學習目標
1.熟悉數位影像於電腦中的表現形式(儲存格式、讀取及寫入、像素運算…)和影像處理方法(影像去雜訊、影像品質增強、影像重採樣…)。
2.理解並能實作數位電腦視覺 (影像特徵提取、特徵強化、輪廓萃取、卷積運算、型態學運算、分水嶺演算法、距離轉換…) 原理應用與具備活用 OpenCV 函式庫之能力，包含：影像處理、影片(視訊)處理、高階 GUI 工具(圖形互動介面)、Image Processing 演算法實務、Computer Vision 演算法實務。
3.融會貫通基礎演算法及函示庫工具，並且有能力實作自己的視覺演算法或影像分析模型 (Prototype)
4.會深度學習架構與實務常見應用方法(VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3…)
5.學會用TensorFlow、Keras實現影像處理應用(人臉識別、物件識別…)並了解整個影像處理流程。
以影像處理領域三層次設計課程架構
適合對象
1.對電腦視覺與深度學習有興趣的您。
2.即將投入深度學習電腦視覺應用的工程師或專案人員，欲將電腦視覺深度學習方法應用在工作上 ，像是AOI(自
3.動光學檢測)、自駕車、人臉識別、車輛識別、VR/AR、安防、機器人開發…。
4.正從事深度學習的電腦視覺應用的工程師或專案人員，想了解如何加快開發流程的技術。
5.想學會電腦視覺演算法撰寫、測試與調校的您。
6.沒相關背景但對電腦視覺有興趣，或是接觸過卻似懂非懂，不知如何開始的學員。
【課程大綱】https://www.ittraining.com.tw/ittraining/course/computervision-imageprocessing/ai-dl-vid
【諮詢專線】02-2316-7736
【諮詢信箱】service@ittraining.com.tw
