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電腦視覺深度學習馬拉松 - 業界專家陪你掌握AI精髓 - Cupoy

專家陪你實作與應用影像辨識,自學課程結合Python、OpenCV、YOLO、Keras應用,學習業界常用的物件偵測,人臉辨識與關鍵AI演算法。

應用 演算法 課程 學習 模型 python AI
電腦視覺深度學習馬拉松

電腦視覺深度學習馬拉松

業界專家陪你用50天學習 CV 與 Deep Learning

1990元
獨家亮點
永久 Cupoy VIP 共學社群服務,社群導向式的高效學習, AI 相關累積問答數已超過 2,200 則,隨時與專家切磋討論 AI 問題。
獨家打造堅實的 AI 業界專家群,為您規劃最佳學習地圖。
豐富紮實的教材資源,提供範例程式碼與作業練習,以及 Kaggle 競賽 / 期末專題,更包含多元補充教材,去蕪存菁的內容方便您隨時學習。
更快掌握 AI 產業應用的關鍵知識,規劃由專家認可並簽名的專屬完賽證書,大幅為個人履歷加分。
學員資格永久有效,線上學習永不中斷。
活動介紹




    全新推出機器學習A咖共學計畫-專門為減輕學員負擔所設計


    2020下半年,成為機器學習A咖,結合每日、每週與每季的規律學習任務,改善跟不上學習的挫折感,體驗高效雙贏的學習成果!


    即日起購買任一馬拉松,限量前100名「免費加贈機器學習A咖共學計畫」!


    豐富紮實的社群互動內容,透過你的積極參與和專家陪伴,快來盡情為自己的進步喝采吧。


    電腦視覺 (Computer Vision)為深度學習領域中相當重要的研究領域,在產業界也有非常多的應用場景。本課程聚焦於電腦視覺技術與深度學習領域,從基礎的影像處理(OpenCV)切入,逐步帶領學員學習電腦視覺深度學習技術,包含卷積神經網路 (CNN) 基礎、經典 CNN 模型、物件偵測實作 (Object Detection) 與人臉辨識 (Face Recognition)、MobileNet 等。


    本活動是一個結合自學、專家協助以及社群討論的 AI 自學挑戰活動,目的為幫助 AI 學習者能以更高效率學習電腦視覺與深度學習技術,希望學員從參與的那天起,每天至少花一小時,有系統的掌握電腦視覺與深度學習相關的知識點,並進行 AI 程式練習,連續堅持 50 天,進而更好理解和掌握資料科學與 AI 程式實作的能力。因為我們發現對一位新手來說,AI 自學的過程充滿大量的資訊與知識點,即便有許多公開的課程和書籍,卻不知從何著手,僅靠自學的過程,其實充滿挫折並浪費大量時間。因此我們匯集了該領域的專業的 AI 工程師,分享最佳的學習路徑,幫你高效地掌握關鍵知識。讓每位學員在完成學習後,能親自將所學知識應用於期末專題,並由專家親自回答你在學習過程中遭遇的疑難雜症。


    為了讓學員在學習的路上不孤單,除了有專家陪伴外,本活動的共學社群可以讓你找到志同道合的學習夥伴在學習的路上一起努力。無論是線上討論、線下組織讀書會,或是邀請夥伴一起參與期末專題,皆可在共學社群中完成。


    電腦視覺與深度學習充滿許多挑戰與樂趣,我們想和你一起分享社群導向的學習方法,希望透過你的參與,一同優化你的學習曲線,讓你更有效地掌握CV + DL 的各種技術,累積更多實務學習經驗。


    不論你正從事 AI 相關工作,或者想規劃進入 AI 產業,我們想和你一起分享社群導向的學習方法,希望透過你的參與,一起優化 AI 學習曲線,讓你更有效地在資料科學與機器學習的領域快速成長,累積更多實務學習經驗。

    • 電腦視覺與深度學習是 5G 物聯網時代的關鍵性技術,在萬物互聯的情景下,各種類型的感測器將深入我們的生活,其中以電腦視覺相關的裝置又是萬物互聯網下的主要裝置,很多應用場景都需要透過電腦視覺與機器學習解決過往難以解決的複雜問題。目前台灣企業在 AI 導入的腳步仍然緩慢,除了人才嚴重短缺,教育方式與學習效率無法跟上產業的快速變化也是主因。


