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"學習" 課程共 250 筆,顯示第 181-190 筆
  1. 181. AI影像辨識無人機應用實務 (0816-0817(工研院台北學習中心))
    • [高雄]
    • [2022/08/16]
    • [$15,000]
    近年來隨著無人機及影像辨識技術的發展,無人機結合AI影像辨識的可應用產業不斷擴增。無人機巡檢產業應用性包含智慧新農業、建築設備巡檢、防災空拍巡檢等領域。本課程主要介紹無人機的各項操作與控制、結合即時影像的物件辨識與人臉偵測技術,帶領學員瞭解 ...
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  2. 182. AI影像辨識無人機應用實務 (0816-0817(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$15,000]
    近年來隨著無人機及影像辨識技術的發展,無人機結合AI影像辨識的可應用產業不斷擴增。無人機巡檢產業應用性包含智慧新農業、建築設備巡檢、防災空拍巡檢等領域。本課程主要介紹無人機的各項操作與控制、結合即時影像的物件辨識與人臉偵測技術,帶領學員瞭解 ...
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  3. 183. OpenCV電腦視覺與影像處理技術實作 (0824-0825(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$7,800]
    OpenCV是一個由英特爾所開發的視覺函數庫,其功能包含許多與影像處理有關之功能。隨著人工智慧近年來在視覺上的突破,OpenCV也與深度學習有著密不可分的關係,如何精通並理解OpenCV是現代做計算機視覺不可或缺的基礎技能之一。 本課 ...
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  4. 184. 【政府補助】機器學習與影像辨識:Python 進階 (0831-0907(工研院台北學習中心))
    • [高雄]
    • [2022/08/31]
    • [$12,600]
    【政府補助】機器學習與影像辨識:Python 進階應用 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 ...
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  5. 185. 【政府補助】機器學習與影像辨識:Python 進階 (0831-0907(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$12,600]
    【政府補助】機器學習與影像辨識:Python 進階應用 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 ...
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  6. 186. PyTorch深度學習技術實作 (0914-0915(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,200]
    PyTorch是Facebook AI團隊發布的深度學習框架,它能夠實現張量運算和動態神經網絡,支持GPU計算加速,具有很好的靈活性與易用性,因而廣受機器學習研究者歡迎。 本課程將會教導深度學習所需要之基礎知識,包含常見神經網路DNN、C ...
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  7. 187. 噴印材料開發與機器學習導入之運用 (0915(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$3,000]
    噴印材料要達到噴印用產品的高應用性,其配方中需包含許多功能性材料之的導入,例如,噴印用的粉體漿料需經過研磨分散的製程,分散安定之粉體漿料才可保持噴印製程的順暢性。 課程中將介紹噴印材料的開發概念與其應用物性成果,並介紹目前最新 ...
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  8. 188. 噴印材料開發與機器學習導入之運用 (111/9/1 (含) 報名享早鳥優惠價,每人0915(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$2,500]
    噴印材料要達到噴印用產品的高應用性,其配方中需包含許多功能性材料之的導入,例如,噴印用的粉體漿料需經過研磨分散的製程,分散安定之粉體漿料才可保持噴印製程的順暢性。 課程中將介紹噴印材料的開發概念與其應用物性成果,並介紹目前最新 ...
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  9. 189. 電腦視覺深度學習技術與自駕車應用實務 (0920-0921(工研院台北學習中心))
    • [新竹]
    • [2022/09/20]
    • [$9,500]
    電腦視覺為深度學習領域中相當重要的研究領域,在產業界也有非常多的應用場景,自駕車相關應用就是其中一個非常重要的落地場景。自駕車的主要訴求之一,是要降低交通事故發生的頻率。隨著人工智慧的發展,能進一步提高自駕車的安全性。然而,如何開發高性價比 ...
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  10. 190. Python語言與工業人工智慧應用實作 (0923-0930(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2022/09/23]
    • [$7,000]
    本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等)。從數據清理技術、屬性萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-ba ...
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