓經驗的艾鍗學院,就以AI軟硬整合為規劃依據,從機器學習與深度學習的演算法課程規劃中,逐漸幫助學員建立讓AI商轉的觀念與技巧,具備了這些技術與觀念後,更容易銜接AI邊緣運算等硬體相關學習,實現AI商轉的目標。完整且連貫的教學規劃,才能帶給學員最實用的技術養成,學習成效也才會高。

3.艾鍗學院的AI課程和其他單位有什麼不同?

大部份的培訓單位都專注於AI演算法,卻少有單位教學員AI軟硬整合的技術。然而,AI軟硬整合的技術,才是AI商轉的關鍵。

艾鍗學院重視如何幫助學員培養實現AI商轉的目標的職能,因此課程規劃以AI軟硬整合為主題,並搭配艾鍗學院針對課程獨家研發硬體教具,來提高學員學習成效。唯有軟硬整合的課程規劃幫助學員的職能養成更能符合業界所需。因為AI最終要商轉,商轉靠硬體。也唯有具備豐富軟韌體培訓經驗的艾鍗學院才能帶給你最全面、專業的技術支持。

 

4.使用 NCS2 之常見問題與排解方式有哪些?

請見影像技術文章專區:

OpenVINO教學-OpenVINO model optimizer錯誤狀況排解  請點我 

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