    • 「電腦視覺深度學習馬拉松」專家陪跑計畫,整理了 50 多個電腦視覺與深度學習的重要知識點,是以自主學習加上翻轉教育的方式引導用戶學習,並輔以業界專家協助回答學員在學習過程中的疑難雜症,希望以社群學習的方式加速學員在學習 AI 的速度與快速累積實戰基礎能力。

    1. 基礎影像處理

    學習影像處理基礎,如圖片矩陣操作、Open CV程式設計與Filter / SiFT影像前處理知識


    2. 電腦視覺深度學習各種經典模型基礎

    打好卷積神經網路(CNN)的重要基礎知識,並了解CNN的各種代表性經典模型(AlexNet / VGG16/VGG19/ InceptionV1-V3 / ResNet)以及Transfer learning


    3. CNN物件偵測技術(YOLO)

    學習業界常用的物件偵測技實務完全上手(使用YOLO)


    4. 電腦視覺深度學習實務案例教學

    學習人臉關鍵點檢與相關應用(kaggle facial keypoint detection)、學習布署輕量化深度學習模型(MobileNet)


    5. 電腦視覺深度學習期末實戰專題

    由專家群設計針對業界實務需求為學員設計結訓專題,學員可將活動中學習的各種知識點應用於結訓專題,開發可應用於未來實務需要的電腦視覺 AI 應用,在開發過程中遭遇問題時,可以詢問專家並尋求解答與討論,最終希望由學員親手完成該專題進而掌握知識原理與實作。


    「電腦視覺深度學習馬拉松」適合所有希望開始投入電腦視覺(CV)與深度學習的新手們加入,活動規畫的學習任務能讓學員們有系統的逐步掌握 CV 與深度學習的重要知識點。

    • 熟悉數位影像於電腦中的表現形式、讀寫存取方式、像素運算、矩陣轉換以及影像前處理方法(影像去雜訊、增強影像品質、影像重採樣...)


    • 融會貫通影像AI基礎演算法與程式實作能力,並能實作自己的AI影像機器學習模型


    • 掌握經典影像深度學習模型架構(VGG16、VGG19、ResNet50、InceptionV3、YOLO .....)


    • 學會用Tensorflow、Keras實作影像機器學習處理應用(物件偵測、物件辨識、人臉關鍵點檢測...)
    • 兼顧每位學員的學習需求

    每位學員的背景和需求各自不同,在學習過程中遭遇的問題也各自不同。為了讓學員們能順利學習,掌握關鍵知識點,Cupoy的 AI 專家群會盡力回答學員的提問,從主題觀念、套件安裝、底層知識概念、解題方法、參數調校等,甚至實務開發的問題,專家都會盡力給你最適合的建議與解答。


    • 學習不間斷,一次購買永久學習

    本活動除了學習任務挑戰,學員在參與本活動後可永久使用本活動 VIP 共學論壇,與專家和同儕自主學習討論。討論不侷限於學習任務,只要與論壇主題相符即可自由交流。

    • 共學社團:提供組織線上/線下共學社團功能,幫你輕易找到志同道合的學習夥伴。
    • 與專家共學:與領域專家互動,學習該領域最實用的實作知識,幫助您快速累積產業實力。
    • 共享知識:在共學社團中你可以分享,或取得其他成員所提供的即時 AI 知識,讓你洞悉產業應用的潮流趨勢。
    • 本活動規畫的學習任務挑戰,學員可以將自己完成的程式上傳到 Github 並在共學論壇中分享,其它學員也可以參與論壇中的問題討論,透過專家與學習同儕的群眾智慧,一起克服在學習中的各種疑難雜症。

    你在本馬拉松的學習紀錄與專題成果,將上傳至世界最大的開源碼平台Github,你可以反覆練習與修改上傳的程式碼,提升對各知識點的掌握,而這些紀錄將為你未來的職涯發展與學習加分。

    透過 Github 提交個人的學習紀錄與專題成果,讓其它人看見你的努力與堅持,未來幫助你在履歷和進修方面加分。

    【Marathon-電腦視覺】請問一下深度學習電腦視覺課程難度很高嗎? 我是機器學習新手。


    【Marathon-電腦視覺】電腦視覺深度學習馬拉松環境設備要求只要有 8G RAM,沒有顯示卡 GTX1050 以上也可以嗎?


    【Marathon】無法每天花一小時上課,可以事後花時間上課學習嗎,作業有提交時間限制嗎?


    【Marathon】請問教材內容僅能在活動期間讀取及閱讀嗎? 還是能在活動結束後仍可以看這些資料呢?


    【Marathon】課程是線上影音教學嗎?是在什麼平台呢? 社團能自由提問嗎?

