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站內搜尋 - 找課程

  • 地區
    線上
  • 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 705 筆,顯示第 161-170 筆
  1. 161. Python影像處理、電腦視覺與機器學習實作 (0211-0225(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    111年推動機電產業智慧製造計畫,補助50%! 本課程將帶領學員學習Python基本語法並運用OpenCV此函式庫於Colab此雲端平台上開發程式。 本課程在影像處理部份將介紹影像增強、影像幾何轉換。電腦視覺部份包括了SIFT特徵偵測, ...
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  2. 162. 【數位同步】UML軟體塑模觀念引導與實務操作 (0214-0215(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,360]
    UML (Unified Modeling Language),統一塑模語言,是國際標準化且最適切表達軟體開發人員在「系統架構規劃與系統分析設計實作」的設計思維。藉由 UML 工具的實際操作與引導,繪製各類面向的軟體設計圖,從「做中學」的過 ...
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  3. 163. 房屋租賃與包租代管實務班 (4堂12小時)
    • [線上]
    • [$6,000]
    仲介業如何搶進政府支持的房屋租賃與包租代管商機
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  4. 164. 【線上直播】【材料破壞與破損分析實務】全系列 (單元一0217-0218(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    完成本課程後學員對於常見的機械失效/破壞的機制會有深入的認識,瞭解破損分析的方法與工具,能進行基本的破損分析。碰到機械失效/破壞時瞭解如何保護證據,假如要委託專業第三公證單位進行分析探討,懂得要求/指定進行那些試驗與分析,從而獲取充份資訊以 ...
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  5. 165. 【線上直播】OpenCV電腦視覺與影像處理技術實作 (0217-0218(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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  6. 166. 【數位同步】ASME幾何公差與最大實體狀態 (0218-0219(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$7,500]
    本課程以美規幾何公差為主軸,雖然美規幾何公差與ISO幾何公差只有少數差異,但當客戶圖面來自美國時,能夠明確掌握美規幾何公差還是上策。另一方面,幾何公差與尺寸,一般給人的印象就是成熟技術及傳統規範,這樣的印象可能因為幾何公差已經在工業界使用非 ...
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  7. 167. [線上直播]鋰電池製程-實驗設計多目標最佳化 (0222-0223(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    [線上直播] 鋰電池製程-實驗設計多目標最佳化 (Minitab精華班) 鋰電池的製程有十幾個過程,其中最關鍵製程是前三個: 漿料配置/塗布/碾壓,這關鍵製程涉及研發、生產及品管等人員,研發人員要進行創新開發各項配方與參數,生產人員則要進 ...
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  8. 168. 創新研發計畫書撰寫與計畫簡報實戰班 (0302-0303(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$6,500]
    為鼓勵企業強化研發投入,政府每年編列大筆研發經費補助企業從事技術開發工作,其中以經濟部及各直轄市、縣市政府辦理的小型企業創新研發計畫(SBIR)是僅限國內中小企業才可申請,補助範圍廣(涵蓋創新技術、產品及商業模式等),且只需要通過技術審查、 ...
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  9. 169. 【線上直播】【材料破壞與破損分析實務】全系列 (單元二0303-0304(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    完成本課程後學員對於常見的機械失效/破壞的機制會有深入的認識,瞭解破損分析的方法與工具,能進行基本的破損分析。碰到機械失效/破壞時瞭解如何保護證據,假如要委託專業第三公證單位進行分析探討,懂得要求/指定進行那些試驗與分析,從而獲取充份資訊以 ...
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  10. 170. 【線上直播】PyTorch深度學習技術實作 (0308-0309(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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