✍ 線上課程介紹:現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案
人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學,例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域,涉及幾個子領域,如機器學習、機器人學和電腦視覺。
為了讓公司變得更有競爭力,並且快速增長,他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今,人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用,從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。
近年來,人工智慧人才的需求呈指數級增長,而且不再侷限於矽谷!Forbes 雜誌稱,人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。
本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用,如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 ),以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。
本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外,我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素,包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外,本課程經過精心設計,涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。
以下是我們將要做的專案摘要:
✅ 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
✅ 專案 #2(應用在醫療保健中的 AI ) : 使用人工智慧檢測和定位腦腫瘤
✅ 專案 #3(應用在商業/市場行銷的 AI ) : 使用自動編碼器和非監督式學習演算法進行商城客戶區隔( Segmentation )
✅ 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛,AutoPilot )預測信用卡違約
✅ 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
✅ 專案 #6( Explainable AI): 使用 GradCam 揭示人工智慧的黑盒特性並可視化隱藏層
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這可能是第一班專為疫情AI應用所設計的課程。我與軟協合作的AIGO補助課程是以參與kaggle競賽為主要規畫方向,第一屆的課程環繞著圖像識別任務為主,在接收到第一屆同學們的反饋後,提到不少關於疫情時代的AI應用,由於第二班的原本規畫是基於人臉相關任務,所以我們就將內容針對疫情應用做了蠻大幅度的調整,同時之前是一周兩次直播,同學們反應實作來不及,我們也將課程改為一週一次,這樣大家有更充裕時間可以練習。這次預計納入的疫情AI應用如下:
實作一: 我的虛擬人物(Avatar)
實作二: 口罩人臉檢測
實作三: 社交距離量測
實作四: 虛擬背景
實作五: 口罩人臉識別
實作六: Northeastern SMILE Lab - Recognizing Faces in the Wild 人臉親緣鑑定kaggle競賽
實作七: Challenges in Representation Learning: Facial Expression Recognition Challenge人臉表情識別kaggle競賽
實作八: Deepfake Detection Challenge假人臉檢測kaggle競賽
報名網址
https://www.cisanet.org.tw/News/activity_more?id=MjY1MQ==
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看了講師的介紹才知道講師是台灣工程師,但是這門課講師是用英文講的,有提供英文字幕, 英文有台灣腔,所以還蠻熟悉的 :-)
SSD人臉和口罩檢測,MTCNN人臉檢測,訓練你自己的模型,即使有口罩也能識別人臉
從這 12 小時的課程,你會學到
✅ 如何從頭開始安裝Python、Tensorflow、Pycharm
✅ 如何建立你自己的分類模型
✅ 什麼是FaceNet
✅ 分類模型和人臉辨識模型之間有什麼區別
✅ 如何透過修改分類模型建立你自己的 FaceNet 模型
✅ 如何使用 SSD 人臉檢測進行人臉排列
✅ 如何使用 MTCNN 人臉檢測進行人臉排列
✅ 如何進行資料清洗
✅ 如何建立口罩的人臉資料集
✅ 如何訓練你的 FaceNet 模型
✅ 什麼是訓練技巧
✅ 如何實施訓練技能以有效地訓練模型
✅ 如何進行即時的人臉檢測、口罩檢測和人臉辨識
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