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深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用
本課程主要的內容包括了卷積神經網絡CNN之源起、原理以及各種物體偵....
近年來,自駕車是資通訊及車輛產業的一門顯學,尤其是自2012年開始,深度學習技術的突飛猛進,在許多電腦視覺的應用中大幅超越傳統機器學習演算法的效果,這些應用包括了物體偵測,影像分割等。本課程將從各類感測器及辨識率定義開始,接著詳細解說深度學習技術在電腦視覺中之應用,以及這些應用如何運用在先進駕駛協助系統(ADAS)及自駕車之開發。
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深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用
適合對象:高階主管、中階主管、專業人員、技術人員 

深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用

上課地址:中科_工商行服務大樓4樓或9樓教室 【台中市428大雅區中科路6號】

時數:12

起迄日期:2019-07-19~2019-07-20

聯絡資訊:陳文幸/04-25672316

報名截止日:2019-07-18

課程類別:人才培訓(工業局)

研討會編號:2319020077

 課程歡迎企業包班~請來電洽詢 課程承辦人陳小姐(Joan) 04-25675621 

108年度「工業局智慧電子學院計畫」
《工業局補助/「特定對象」及「中堅企業」補助》

《 深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用  》 

 

課程特色/目標

                近年來,自駕車是資通訊及車輛產業的一門顯學,尤其是自2012年開始,深度學習技術的突飛猛進,在許多電腦視覺的應用中大幅超越傳統機器學習演算法的效果,這些應用包括了物體偵測,影像分割等。本課程將從各類感測器及辨識率定義開始,接著詳細解說深度學習技術在電腦視覺中之應用,以及這些應用如何運用在先進駕駛協助系統(ADAS)及自駕車之開發。
      
   
 
            
本課程主要的內容包括了卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)之源起、原理以及各種物體偵測模型(R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, SSD, YOLO, DSSD, YOLOv2, YOLO9000, YOLOv3)之差別及其在NVIDIA DrivePX2上之表現,各種知名語義影像分割(Semantic egmentation)模型,例如FCN, Segnet, Deeplab以及最先進的實例影像分割(Instance segmentation)模型,例如Mask-RCNN等。
          
          
2014
年開始,生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN) 顯然是深度學習領域的另一個熱點Yann LeCun 說這是機器學習領域這十年來最有趣的想法(the most interesting idea in the last 10 years in ML),又說這是有史以來最酷的東西 (the coolest thing since sliced bread) 生成式對抗網路已經可以自動產生以假亂真的人臉,也可以根據一段敘述文字,自己畫出對應的圖案,本課程內容亦將介紹如何運用GANADAS及自駕車之開發。 
       
           
循環神經網絡(Recurrent Neural NetworksRNNs)已經在眾多自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及廣泛的應用,近幾年來其與CNN之整合亦產生了許多有趣的應用,例如Image Captioning,這樣的技術甚至可以運用在道路事件的預測,本課程內容亦包括RNN及其在ADAS及自駕車上應用之介紹。

示意圖

 
 
課程大綱
課程大綱
Ø  先進駕駛輔助系統簡介(LDW/FCW/PGS/AVM/3D AVM)
Ø  車輛網、自動車以及自動車隊
Ø  影像感測器以及各種影像缺陷簡介
Ø  辨識率以及量化分析架構簡介
Ø 卷積神經網路(Convolutional Neural Network)簡介
Ø 基於CNN之物體偵測與辨識 (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN)
Ø 基於單一CNN之物體偵測與辨識 (YOLO, SSD, YOLO9000, YOLOv2, YOLOv3, DSSD)
Ø 語意影像分割(Semantic Segmentation)、實例影像分割(Instance Segmentation)簡介及其於
    ADAS與自駕車之應用
Ø 生成式對抗網路(Generative Adversarial Networks, GAN)簡介及其於ADAS與自駕車之應用
Ø 循環神經網絡(Recurrent Neural NetworksRNNs)簡介及其於ADAS與自駕車之應用
課程對象
建議參訓對象:車用影像安全系統技術發展相關人員或有興趣者
結訓與認證
1. 參加<深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用>之學員,研習期滿,出席率超過80%()以上,且經實務討論或考試成績合格者,即可獲得工研院頒發的結業證書。 
2. 測驗平均總成績在60分(含)以上為合格。
價格
身份別
費用
            備註
一般身分補助
每人6,000
原價NT$11,000,政府補助 NT$5,000,學員自付 NT$6,000
特定對象補助
每人4,000
原價NT$11,000,政府補助 NT$7,000,學員自付 NT$4,000
※特定對象說明:針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士,報名時出具證明 (身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件)
中堅企業補助
每人4,000
原價NT$11,000,政府補助 NT$7,000,學員自付 NT$4,000
※中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請來電洽詢或參考附件名單),學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票)

