資策會將於2017年3月15日開辦「人工智慧影像辨識與解讀設計」，本課程的目標在訓練學員經由Python及OpenCV在TensorFlow平台上開發具有人工智慧功能的影像辨識、偵測、解讀、下標題、內容理解等處理程式。並透過整合多層次的RNN及LSTM等神經網路架構實現傳統演算法無法完成的影像內容解析功能，培養學員熟悉深度學習演算法，並應用於人工智慧影像處理的程式開發。
自從西元 1998 年 Yann LeCun 大師提出 LeNet 神經網路 (Neural Network) 作為手寫文件的辨識方法之後，Convolutional Neural Network (CNN) 網路架構成功的提昇了神經網路的執行效率；同時也證明了將神經網路應用在實際產品的可行性。到了西元 2012 年 Geoffery Hinton 大師所提出的 AlexNet (含有 8 層網路深度) 在 ImageNet 年度影像識別大會 (ILSVRC-2012) 奪得當年比賽的冠軍，將辨識的錯誤率降低至 16.4%，受到當時各界的矚目，也更證明了深度學習 (Deep Learning) 的效果及實用性。接著在西元 2014 年，Google 團隊更提出了深度為 22 層的 GoogLeNet 神經網路，在ILSVRC-2014 比賽中贏得冠軍，更將辨識的錯誤率降低至 6.7%；Google 同時也運用深度學習的技術實現了許多智慧型的服務，例如 Google Now 語音辨識、Gmail 自動回信、Gmail 垃圾郵件判斷、Google相簿自動分類與辨識、Google 翻譯等。因此，深度學習的技術已漸漸地實現了許多我們期待已久的人工智慧 ( Artificial Intelligence ) 應用系統；加上現今 CPU與 GPU 平行處理能力的大幅增長，更促進了目前深度學習，尤其是影像處理被開發的腳步。
資策會「人工智慧影像辨識與解讀設計」將於2017年3月15日開辦，相關資訊請參閱課程網頁，或電(02)6631-6539，張先生。 課程網址：http://www.iiiedu.org.tw/ites/AIIMAGE.htm
- 新聞稿有效日期，至2017/01/14為止
聯絡人 ：張先生
聯絡電話：(02)6631-6539
電子郵件：alanchang@iii.org.tw
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