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※ 課程採【實體遠距同步】全台開課並提供錄影補課,歡迎免費洽詢!
課程簡介

“We can change the world and make it a better place. It is in your hands to make a difference.”

「我們可以改變世界,讓它成為一個更好的地方。有所作為的關鍵就在你手裡。」


今天,足以改變世界的科技之一就是機器人學。川普當選美國總統以來,高喊製造業重返美國,帶旺機器人相關自動化產業。全球製造中心的中國,同樣積極發展2025年智慧製造計畫,每年的機器人採購量都以20~25%速度增長。在中、美兩大強國與企業的支持下,機器人產業正進入成長起飛期,而相關領域的工作機會更呈現爆發性地增長。


而智慧化機器人一直是全球各家廠商的開發重點,其中AI人工智慧機器視覺技術更是在機器人開發領域中扮演關鍵角色,二者的結合使機器人具有「人腦」思維,變得更聰明,可以執行更複雜的任務,包括取代過去由人工負責的品檢以及肉眼無法檢測的細節,大幅提升工廠生產品質與產線效率。在其他領域,像是智慧家居、自駕車、無人機、安防監控、醫療診斷等,也都有顯著發展。


實務上流程為運用機器視覺技術,搜尋如角點、輪廓等特徵值後,進行資料預處理/前處理,再透過深度學習技術,如CNN(卷積神經網路)、Reinforcement Learning(強化學習)等方法訓練出高準確率模型進行預測應用,最後透過ROS機器人系統開發技術,快速整合各種功能,提升開發的效率。


本課程全程實作導向,由具豐富開發經驗的產業工程師,親自引領你逐步學會機器視覺的實務技巧、AI人工智慧的各種模型、ROS機器人系統開發的關鍵演算法等。完整範例程式碼加上講師詳細講解,幫助你更容易理解各種方法的原理,讓你能夠見樹又見林,了解如何運用其他領域知識來提升學習成效,縮短自學碰壁的時間,能快速掌握技術重點。上機實戰演練,從實做中,讓你自然而然地了解各種技術架構與程式指令,不再似懂非懂。最後真正具備整合OpenCV機器/電腦視覺、AI人工智慧和ROS機器人系統開發的能力,成為職場上無可取代的狠角色。

 

課程特色

沒有人可以不投注及大量的練習就發展出非凡技能
但是選擇正確的方式可以幫你更有效率地實現目標


為了幫助學員們在有限的時間內,獲得最大的學習成效。本課程是依據<刻意練習>的方式來規劃設計,讓你能透過有目的的練習,真正培養出產業所需的AI智慧機器人開發職能。


特色1:小班制互動教學

堅持良好培訓品質,本課程採小班制教學,讓講師可以兼顧到每位學員的學習需求。透過討論,再加上講師豐富的實務經驗分享,讓學員不但能得到立即性的答覆,更獲得許多實務上的寶貴知識,而這些知識在課本中是學不到的。更棒的是,本課程會依照主題配有隨課助教,讓學員在實作過程中所遇到的問題,像是主題觀念、套件安裝、GPU設定、參數調教、蘋果電腦相容性等問題,都可以立即得到解決,加深學習印象,提高學習成效,不用再把問題帶回家。

 

特色2:產業實務實戰教材

參加本課程的學員背景來自硬體工程師、軟體工程師、中高階主管、專案經理及想投入此領域的轉職者等,都希望透過學會AI智慧機器人開發技術來增加職能競爭力。因此,為了讓學員能與實務接軌,在教材的編撰上,講師精心挑選許多產業實例,像是物件辨識、人臉識別、瑕疵品分析等,幫助學員可以在不同的實務應用中學習解決問題的方法與思維。所有範例都附完整的範例程式碼與說明,讓你可以快速移植架構,縮短開發時間。

 

