1122_機器學習系統設計實務與應用_EE3716
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課程介紹

課程安排

  • 00_Overview
  • 01_電腦視覺概述及智慧影像分析與應用
  • EX_功課注意事項
  • EX0_file
  • EX1_環境安裝與基礎操作
  • EX2_OPENCV影像處理
  • 02_機器學習概述
  • 03_人工智慧神經網路基本介紹
  • EX3_1_Keras神經網路建構與訓練
  • EX5_Jetson-nano_安裝
  • EX5_RaspberryPi設置
  • 04_機器學習硬體平台與邊緣運算
  • 05_影像分類演算法介紹
  • EX6_Image Classification基礎
  • EX7_NANO物件偵測
  • 06_物件偵測概述與效能比較
  • EX8_1姿態辨識&跌倒偵測
  • 專題構想評量尺規
  • 07_姿態辨識
  • 08_機器學習之場域應用 (一)
  • DPAML_EX9
  • 09_神經網路訓練實務
  • EX10_YOLOv4 訓練
  • 10_神經網路訓練資料增強
  • EX11_data_augmentation
  • EX13_pruning
  • 11_神經網路之最佳化
  • 期末專題展演及書面報告評量尺規_v2
教師 / 謝東佑
教師 / 黃柏愷
教師 / 甄致瑜

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