給技術領袖

開課計畫

物件偵測專題實作班(5週)、智慧製造專題實作班(10週)、技術領袖精進實作班(5週)、Edge AI專題實作班（智慧交通)(10週)

課程對象

具有 AI 基本知識的技術研發人員與主管 (具備Python程式開發能力)，需通過線上入學考試或具本校技術領袖培訓班結業資格

課程特色

1. 時間彈性：週四、週五晚間線上與週六全天實體，不佔用上班時間
2. 全域教學：北中南三個分校聯開，沒有地域限制
3. 虛實整合：線上與實體混合課程
4. 案例分享：產業實際案例分享
5. 專題帶領：使用合作企業提供真實資料集

正在招生：

• 物件偵測專題實作班 eDM

  03/12 – 04/16 (週四、五晚間線上，週六全天實體)

  簡章 | 報名 | 報名截止：02/16

  物件偵測為目前電腦視覺上使用相當廣泛的技術，不論是人臉辨識、自動駕駛、安全監控等應用，皆會使用物件偵測技術。課程除了理論與實作教學，也會分享學校四年來累積的物件偵測相關專題案例，並邀請業界頂尖講者分享實務案例，最後再由學校 AI 工程師帶領學員們進行專題實作。

  鑽石級陣容分別集結台大資工系莊永裕教授、台大電機系王鈺強教授、陽明交大資工系林彥宇教授及中研院資訊所王建堯博士等台灣頂尖 AI 電腦視覺與模型優化專家，成員來自打造世界第一物件偵測技術 YOLOR 的中研院資訊所廖弘源所長，也是台灣人工智慧學校副校長所帶領的的團隊。廖弘源所長與王建堯博士共同催生出風靡全球的物件偵測模型 YOLOv4，打敗 Google、微軟、臉書及 Amazon 組成的強隊，這個模型不只又輕又快更準確，成為全球愛用的 AI 模型。抱持著讓世界看見臺灣的信念，廖所長也邀請莊永裕教授等人加入團隊，並發表了低運算 AIoT 設備也能用的多任務物件偵測模型 YOLOR 繼續為臺灣爭光！

  【物件偵測專題實作班】5 週課程共需 13 天，每週 2 天晚上在線上學習，週六 1 天自選台灣人工智慧學校北中南任一校區進行實體練習，內容包含 AI 電腦視覺理論、基礎影像處理與 CNN 模型建立實作、基礎物件偵測原理、進階物件偵測主題介紹與實作、YOLOv4 與 YOLOR 模型介紹，希望能培養技術研發人員執行物件辨識專案的能力！