特色3:目標式實作教學

大腦就像肌肉,找對方法就可以強化它,而「練習」是能力培養成功與否的最重要關鍵。本課程強調"How to",講師為了幫助學員可以清楚地學會各主題的重點,將「目標式實作的教學方式」融入教材設計,以淺顯易懂的觀念,讓你掌握機器學習的核心觀念與技術本質。為了提升學習的"有感度",於每一個原理和演算法解說後,都會搭配實際程式範例,上機實作演練。透過課堂上和課後進行「目標式」的反覆練習,成功將這些知識真正內化成自己的職能。

 

特色4:專業教練式指導

講師具有10多年的開發經驗,是學員在學習的路上,最好的教練。透過課堂上的問題交流,講師會提供你高質量的建議回饋,指出你問題點,引導你思考,並在下一次的練習針對解決此問題。帶你走出學習舒適圈,幫你建立「自我提問」的能力,不斷精準的洞察出自己的問題點,持續調整學習方式來延展自己的能力極限。

 

特色5 : 縮短專案時程,確保產出

對於一般實務開發上常遇到的問題,講師豐富的實務開發經驗能幫助你避開錯誤方向,提高學習效率。在不對的問題上找答案,往往都是徒勞無功。若你正在或是未來將接觸AI或是機器人開發相關工作,實務上可能會遇到的問題也都可以和講師交流討論,將有助於縮短專案時程,確保產出。

學習目標
  1. 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、型態學運算、距離轉換…) 原理應用和活用 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)、Computer Vision 演算法實務等。
  2. 理解實務機器學習演算法,並能從資料預處理、清理資料、抓取特徵、建立與訓練模型、績效驗證與調整參數,進行完整的資料處理流程。
  3. 學會用TensorFlow、Keras完成深度學習架構與實務常見應用方法(CNN、RNN、LSTM、GAN、Transfer Learning等…),實現人臉識別、物件識別、情緒分析等應用。
  4. 學會全球最主流的ROS機器人開發環境實務技巧,並能活用ROS機器人開發的常用套件(mapping地圖構建開源套件、move_base路徑規劃套件)與關鍵演算法(Laser-based SLAM、Navigation…)
  5. 理解AI機器人的開發流程,並具備查找與整合OpenCV電腦視覺、Machine Learning機器學習、Deep Learning深度學習、ROS機器人系統開發等技術資源的能力。
適合對象
  • 對AI智慧機器人開發有興趣或即將投入此領域的您。
  • 即將投入AI機器人視覺應用的工程師或專案人員,像是自駕車、人臉識別、車輛識別、VR/AR、安防、機器人開發…。
  • 正從事AI智慧機器人開發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AI智慧機器人整合開發演算法撰寫、測試與調校的您。
  • 沒相關背景但對智慧機器人開發有興趣,或是接觸過卻似懂非懂,不知如何開始的學員。

ai-edge

課程大綱

※點選▼可展開看更多

單元1:電腦視覺與影像處理實戰


▶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
  • 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-3.3.1)
  • 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
▶影像前處理/預處理實戰
  • 電腦視覺觀念說明
  • 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
  • Hector SLAM教學▼

    • 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
  • 從影像處理到電腦視覺(原理 & 實作)▼

    • 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
  • OpenCV版本差異 & IplImage理解+演練
單元2:認識人工智慧與機器學習實作(機器學習實作是以Scikit Learn為主,搭配Python範例程式碼講解)


▶人工智慧導論

▶熱門AI應用介紹

▶名人講堂-導入AI方法

▶機器學習演算法整合實作
  • 資料分析流程與實務經驗談
  • 精解常見機器學習模型特色與使用時機:Regression 迴歸(正規化與回歸Ridge Regression & Lasso Regression)、生成模型與判別模型、羅吉斯迴歸(Logistic Regression)、單純貝式分類器(Naive Bayes Classifier)、支持向量機(Support Vector Machine)、決策樹(Decision Trees) 、隨機森林(Random Forests)、最近距離分群法(KNN)、K-means等
  • 機器學習模型訓練資料建立方法▼

    • 如何避免過擬合(Overfitting) & 欠擬合(Underfitting)
    • 交叉驗證法(Cross Validation) & 拔靴驗證法(Bootstrap Validation)
  • 資料前/預處理基於機器學習中之關鍵▼

