Python AI機器學習與影像辨識實作應用班

開課日期:2021-06-29 課程費用:線上洽詢
上課時間:週二,週三 / 上午,下午 學習時程:24小時
上課地點: 高雄市前鎮區一心一路243號4樓之1(企業領袖大樓) map
適用對象:
1. 從事大數據、資料分析工作之相關產業研發工程師、專案管理師及與本主題相關之產業先進
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課程特色
AI人工智慧正在重新定義產業,電腦視覺辨識結合機器學習,協助人類從過往資料中學習,找出規則與演算法,人工智慧儼然成為推動產業科技革新的黃金法則;然而,影像辨識已是生活應用與各種產業中最廣泛使用的一項技術,透過AI方法進行智慧型影像辨識更是目前最成功、最受矚目的AI應用之一。

本課程將讓你能掌握機器學習最核心的觀念與技術本質,搭配實際程式範例,來進行上機實作演練;講師將透過Step by Step循序漸進講解說明,協助您可快速學會電腦視覺與深度學習的應用方法,包含影像處理、影像變換、特徵檢測與影像辨識等;同時,針對智慧型影像分析技術與應用的基本與核心技術進行講授,提供影像分析相關產業之研發工程師、專案管理師及與本主題相關之產業先進,以及對於智慧型影像辨識技術有興趣者,能快速學習如何整合AI技術以開發影像辨識應用於工作實務上。
詳細內容
透過基本深度學習影像辨識原理,針對智慧型影像分析技術與應用的基本與核心技術進行講授,搭配實作案例演練,帶領學員快速輕鬆學會AI影像辨識技術
 

大綱

內容

認識人工智慧與機器學習實作

機器學習演算法整合實作

1.資料分析流程與實務經驗談

2.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)、單純貝式分類器(Naive Bayes Classifier)、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

3.如何避免過擬合(Overfitting) &欠擬合(Underfitting)資料前/預處理基於機器學習中之關鍵

降維(Dimension Reduction):主成分分析(PCA)

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

4.主題實作:房價預測、信用卡欺詐檢測、速食店銷售預測、Titanic鐵達尼號生存率預測等。

神經網路與深度學習應用實戰

1.深度學習導論

  (1)機器學習 vs 深度學習

  (2)開發環境建置與操作 - Google  Colaboratory

2.神經網路與深度學習架構

(1)Deeper Neural Network (DNN)說明:

a.Neural Network 的原理與架構:Neuron(神經元)、Perceptron(感知器)

b.Activation Function(激勵函數): Relu、Sigmoid、tanh…

c.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)…

d.過擬合(Overfitting)處理:Dropout、Regularization存入與讀取模型(model)與權重(weights)

3.主題實作:神經網路實作、MNIST手寫數字辨識、CIFAR-10實作

4.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)

5.其他方法說明:

CNN與影像辨識實務應用說明:分類(Classification)、物體偵測(Object Detection)、實體切割(Instance Segmentation)。

6.主題實作: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

影像辨識技術與應用

1.主題式物件辨識(object detection)

2.影像Label方法解說

3.FasterRCNN模型實作

師資介紹
講師簡介-孟老師

現職:國立成功大學工業設計系兼任講師

專長:JAVA、Android/C#/PHP/JSP/虛擬實境/Maker製造/3DMAX/Python/SQL/Unity/Android Studio/AI影像辨識/AI自然語言/聊天機器人

報名方式
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