    • 超過 5,500 位學員加入 AI 學習馬拉松,掌握去蕪存菁的學習資源,即刻優化個人 AI 的學習曲線。
活動資訊

    電腦視覺深度學習自學課程結合 Python、OpenCV、YOLO、Keras應用,學習業界常用的物件偵測,人臉辨識與關鍵 AI 演算法,與駐站AI業界專家一同掌握程式實作能力。


    • 活動開始時間

    隨到隨跑,立即開始挑戰,報名後您將在3個工作天內收到主辦單位寄送的活動通知信與會員啟動信,填寫的電子信箱將預設為您的課程登入帳號,請參考通知信件說明啟動活動權限,即可開始學習。 


    權限開通後,一年內您隨時可依照個人時程安排學習進度,期間達成馬拉松完成條件與期末專題指定目標,將頒發完賽證書。


    • 學習保證: 

    本活動的學員能永久使用Cupoy的VIP共學社群服務(內含:每日領域新知 / 專家問答服務),隨時與專家切磋討論AI問題,自由交流與觀摩其他學員作品。目前學員超過5,500人 AI 相關累積問答數已超過 2,200 則。點此查看


    • 活動進度: 

    參加者可依照自己的學習狀況提交進度,毋須擔心時間過於緊湊。只要在活動結束後一年內完成,都能獲取完賽證明。


    • 學習方式: 

    1. 本活動以翻轉教育的方式為宗旨,參加者至活動官網上面閱讀教材、觀看題目,執行範例程式或作答思考題,最後完成作業,在 VIP 專屬問答社區與專家互動交流,解題遇到困難可向專家直接提問,與同儕互相討論學習,活動結束後,您依然可以使用該問答社群與專家交流,詢問與本活動相關的其它實務面所遇到的問題。。

    2. 提供 PDF 精美簡報下載、範例程式碼與作業練習、期末專題、多元補充與推薦教材(影音/文章)等,方便您反覆溫習。

    3. 活動進行方式採線上進行,不會有實體授課,只要有網路的地方您都可以盡情學習,也歡迎海外的朋友來報名,教材內容以繁體撰寫,某些推薦閱讀會提供英文網站與資源。


    • 登入帳號: 

    我們將預設您提供的電子信箱為活動的登入帳號,報名團體票券的朋友將以各別提供的電子信箱登入,每個人都會有各自登入帳號。


    • 參加資格: 

    課程範例程式碼以 Python 語法為主。建議您在正式開始前能具備 Python 或其他程式語言初級以上的能力,或預習完成下列 Python 影片。


    1. 莫煩 Python3 基礎學 學習連結 

    2. 彭彭老師 python 入門教學 學習連結


    • 電腦設備: 

    Windows/Mac/Linux系統,64位元版本 

    建議配備 GTX1050 以上顯示卡 / 8GB RAM 以上 


    • 完成條件:

