[11W301]深度學習模型與影像辨識應用

3.基於影像問題的深度學習模型運用運用深度學習模型，處理各種實際的影像分析問題，包含人臉辨識、動作辨識、物件分類與偵測、影像切割、影像轉換，了解基礎模型在各種不同 ... 自強課程 自強課程 課程名稱 深度學習模型與影像辨識應用 如期開班 ※早安鳥方案：於2/20前(含)報名，可享超值優惠價6,500元。

 課程代碼： 11W301  上課時間： 111/5/14、5/21，週六，09:30-16:30，共2次12小時。

※敬請留意:課程日期原定3/12(六)開課，因故已異動至5/14(六)開課。

   上課時數： 12小時  上課地點： 清華大學第四綜合大樓(清華大學東側門警衛室正後方即為自強基金會大門入口/清大郵局左側)  課程費用： 7000元 (符合超值優惠價格者需送出報名表後，系統發出報名成功回函確認金額。

)  超值優惠： VIP企業會員價：VIP企業會員可享優惠價格(按我) 會員優惠價： 會員於開課前七天完成報名繳費者可享會員優惠價6700元 會員紅利折抵：本課程歡迎使用紅利折抵，最高可使用50點  課程目標： 1.了解深度學習的理論與基礎從最基礎的模型出發，了解深度學習方法如何演進堆疊，達到今日功能強大的效果，如何解釋與設計深度模型龐大的架構與功能，讓深度學習模型不再是黑盒子。

2.熟悉深度學習的常見模型介紹捲積神經網路模型(CNN)、遞歸神經網路(RNN)、長短期記憶模型(LSTM)與生成對抗網路(GAN)、深度剩餘網路(ResidualNetwork)、深度密集網路(DenseNetwork)，與這些模型如何應用在影像辨識、語音處理、文字辨識及其他應用。

3.基於影像問題的深度學習模型運用運用深度學習模型，處理各種實際的影像分析問題，包含人臉辨識、動作辨識、物件分類與偵測、影像切割、影像轉換，了解基礎模型在各種不同的應用，模型的變形與設計調整的方式。

 課程大綱： 1.深度學習理論基礎 1.1深度學習、類神經網路與機器學習 1.2深度學習模型架構 1.3深度學習損失函數 1.4激活函數2.深度學習模型 2.1捲積神經網路模型(ConvolutionalNeuralNetwork) 2.2遞歸神經網路(RecurrentNeuralNetwork 2.3長短期記憶模型(LongShortTermMemory) 2.4深度殘差網路(DeepResidualNetwork) 2.5深度密集網路(DeepDenseNetwork) 2.6生成對抗網路(GenerativeAdversarialNetworks)3.深度學習模型的應用 3.1人臉辨識 3.2動作辨識 3.3物件分類與偵測 3.4影像切割 3.5影像轉換  課程師資： 自強基金會專業講師專長：電腦視覺、機器學習、人工智慧、多媒體內容分析、智慧醫療、工業檢測   主辦單位: 財團法人自強工業科學基金會  相關課程： 11W302深度學習進階設計與優化  學員須知： 報名與繳退費方法｜常見問題與解決｜會員紅利積點活動辦法   注意事項 疫外轉彎充電轉型：響應政府紓困政策，觀光產業從業人員可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附相關證明資料(名片/識別證/公司在職證明..等))。

清華大學學生優惠方案：清華大學學生可享課程最低優惠價─VIP企業會員優惠價，完成報名後須來電告知修改費用(使用本優惠價須於報名同時檢附清華大學學生證)。

若遇不可預測之突發因素，基金會保有相關課程調整、取消及講師之變動權。

無紙化環境，輕鬆達到減碳救地球，即日起16小時以上課程結業證書改以電子方式提供。

使用VIP廠商優惠之學員，上課當日報到時須查核該公司識別證(相關證明資料)。

會員紅利折抵限以原價或會員優惠價再折抵，其他方案不適用。

課前請詳閱簡章之課程內容或利用課程諮詢電話。

課程嚴禁旁聽，亦不可攜眷參與。

優惠方案擇一使用。

課程查詢或相關作業時程，請洽以下聯絡窗口。

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