課程其他優惠方式
(每人)
二人相揪同行報名
每人 5,500 
三人()以上相揪同行報名
每人 5,200 
 
本課程經補助,上課學員皆需依規定填寫相關資料,且學員出席時數需達報名課程時數八成以上,方可適用補助辦法,若未符合規定者,則需將其政府補助費用繳回。
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※工業局自107年起實施~
-開放學員補助資格,
任職政府捐助()財團法人及學校教職員者,亦給予補助。
歡迎各位先進踴躍報名參加!! 
因應性別主流化國際趨勢,打造友善職場之發展,歡迎女性學員踴躍報名
常見問題
指導單位:經濟部工業局       ◎承辦單位:財團法人資訊工業策進會
◎執行單位:財團法人工業技術研究院
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課程日期:108/07/19、07/20 (週五、六)
上課時間: 09:30~16:30;每天6小時,共計12小時

上課地點:工研院產業學院 台中學習中心-訓練教室 (實際上課教室請依據上課通知函為準!)  
上課地址:台中市大雅區中科路6號(中科管理局_工商服務大樓4樓或9樓教室)
                       https://college.itri.org.tw/img/taichung/map.html
交通資訊: 
-可搭乘高鐵免費接駁公車 (161)高鐵台中站至中科管理局工商服務大樓往返(/假日均行駛 
-或搭乘『中科免費巡迴巴士(西屯線)』:統聯中港轉運站至中科管理局工商服務大樓往返(平日行駛
-或搭乘台中客運69公車、仁友客運45公車、巨業客運68、東南客運98(/假日均行駛
-
中科管理局近250個地下室平面停車位,停車便利,憑感應車牌入場,本單位貼心免費消磁
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●預計招生名額:本班預計20人為原則,依報名及繳費完成之順序額滿為止(本班10人即開課)
●報名方式: 
1.點選課程頁面上方之「線上報名」按鈕進而填寫報名資訊即可。 

2.或E-mail至 itri533882
@itri.org.tw  陳小姐 
3.請填妥報名表(附件)傳真至04-2569-0361。

● 課程洽詢:(04)2567-2316 陳小姐 / 
(04)2568-7661 王小姐
● 繳費資訊: 
(一)ATM轉帳(線上報名):
繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

(二)信用卡(線上報名):
繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。

(三)銀行匯款(限由公司逕行電匯付款):
土地銀行工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」,請填具「報名表」與「收據」回傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

(四)即期支票或郵政匯票:
抬頭「財團法人工業技術研究院」,郵寄至:428台中市大雅區中科路6號4樓(中科工商服務大樓4樓) 工業技術研究院 收。

※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 04-25690361 陳小姐 收
貼心提醒/推薦課程
v以下注意事項─敬請您的協助,謝謝!
1、為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。
2、尊重講師及其他人聽講權益,上課時記得務必將手機關機或調為震動!未經同意請勿錄影、錄音。
3、課程3天前,學員將收到【E-mail上課通知】,敬請留意信件。
4、請註明服務機關之完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求。
5、若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開課前一日通知。
6如需取消報名,請於開課前三日以書面傳真至主辦單位並電話確認申請退費事宜。逾期將郵寄講義,恕不退費。
7、結訓學員應配合培訓後電訪調查。
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附件 
 
DM_ (工-智)1080719-20深度學習在先進駕駛輔助系統(ADAS)之應用.pdf
 
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