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【資策會】人工智慧安防監控設計
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本課程概述安防監控產業實務所面臨的挑戰,以及介紹如何整合人工智慧與影像辨識技術,提供安防監控產業的最新解決方案,包含MVIAT Lab近期的研究內容與成果。課程首先以Matlab/Simulink設計建構人工智慧為基礎的智慧監控系統需求框架,同時獲取關鍵參數以降低監控系統海量辨識多樣目標所需時間,並評估系統可行性與性能;接著結合OpenCV/ Python/Matlab特色,整合深度學習相關演算法與TensorFlow,開發強健且適應多樣需求的智慧監控系統
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【資策會】人工智慧安防監控設計
適合對象: 
 ◆安防產業實務所面臨的挑戰

˙安防產業發展趨勢

˙安防產業關鍵技術

˙安防產業與國內外發展相關概況

˙現今安防產業面臨挑戰衝擊與因應

◆熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具

  ˙Matlab/Simulink基本操作

˙動態模擬與分析

˙性能與辨識率

˙熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具

Matlab/ OpenCV  Python 程式設計講解

˙Matlab/Simulink語法與程式

˙OpenCV  語法與程式

˙PyOpenCV 語法與程式

Tensorflow資料分析平台

˙Tensor 基本資料型態

˙Shape, Rank and Dimension

˙轉換功能

˙運算功能介紹

◆智慧型監控應用系統設計方法與步驟

˙系統組成與架構

˙系統分析與評估

◆物件特徵偵測/辨識與深度學習

˙物件特徵偵測

˙物件特徵辨識

˙物件特徵分類

˙TensorFlow實現

˙系統測試

◆結合人工智慧與監控演算法講解

˙先進動作偵測

˙事件偵測演算法

˙滯留偵測演算法

˙物件標籤化演算法

˙物件追蹤演算法

˙粒子群最佳化演算法

˙逆向學習(Inverse Learning)與模糊推論演算法

˙自主學習影像分析

◆案例與演練(於每堂課中進行)

˙學員個案研究與討論 (Workshop)

˙課程回顧

詳細課程內容請參考以下網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/AIWATCH.htm
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