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產業動態 【資策會】人工智慧安防監控設計 (台北5/30)
資策會 本新聞稿發佈於2019/02/21,由發布之企業承擔內容之立場與責任,與本站無關

課程首先以Matlab/Simulink設計建構人工智慧為基礎的智慧監控系統需求框架,同時獲取關鍵參數以降低監控系統海量辨識多樣目標所需時間,並評估系統可行性與性能;接著結合OpenCV/ Python/Matlab特色,整合深度學習相關演算法與TensorFlow,開發強健且適應多樣需求的智慧監控系統,且將其廣泛應用於交通智慧監控、智慧城市、智慧居家、遠距照護等。

 
■ 發布/輪播新聞稿 新聞稿直達14萬電子報訂戶刊登新聞稿:按此
 
◆安防產業實務所面臨的挑戰
˙安防產業發展趨勢
˙安防產業關鍵技術
˙安防產業與國內外發展相關概況
˙現今安防產業面臨挑戰衝擊與因應
◆熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具
˙Matlab/Simulink基本操作
˙動態模擬與分析
˙性能與辨識率
˙熟悉Matlab/Simulink 系統設計與性能評估工具
◆Matlab/ OpenCV及 Python 程式設計講解
˙Matlab/Simulink語法與程式
˙OpenCV 語法與程式
˙PyOpenCV 語法與程式
◆Tensorflow資料分析平台
˙Tensor 基本資料型態
˙Shape, Rank and Dimension
˙轉換功能
˙運算功能介紹
◆智慧型監控應用系統設計方法與步驟
˙系統組成與架構
˙系統分析與評估
◆物件特徵偵測/辨識與深度學習
˙物件特徵偵測
˙物件特徵辨識
˙物件特徵分類
˙TensorFlow實現
˙系統測試
◆結合人工智慧與監控演算法講解
˙先進動作偵測
˙事件偵測演算法
˙滯留偵測演算法
˙物件標籤化演算法
˙物件追蹤演算法
˙粒子群最佳化演算法
˙逆向學習(Inverse Learning)與模糊推論演算法
˙自主學習影像分析
◆案例與演練(於每堂課中進行)
˙學員個案研究與討論 (Workshop)
˙課程回顧
詳細課程內容請參考以下網址:http://www.iiiedu.org.tw/ites/AIWATCH.htm

- 新聞稿有效日期,至2019/03/24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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