    • 資料標準化(Standardization)說明與標準化套件(Scaler)教學
    • 降維(Dimension Reduction):主成分分析(PCA)
      • 主成分分析(PCA) vs T-SNE
    • L0、L1、L2正則化效果實作與說明
  • 判斷模型預測能力的方法:混淆矩陣、準確率(Precison)、覆蓋率(Recall,也叫作召回率)、皮氏F-分數(Piotroski F-Score ,FSC)、ROC曲線、AUC曲線
  • 主題實作:房價預測、信用卡欺詐檢測、速食店銷售預測、工廠預防性維寶之CNC工具磨耗檢測、Titanic鐵達尼號生存率預測、共享單車租借輛預測分析
PS.實戰演練的範例將會依據產業界的實際狀況進行調整
單元3:神經網路與深度學習應用實戰(深度學習實作是以 Keras、TensorFlow 深度學習平台為主)


▶深度學習導論
  • 機器學習 vs 深度學習
  • Deep Learning常用GPU介紹:Nvidia GTX 1080Ti…
  • GPU配置教學與效能評估
  • 框架介紹(TensorFlow、Keras、CUDA… )
▶開發環境建置與操作 - Google Colaboratory
  • Google GPU環境設定教學 & 常用指令
▶神經網路與深度學習架構
  • Deeper Neural Network (DNN)說明:▼

    • Neural Network 的原理與架構:Neuron(神經元)、Perceptron(感知器)
    • Activation Function(激勵函數): Relu、Sigmoid、tanh…
    • Optimization(最佳化):線性回歸、Gradient Descent(梯度下降法)、SGD(隨機梯度下降法)、Momentum(動量法)、Adam(適應性矩估計)…
    • 過擬合(Overfitting)處理:Dropout、Regularization
    • 存入與讀取模型(model)與權重(weights)
    • 主題實作:神經網路實作、MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10實作、乳腺癌診斷分析
▶常見深度學習模型解說與演練
  • 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
    • CNN與影像辨識實務應用說明: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)
    • 主題實作:卡通圖像角色辨識、模型實作(載入模型、訓練模型、新建模型、調整參數、績效評估、Fine-tuning)、圖片辨識、圖片去雜訊
  • 遞歸神經網路(RNN)▼

    • 原理與架構說明
    • Gradient Vanish(梯度消失)
    • LSTM(Long Short-Term Memory)模型說明
    • Early Stopping
    • 應用說明:時間序列(Time series)、詞向量(word vector / word embedding)、自然語言處理(Nature language processing)、語音辨識
    • 主題實作:美國國際航空乘客量分析、情緒分析、中英翻譯
  • 遷移式學習(Transfer Learning)▼

    • 原理說明:Keras後端函數應用、反轉梯度
    • 主題實作:梵谷畫作風格轉換
  • 生成對抗網路(GAN,Generative Adversarial Networks)▼

    • 生成器 (Generator) 和鑑別器 (Discriminator)
    • 改進的版本介紹:DCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)
  • 強化學習(Reinforcement Learning)▼

    • 原理說明:自動進行決策,並且可以做連續決策
    • 四個元素:agent、環境狀態、行動、獎勵
    • Q-Learning解說
      • 逆向增強式學習 (Inverse Reinforcement Learning)
      • 主題解說:訓練電腦玩遊戲、機器人運動控制
  • 推薦系統(Recommender Systems)
  • 發展與部署深度學習系統時,在操作層面上的考量
▶深度學習應用主題解說
  • 交通號誌辨識▼

    • 使用OpenCV進行影像預處理(通道轉換、標準化、資料增加…)
    • CNN model實作解說
  • 主題式物件辨識(object detection)▼