    1.  完成全部題目

    2. 參與並完成期末專題目標,將頒發完賽證書。


    • 著作權

    1. 參賽者提交作業之著作權,歸屬參加者個人所有,但主辦單位共同擁有為推廣活動及教育目的重製、下載及公開展示等權利。

    2. 主辦單位活動題目內容之文字與圖檔、資料或原有衍生之智慧財產權,隸屬於主辦單位所有。

專家陪跑
  • 楊鎮銘 Chen-Ming Yang 威摩科技 資料科學家 曾負責開發深度學習在生物領域的應用,如生物表徵與生態的關係,生物移動軌跡追蹤,軌跡行為分類等,協助生物學家在研究上可以加速蒐集資料的過程。擔任過多場 Python tutorial 與爬蟲實作講師,現為新創科技公司資料科學家,協助公司從數據中做商業決策。 楊鎮銘 Chen-Ming Yang
  • 周俊川 Chuan Viscovery 電腦視覺工程師 政大風管系畢,目前任職於 Umbo Computer Vision ,擔任 AI Enginner,負責電腦視覺與深度學習演算法的研發。曾任職中研院資料洞察實驗室的資料科學家,負責超過 10 餘項資料科學及人工智慧專案,經歷包含處理超過 1 億資料量 ; 不同類型的資料如文本、時間序列、影像 ; 不同產業的資料如電商、電信、博彩、紡織。 周俊川 Chuan
  • 楊証琨 Jimmy 雲象科技 資料科學家 台大土木所畢,現為雲象科技 (aether.AI) 資料科學家,負責開發深度學習於生醫領域的應用及導入,如病灶偵測、分類與細胞分割、自動計數等,目標是為台灣的醫療生技領域導入最新的人工智慧,提升台灣整體醫療水平。擔任過多場講座的講師,包含 Python 爬蟲實戰課程、深度學習手把手課程及台灣人工智慧年會的講者。擅長於機器學習建模、建立深度卷積神經網路,特別是電腦視覺的相關應用,對於最新的人工智慧應用均有深入的研究。 楊証琨 Jimmy
  • 游為翔 Sean 雲象科技 資料科學家 台大心理所畢,現為雲象科技(aether.AI) 資料科學家,負責開發深度學習於生醫領域的應用及導入,如病灶偵測、分類與細胞切割等,目標是將在21 世紀如火種般的人工智慧及深度學習帶入生技醫療業。 專攻視覺神經科學咖腦造影領域,擅長實驗設計、統計分析以及功能性磁振造影分析與建模。 游為翔 Sean
  • 陳穗碧 Mora 逢甲大學 研究助理教授 現為逢甲大學地理資訊系統研究中心研究助理教授,負責政府專案資料分析、輔助決策與導入深度學習的技術解決實際的問題,相關成果包含智慧河川物件影像辨識模組與水位高度辨識等,資料分析的相關成果包含下水道淤積偵測與古蹟潮濕狀態偵測等,合作單位包含水利署、水保局、水務局與文資局等。 陳穗碧 Mora
  • 楊哲寧 Jeff Cinnamon AI Taiwan AI Engineer 專長為影像辨識與文字探勘。參加過多個資料分析與影像識別相關專案,包含人臉辨識、人物再識別(Reid)、推薦系統與物件偵測等相關應用。目前仍不斷地朝AI的方向繼續努力前進,並且探索AI在日常生活中的應用。 楊哲寧  Jeff
活動準備
  • 使用環境軟體安裝
    • 一台電腦 PC 或筆電
    • 作業系統 Windows / Mac / Linux 皆可
    • 電腦需要安裝 Anaconda 平台上的軟體Jupyter Notebook
    查看教學
  • Github / Kaggle 帳號申請
    • 至 Github 網站註冊
    • 至 Kaggle 網站註冊
    查看教學
活動流程
常見問題
  • 無法每天花一小時上課,可以事後花時間上課學習嗎,作業有提交時間限制嗎?

    參加者至 Cupoy 活動官網上閱讀教材、觀看題目、提交作業,在 VIP 專屬問答社群與專家互動交流,解題遇到困難可向專家直接提問,與同儕互相討論學習。活動網頁仍會繼續保留約一年左右,學員可以依照個人時間規劃提交進度。

  • 深度學習與電腦視覺馬拉松環境設備要求只要有 8G RAM,沒有顯示卡 GTX1050 以上也可以嗎?

    課程執行環境的設備建議 GTX1050 8G 以上的顯卡(顯卡的 RAM 要 8G )為佳, 若單純以課程的內容來說 GTX1050 4G 能跑的動。如果您沒有這些設備的話,後半段的程式可能需要使用 Google Colab 執行才可以。

  • 請問教材內容僅能在活動期間讀取及閱讀嗎? 還是能在活動結束後仍可以看這些資料呢?

    權限開通後,一年內您隨時可依照個人時程安排學習進度,期間達成馬拉松完成條件與期末專題指定目標,將頒發完賽證書。

  • 課程是線上影音教學嗎?是在什麼平台呢?社團能自由提問嗎?

    本次學習活動是採翻轉教育與社群導向的學習型式,活動的特色是由領域專家針對整個學習框架設計多個知識點,學員至活動官網觀看題目,理解知識點內容與程式碼範例,並完成每日實作任務等型式進行。

    提交作業後會提供範例解答,若觀看完範例解答後仍有疑問,本活動提供專屬的問答服務平台,您在學習過程中遭遇的問題,都能隨時向領域專家提問,專家們會盡力協助您解決問題。

    在累積每個知識點的實作任務經驗和期末專題,相信您會具備一定的實作能力, 而且在活動結束後,您依然可繼續使用共學社團,持續與專家互動和提問,讓您在這個領域能持續成長。

  • 如何使用兌換碼領取課程?

    已註冊 Cupoy 帳號的學員,登入帳號後輸入兌換碼並點選使用(詳如圖片),即可馬上領取課程。尚未註冊帳號的學員,註冊 Cupoy 帳號後即可進行兌換,直接開通學習權限。