学习目标

1.熟悉数位影像于电脑中的表现形式(储存格式、读取及写入、像素运算…)和影像处理方法(影像去杂讯、影像品质增强、影像重採样…)。

2.理解并能实作数位电脑视觉 (影像特徵提取、特徵强化、轮廓萃取、卷积运算、型态学运算、分水岭演算法、距离转换…) 原理应用与具备活用 OpenCV 函式库之能力，包含：影像处理、影片(视讯)处理、高阶 GUI 工具(图形互动介面)、Image Processing 演算法实务、Computer Vision 演算法实务。

3.融会贯通基础演算法及函示库工具，并且有能力实作自己的视觉演算法或影像分析模型 (Prototype)

4.会深度学习架构与实务常见应用方法(VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3…)

5.学会用TensorFlow、Keras实现影像处理应用(人脸识别、物件识别…)并了解整个影像处理流程。

以影像处理领域三层次设计课程架构

适合对象

1.对电脑视觉与深度学习有兴趣的您。

2.即将投入深度学习电脑视觉应用的工程师或专案人员，欲将电脑视觉深度学习方法应用在工作上 ，像是AOI(自

3.动光学检测)、自驾车、人脸识别、车辆识别、VR/AR、安防、机器人开发…。

4.正从事深度学习的电脑视觉应用的工程师或专案人员，想了解如何加快开发流程的技术。

5.想学会电脑视觉演算法撰写、测试与调校的您。

6.没相关背景但对电脑视觉有兴趣，或是接触过却似懂非懂，不知如何开始的学员。

【课程大纲】https://www.ittraining.com.tw/ittraining/course/computervision-imageprocessing/ai-dl-vid

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