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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:
"學習" 課程共 30 筆,顯示第 11-20 筆
  1. 11. 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. 12. 【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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  3. 13. 【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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  4. 14. 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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  5. 15. 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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  6. 16. 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))
    • [線上]
    • [$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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  7. 17. AI深度學習於電腦視覺與時序建模應用 (1115-1122(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$7,000]
    本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理OpenCV影像處理與機器學習建模(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路(Convolutional Neural Network, CNN)基礎 ...
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  8. 18. PyTorch深度學習模型實作. (1115-1129(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    本課程除了簡介深度學習的基本原理以及訓練細節,還會介紹各種深度學習模型,其中包括了影像分類、物件偵測、影像分割,甚至是生成式對抗網路。
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  9. 19. Google TensorFlow 2.0人工智慧 (1119-1126(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$8,000]
    Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發 在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFl ...
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  10. 20. PyTorch深度學習模型實作. (0209-0223(工研院台北學習中心))
    • [線上]
    • [$9,000]
    本課程除了簡介深度學習的基本原理以及訓練細節,還會介紹各種深度學習模型,其中包括了影像分類、物件偵測、影像分割,甚至是生成式對抗網路。
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