    • 影像Lable方法解說
    • YOLO模型教學
    • YOLO模型實作解說
  • 人臉辨識▼

    • 人臉偵測 mtcnn(Multi-task Cascaded Convolutional Networks)、opencv、dlib套件解說
    • 資料前處理:人臉轉換、對齊與裁剪…
    • 人臉特徵擷取(使用FaceNet的模型與演算法)
    • 人臉特徵比對 (使用LinearSVC的分類演算法)
  • 在iPhone上用YOLO model實現人臉偵測▼

    • iOS開發介面簡介
    • YOLO model 移植教學
  • 不均衡數據處理與奇異值分析(novelty detection / Outlier Detection)實作▼

    • 產線數據分析與課程所學之應用設計
▶實務問題與解決方案探討

PS.實戰演練的範例將會依據產業界的實際狀況進行調整
單元4:ROS機器人系統開發


▶ROS系統程式開發實作
  • ROS導論▼

    • ROS沿革與趨勢
    • ROS特色
  • ROS系統架構說明
  • ROS重要觀念介紹▼

    • ROS Master、節點(Node)、消息(Message)、話題(Topic)…
  • ROS安裝▼

    • ROS安裝於Ubuntu
    • ROS 常用指令(roscore,roslist,….)
    • 安裝ROS第三方套件供二次開發
  • ROS程式開發▼

    • ROS工作空間建立
    • 程式開發起手式(ros::init、ros::NodeHandle…)
    • Publisher vs Subscriber
    • ROS 節點間通訊與程式實作-topic、service、parameter server、launch
    • ROS文件系統:Package、meta-package
    • 製作自己的package
  • 於Raspberry pi 3實作ROS▼

    • ROS Pi image燒錄
    • Pi I/O 子卡功能介紹
    • ROS節點設計:I/O控制、感測器讀取
    • ROS遠端監控(Ubuntu Raspberry Pi 3)
▶ROS系統程式開發實作
  • LiDAR(光達)介紹▼

    • Triangle、TOF
    • LiDAR Application
    • 其他感測器(Distance Sensor、Vision Sensor、Depth Camera…)介紹
  • ROS機器人Turtlebot介紹▼

    • Burger vs Waffle
  • SLAM & Navigation介紹▼

    • Position、Sensing、Map、Path
  • Laser Based 2D SLAM演算法實戰▼

    • Gmapping (地圖構建開源套件)教學
      • Gmapping操作與介紹
      • Gmapping Flow
      • Gmapping應用說明
      • Gmapping實作演練
  • Hector SLAM教學▼

    • Hector SLAM演算法原理解析
    • Hector node graph
    • Particle Filter Flow
    • Score、Weight、Update map
    • Hector SLAM應用說明
    • Hector SLAM實作演練
  • Localization▼

    • MCL(Monte Carlo localization) vs AMCL(adaptive Monte Carlo localization)
    • AMCL(adaptive Monte Carlo localization)原理與應用說明
    • Global Localization
    • Resampling
    • AMCL實作演練
  • TF 座標轉換▼

    • TF package介紹
    • TF 應用解說
  • Navigation▼

    • Stack Setup
    • Navigation演算法架構講解
    • DWA(Dynamic Window Approach)解說
    • Gmapping + move_base實作
  • ROSbridge解說
  • Robot Models︰URDF(Unified Robot Description Format)解說
  • 專案實務開發常見問題與解決方案說明
 

PS.實戰演練的範例將會依據產業界的技術現況進行調整。

 
艾鍗師資群介紹

teacher

Elvis

  • 美國聖路易大學生物資訊博士
  • 知名國際3C製造大廠人工智慧研發部門主管
  • 生物資訊 / 自然語言處理 / 統計推論 / 科學計算 / 數據科學 / 資料探勘 / 數值最佳化 / 資料庫 巨量資料處理 / 機器學習

teacher

Jeffery

  • 台灣大學土木工程研究所博士
  • 知名上市資訊科技大廠大數據部門研發主管
  • 類神經網路 / 基因演算法 / 最佳化演算法 / 結構力學 / 有限元素法 / 生醫影像處理

