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站內搜尋 - 找課程

  • 地區
    台北
  • 開課日
    不拘
  • 費用
    5001-10000元
  • 不拘
  • 開始日期:   ~   結束日期:
"站內搜尋 - 找課程" 課程共 2884 筆,顯示第 1361-1370 筆
  1. 1361. 電腦視覺與機器學習技術研習 (0103-0110(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/03]
    • [$6,500]
    隨著電腦硬體計算效能的持續增強,影像處理、電腦視覺與機器學習技術逐漸的出現在每個人的生活,例如智慧型手機中,全景圖拍攝已經是基本功能,修圖app甚至從傳統的純影像處理進步到先進行人臉辨識再適應性地修改構成五官的像素。知名的美圖公司除了推出美 ...
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  2. 1362. 精實(豐田)生產實務運用班 (0107-0108(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/07]
    • [$7,000]
    精實生產之“精”表示精良、精確、精美;“實”表示實質的利益、效益等等。精實生產(Lean Production)源自於日本的豐田生產系統(TPS),但在導入的作業程序與方法上,卻比豐田生產體系更為明確,更有條理。它以企業價值流的瞭解與改善為 ...
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  3. 1363. 最新自地自建/合建 營建業節稅實戰 (0107-0115晚間(創世紀))
    • [台北]
    • [2020/01/07]
    • [$5,400]
    ●房地合一稅節稅分析●營建業如何節稅?●合建分屋分成分售如何節稅?
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  4. 1364. 由研發走入市場―試量產與營運計畫 (0108-0109(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/08]
    • [$6,500]
    市面上唯一整合產品開發上市各機能的實務課程。不只教您產品企劃、研發、設計、生產、與行銷…等各機能,更會教您如何整合各機能,成就一長遠獲利的事業。為解決台灣多數企業,擁有高精技術卻難以高獲利的實務處方。
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  5. 1365. MDR歐盟醫療器材法規條文解說與實務訓練課程 (1/8-1/9台北)
    • [台北]
    • [2020/01/08]
    • [$9,500]
    醫療器材法規(MDR)與醫療器材指令(MDD)差異分析|MDR 歐盟醫療器材法規條文解說|MDR 歐盟醫療器材技術文件準備|MDR 歐盟醫療器材法規轉換時程
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  6. 1366. 德國工業 4.0 與轉型升級 (0109-0110(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/09]
    • [$6,000]
    工業 4.0 是一個大趨勢,如同物聯網是大趨勢、智慧家居是大趨勢、行動互聯網是大趨勢等是一樣,套一句中國 的用語,就是一個大”風口”。 從大環境分析角度來看,工業4.0是政策(Policy)、法律 (Legal)、經濟(Economic ...
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  7. 1367. 敏捷開發實戰班 (1/9-1/10台北)
    • [台北]
    • [2020/01/09]
    • [$9,500]
    敏捷宣言四大價值|敏捷開發與PMP專案管理的差異性|願景溝通-Vision Box|建構Product roadmap|體驗學習 Scrum開發流程(衝刺規劃、站立會議、衝刺審查、衝刺回顧會議)
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  8. 1368. 小型電源供應器設計實務課程 (0114-0115(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/14]
    • [$7,000]
    電源供應器課程事實上已很多,但實務性之課程涵蓋最近幾年的IC控制技術並且分析實際非理想元件之課程非常缺 乏。本課程將討論實務性,解讀幾個重要零件之細部規格及測試方法,做為工程人員目前工作專案挑戰的進一步 分析參考。本課程不只設計針對電源 ...
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  9. 1369. Fab 4.0創新智慧製造與Node RED戰情室 (0116-0117(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/16]
    • [$9,000]
    Fab 4.0創新智慧製造與Node RED戰情室解決方案。「虛實整合系統」(Cyber-Physical System,CPS)已經成為台灣產業升級轉型的關鍵,但是許多設備並非PLC,要擷取其資料,難上加難,不是被設備商敲竹槓,就是雙手一 ...
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  10. 1370. 車輛智慧化-車用影像安全系統應用班 (0116-0117(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2020/01/16]
    • [$6,500]
    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(CNN)之源起、原理以及各種物體偵測模型(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, S ...
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