車輛智慧化-車用影像安全系統應用班
在台灣每年有約近兩千五百人死於交通事故中，發展先進駕駛輔助系統之目的即在於…
本課程將從各類感測器及開發平台之簡介起頭，接著詳細解說傳統電腦視覺以及機器學習技術如何運用在這些安全警示系統上。協助具電腦視覺專長之學員切入視訊監控以及車輛電子領域 未來可銜接各類程式設計/影像處理/電腦視覺/機器學習/深度學習課 協助台灣產業切入先進駕駛輔助系統(ADAS)
上課地址：工研院產業學院 產業智慧化學習中心(台北)(實際上課地點依上課通知為主!!)
時數：12
起迄日期：2019-08-16~2019-08-23
聯絡資訊：吳意嵐/02-23701111#303
報名截止日：2019-08-14
研討會編號：2319030014
課程介紹
【政府補助50%】
車輛智慧化-車用影像安全系統應用班
在台灣每年有約近兩千五百人死於交通事故中，發展先進駕駛輔助系統(Advanced Driver Assistance System, ADAS)之目的即在於提昇行車過程之安全性，這類系統包括了車道偏離警示系統(Lane Departure Warning, LDW)，前車碰撞警示系統(Forward Collision Warning, FCW)，側方盲點警示系統(Blind Spot Detection, BSD)、後方車道偏離警示系統(Rear Lane eparture Warning, RLDW)、後側方盲點警示系統(Rear Blind Spot Detection, RBSD)、全周影像監視系統(Around View Monitoring, AVM)以及倒車導引系統(Parking Guide System, PGS)等，而自駕車則是這些系統的集大成與高度整合成果。以上這些系統都是傳統機器學習技術大量運用的成果，近年來深度學習技術能量的大爆發更是一舉大幅超越傳統演算法之物體偵測效果。
本課程將從各類感測器及開發平台之簡介起頭，接著詳細解說傳統電腦視覺以及機器學習技術如何運用在這些安全警示系統上。卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)之源起、原理以及各種物體偵測模型(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO, DSSD, YOLO9000)之差別及其在NVIDIA DrivePX 上之表現亦會詳細的在課程的下半部中解說。
2014 年開始，生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 顯然是深度學習領域的另一個熱點，Yann LeCun 說這是機器學習領域這十年來最有趣的想法 (the most interesting idea in the last 10 years in ML)，又說這是有史以來最酷的東西 (the coolest thing since sliced bread) 用生成式對抗網路，機器已經可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案，本課程內容亦將介紹如何運用 GAN 在自駕車之演算法開發。
循環神經網絡(Recurrent Neural Networks，RNNs)已經在眾多自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及廣泛的應用，近幾年來其與 CNN 之整合亦產生了許多有趣的應用，例如 Image Captioning，這樣的技術甚至可以運用在道路事件的預測，本課程內容亦包括 RNN 及其在ADAS/自駕車上應用之介紹。
課程目標
- 協助具電腦視覺專長之學員切入視訊監控以及車輛電子領域
- 未來可銜接各類程式設計/影像處理/電腦視覺/機器學習/深度學習課
- 協助台灣產業切入先進駕駛輔助系統(ADAS)
課程資訊
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時 間：2019 年 08 月16、23 日(隔周五)( 9:30∼16:30，共 12 小時)(課後須進行隨堂測驗)
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地 點：工研院產業學院 產業智慧化學習中心(台北)(實際上課地點依上課通知為主!!)
- 主辦單位：工研院產業學院 產業智慧化學習中心(台北)
課程大綱
【08 月 16 日】|
Ø 先進駕駛輔助系統簡介(LDW/FCW/PGS/AVM/3D AVM) Ø 車輛網、自動車以及自動車隊 Ø 影像感測器以及各種影像缺陷簡介 Ø 開發平台、辨識率以及量化分析架構簡介 Ø LDW 演算法簡介 Ø FCW 演算法簡介 Ø BSD 演算法簡介 Ø 智慧型手機之 ADAS APP 簡介 |
【08 月 23 日】
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Ø 卷積神經網路(Convolutional Neural Network)簡介 Ø 基於 CNN 之物體偵測與辨識 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN) Ø 基於單一 CNN 之物體偵測與辨識 (YOLO, SSD, YOLO9000, DSSD) Ø 生成式對抗網路(Generative Adversarial Networks, GAN)簡介及其於 ADAS/ 自駕車之應用 Ø 循環神經網絡(Recurrent Neural Networks，RNNs)簡介及其於 ADAS/自駕車之應用
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課程對象
車用影像安全系統技術發展相關人員講師簡介
林哲聰學歷: 台灣大學應用力學研究所碩士/清華大學資工系博士班現職: 工研院機械所研究員
經歷: 工研院機械所副研究員，加州大學聖塔芭芭拉分校資工系訪問研究員
2010 伽利略創新大賽 台灣區季軍
2011 伽利略創新大賽 特別獎(GNSS Living Lab)得主
2013 伽利略創新大賽 瑞士區冠軍
專 長 : Computer Vision, Image Processing, Pattern Recognition, GPS , Embedded System, iPhone Programming
已於車用影像安全警示系統領域中發表過十七篇國際論文，十五篇國內論文，以及十三篇專利。
價格
1. 優惠價：$6,000 元 / 每人2. 政府補助50%，學員自行負擔 $3,000 元 / 每人，限額10人，依報名並繳費完成順序。
※ AI 智慧應用人才培育補助辦法：
(1)年滿20歲具中華民國國籍之自然人
(2)至 AIGO 網站登錄註冊並通過其審核(網址：https://aigo.org.tw/)
(3)不得同時申請其他同類型之政府補助
(4)需依工業局規定填寫報名相關資料
(5)學員報名時需先繳交全額費用，課程結束通過補助資格複審，計畫辦公室將會核發補助款予參訓學員。
常見問題
●報名方式：1.點選課程頁面上方之「線上報名」按鈕進而填寫報名資訊即可。
2.或E-mail至itri533299@itri.org.tw
3.請填妥報名表(附件)傳真至02-23811000。
● 課程洽詢： 02-23701111#303 吳小姐
● 繳費資訊：
(一)ATM轉帳（線上報名）：繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」回傳真至02-23811000 吳小姐 收。
(二)信用卡（線上報名）：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款)：土地銀行工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請填具「報名表」與「收據」回傳真至02-23811000 吳小姐 收。
(四)即期支票：抬頭「財團法人工業技術研究院」，郵寄至：10047台北市中正區館前路65號7樓 吳小姐 收。
※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」，傳真至產業學院 02-23701111#303 吳小姐 收
貼心提醒
※以下注意事項─敬請您的協助，謝謝!1.為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開課前一日通知。
3.因課前教材、講義及餐點之準備，若您不克前來需取消報名，請於開課前三日以EMAIL通知主辦單位聯絡人並電話確認申請退費事宜，逾期將郵寄講義，恕不退費。
附件
課程類別：人才培訓(課程)
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