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活用PyTorch的電腦視覺設計實務

本課程兼顧理論及實作,以手把手的教學方式由淺入深,引領學員學習PyTorch..

  本課程分為兩天的課程, 第一天介紹現今當紅的深度學習框架-PyTorch,講解其基本至進階之操作,從機器學習衍生至深度學習,搭建簡單的神經學習網路。 第二天介紹AI電腦視覺領域常用的OpenCV,以及如何透過OpenCV來做到資料擴增(Data Augmentation),了解OpenCV在人工智慧(AI)上扮演何種角色。 最後實作兩個題目,圖像分類及人臉辨識,清楚的理解神經網路模型的運作,並透過準備資料集以及自己手動標註資料,從資料處理到神經網路的訓練,從無到有的手把手教導。

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活用PyTorch的電腦視覺設計實務

上課地址:工研院竹東中興院區21館 200-1訓練教室 (新竹縣竹東鎮中興路四段 195號 21館 200-1訓練教室) 實際上課地點,請依上課通知為準!

時數:14

起迄日期:2020-11-25~2020-11-26

聯絡資訊:黃小姐/03-5732034

報名截止日:2020-11-25

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2320060074

課程介紹

PyTorch 為 Facebook 在 2017 年初所開放出來的深度學習框架,其語法是為 Python 語言量身所打造,使用起來就跟寫一般 Python 專案一樣簡潔優雅、對於模型定義十分直觀易懂,概念也比TensorFlow直觀且容易上手,同時能和其他 Python 套件無痛整合,因此一推出便迅速走紅,儼然已成深度學習的最佳框架。眾所皆知,Python的寫法相當具有靈活且彈性,而PyTorch的開發者也是希望使用者可以輕鬆地透過此框架來搭建神經網路,也能輕鬆無痛結合其他Python的Library (如: Numpy)。PyTorch還有一大優點,輕鬆地切換CPU/GPU,透過GPU加速神經網路的訓練時間。因其模型網路設計的靈活性,受到大量的初學者及研究者所喜愛,在2019年發布的相關論文中,PyTorch達到60%的使用比例。
 
在深度學習的範疇中,有很大一部份在圖像的領域上,舉凡圖像識別,例如: 貓狗辨識;又或者是物件偵測,如: 人臉偵測。這類案例都是要先將圖片做前處理(pre-process),將輸入圖片整理成統一個規格,進而丟進深度學習模型做訓練。好的前處裡可以有效的提升訓練效率,甚至能提升準確度(Accuracy)。因此前處理的操作,在深度學習中也是佔了相當重要的一部份。
 
OpenCV (Open Source Computer Vision Library),是一個集合數百種演算法的跨平台電腦視覺資料庫,包含了電腦視覺 (Computer Vision)、機器學習及影像處理演算法的集合,可用於開發即時的圖像處理、電腦視覺以及圖型識別程式,針對影像做辨識、操作、分析等絕佳的輔助工具,目前已經是大部分影像處理使用者必備的函式庫。
 
Yolo 系列 (You only look once, Yolo) 是關於物件偵測 (object detection) 的類神經網路演算法,以小眾架構 darknet 實作,實作該架構的作者 Joseph Redmon 沒有用到任何著名深度學習框架,輕量、依賴少、演算法高效率,在工業應用領域很有價值,例如行人偵測、工業影像偵測等等。
 
本課程兼顧理論及實作,以手把手的教學方式由淺入深,引領學員學習PyTorch的操作,講述其核心概念,並結合影像處理(OpenCV),帶您親手實現多種電腦視覺深度學習經典案例及進階設計,讓學員更能掌握將電腦視覺應用於自己的專業領域上。
 

課程特色/目標

本課程分為兩天的課程,

第一天介紹現今當紅的深度學習框架-PyTorch,講解其基本至進階之操作,從機器學習衍生至深度學習,搭建簡單的神經學習網路。

第二天介紹AI電腦視覺領域常用的OpenCV,以及如何透過OpenCV來做到資料擴增(Data Augmentation),了解OpenCV在人工智慧(AI)上扮演何種角色。
最後實作兩個題目,圖像分類及人臉辨識,清楚的理解神經網路模型的運作,並透過準備資料集以及自己手動標註資料,從資料處理到神經網路的訓練,從無到有的手把手教導。
 

 
 

課程對象

  • �� 電子/電機/資訊相關工程師
  • �� 大數據相關研發人員或資料科學家、統計/數值分析研究人員
  • �� 對圖像處理、深度學習框架、GPU、人工智慧等程式設計與應用研發感興趣者
  • �� 從事電腦視覺應用系統規劃、建置或應用開發者
  • �� 從事電腦視覺邊緣運算裝置、系統應用服務、系統整合等之研發人員及主管。
  • �� 從事電腦視覺創新應用之市場研究及計畫管理開發經理人。
  • �� 對電腦視覺智慧應用實務架構及技術,及應用服務感興趣者

講師簡介

鍾幸芸 / 工研院工程師 ( NVIDIA DLI認證講師)
 
【學歷】 
�� 國立交通大學資訊工程研究所博士班在學
�� 國立交通大學生物資訊研究所碩士
【經歷】
�� 工研院機械所,鑽研於智慧型自動光學檢測系統研發等
�� NVIDIA 深度學習機構(DLI) 認證講師: Computer Vision, CUDA
�� 擔任計算機概論、人工智慧、數位遊戲學習等課程助教
【專業領域】
�� 機器學習、影像處理、機器視覺瑕疵檢測、平行運算
 
 
呂冠霆 / 工研院 副工程師 (NVIDIA DLI Computer Vision完訓)
 
【學歷】 
�� 國立交通大學資訊工程研究所碩士
�� 國立彰化師範大學資訊工程學系學士
【經歷】
�� 工研院資通所,影像處理,瑕疵偵測等
�� 擔任交大大學部人工智慧課程助教
【專業領域】
 �� 機器學習、影像處理、機器視覺瑕疵檢測、深度學習

 
 

課程大綱

11/25, 11/26 ,共兩天

第一天:從ML基礎到 PyTorch 影像處理
1. PyTorch Introduction
2. Autograd in PyTorch
3. Deeping Neural Networks in PyTorch
4. CNN with PyTorch

第二天:從OpenCV 到結合 PyTorch 進階應用
1. OpenCV Basics
2. Image Transform and Filters
3. Image Classification
4. Object Detection

價格

課程費用 (含稅、講義、午餐、點心): 
每人$9,500元。開課前三週報名(早鳥價):每人$9,000元。
團報(同公司二人以上),每人$9,000元,團報早鳥價: 每人$8,500元。
 


 



附件
 
 活用PyTorch的電腦視覺設計實務-20201125.pdf
 



簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提 ... more

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