teacher

Tim

  • 輔仁大學應用科學與工程研究所博士
  • 知名上市電子消費品大廠機器人研發部門資深工程師
  • 機器學習 / 機器人開發 / 密碼學 / 影像壓縮 / 數位訊號處理 / 生醫資訊/生醫影像處理

teacher5

Lau

  • 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)

teacher

Bob

  • 中央大學太空所碩士
  • 知名上市電子消費品大廠影像事業部研發工程師
  • ROS機器人開發 / 無人機韌體開發 / OpenCV影像處理與電腦視覺開發 / Linux嵌入式系統

teacher

Jay

  • 台北科技大學機電整合研究所碩士
  • 知名上市電子消費品大廠軟韌體研發部研發工程師
  • ROS機器人開發 / OpenCV影像處理與電腦視覺開發 / Linux嵌入式系統 / 機器學習 / 深度學習
 
產業實例

● All Best Advanced Humanoid Robots

● BostonDynamics

● Vision-free MIT Cheetah

● 智慧工廠新變革! 機械手臂智能再進化

 

ROS class link 01 01 01 01

課程諮詢

 歡迎企業包班內訓,立即洽詢(02)2316-7736!!

在一個快速變遷的世界裡,確定會失敗的唯一策略是:不冒險。如果你欣然擁抱趨勢,踏向偉大的AI智慧機器人開發之路,風向也會幫你一把。搭上艾鍗學院的學習列車,不可思議的旅程,從此開始!若您希望對本課程有更多了解,歡迎留下您的資料,或撥服務專線(02)2316-7736,艾鍗學院將竭誠為您服務喔!

常見問題

1.如果是非理工相關背景的學員可以參加本堂課嗎?

共享經濟時代來臨,除了本業,你還擁有什麼?除了職稱,你還有沒有比名片更亮眼的故事?不是迫於生存,而是不甘平庸!越來越多人不再滿足於單一職業和身分的束縛,AI智慧機器人風潮席捲,越來越多非理工背景的產業菁英投入AI智慧機器人技能的培養。本課程以模組實作式的教學,透過每次的原理講解與實作,循序漸進地帶你自然而然地學會個階段技能。透過講師的豐富經驗,幫助你節省寶貴時間,快速跨越自學的障礙。只要你能配合老師的教學安排,勤加練習,不怕學不會。

2.不會寫程式可以參加本課程嗎?

程式是幫助你實現想法的工具,根據許多程式高手的經驗分享,想學好程式,從你有興趣的應用開始,是最有成效的。如果你對電腦視覺與影像處理的領域有興趣,本課程的每個練習都附有完整的範例碼,講師也會清楚地講解重要的觀念,讓你從實作中,逐漸了解各種應用內涵,幫助你自然而然地學會程式語言。若你還想學習更深的程式技能,課程顧問也會協助你挑選最合適的方案。只要你願意全心全意地學習,在艾鍗專業的教學安排下,不怕學不會。

3.為什麼要參加本課程?

不論在人工智慧領域,或是機器人開發領域,雖然許多技術都是open source(開源),坊間也有許多相關書籍可以閱讀,然而這些知識都是散亂、未經整理的。若無相關的背景知識,你在自學上可能會不小心選到一條更花時間的路、可能會遇到見樹不見林的困境、可能無法了解到運用其他的領域知識來加速學習效率,最後只能隔靴搔癢,無法深入掌握技術內涵,也就無法徹底地學會這些技術。

所以由具豐富開發經驗的產業工程師,親自引領你逐步學會機器視覺的實務技巧、AI人工智慧的各種模型、ROS機器人系統開發的關鍵演算法等。透過完整範例程式碼加上講師詳細講解,幫助你更容易理解各種方法的原理,讓你能夠見樹又見林,了解如何運用其他領域知識來提升學習成效,縮短自學碰壁的時間,能快速掌握技術重點。上機實戰演練,從實做中,讓你自然而然地了解各種技術架構與程式指令,不再似懂非懂。

4.我想了解更多影像相關技術,還有哪些資源?

歡迎至影像技術文章專區   請點我

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學習本課程的人也學習了...