Pattern Recognition培訓

本課程涵蓋Automotive行業的AI（強調Machine Learning和Deep Learning ）。它有助於確定哪種技術（可能）在汽車的多種情況下使用：從簡單的自動化，圖像識別到自主決策。

本課程是為經理、解決方案架構師、創新官、首席技術官、軟體架構師以及任何對應用人工智慧概述及其發展的最新預測感興趣的人創建的。

本課程為講師指導的台灣（線上或線下）培訓，旨在幫助初學者學習概率、統計、編程和機器學習的基本概念，並將其應用於人工智能開發。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解概率和統計的基本概念，並將其應用於現實場景。
• 編寫並理解程序化、函數式和面向對象的編程代碼。
• 實施機器學習技術，如分類、聚類和神經網絡。
• 使用規則引擎和專家系統開發人工智能解決方案，以解決問題。

人工神經網路是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智慧”任務的 Artificial Intelligence (AI) 系統。Neural Networks 通常用於 Machine Learning （ML） 應用程式，這些應用程式本身就是 AI 的一種實現。Deep Learning 是 ML 的一個子集。

這是一個為期 4 天的課程，介紹人工智慧及其應用。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 

這是一個為期 4 天的課程，介紹了 AI 及其使用 Python 程式設計語言的應用程式。完成本課程后，可以選擇額外有一天的時間來開展 AI 專案。 

這門由講師指導的台灣（線上或線下）培訓課程，針對中級數據科學家和統計學家，旨在幫助他們準備數據、建立模型，並在其專業領域中有效應用機器學習技術。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解並實現各種Machine Learning算法。
• 為機器學習應用準備數據和模型。
• 進行事後分析並有效可視化結果。
• 將機器學習技術應用於現實世界中的特定行業場景。

人工神經網絡是一種計算數據模型，用於開發能夠執行“智能”任務的Artificial Intelligence (AI)系統。 Neural Networks通常用於Machine Learning （ML）應用程序，它們本身就是AI的一種實現。 Deep Learning是ML的一個子集。

這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Chainer 在 Python 中構建和訓練神經網路，同時使代碼易於調試的研究人員和開發人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 設置必要的開發環境以開始開發神經網路模型。
• 使用易於理解的原始程式碼定義和實現神經網路模型。
• 執行範例並修改現有演算法以優化深度學習訓練模型，同時利用 GPU 實現高性能。

深度強化學習（DRL）結合了強化學習原理與深度學習架構，使智能體能夠通過與環境的交互進行決策。它支撐了許多現代人工智能的進步，如自動駕駛汽車、機器人控制、算法交易和自適應推薦系統。DRL允許人工智能體通過學習策略、優化策略，並基於試錯法使用獎勵機制進行自主決策。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級開發者和數據科學家，旨在幫助他們學習和應用深度強化學習技術，構建能夠在複雜環境中進行自主決策的智能體。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解強化學習的理論基礎和數學原理。
• 實現關鍵強化學習算法，包括Q學習、策略梯度和Actor-Critic方法。
• 使用TensorFlow或PyTorch構建和訓練深度強化學習智能體。
• 將DRL應用於遊戲、機器人和決策優化等實際場景。
• 使用現代工具進行故障排除、可視化和優化訓練性能。

課程形式

• 互動講座與引導討論。
• 動手練習與實操實現。
• 即時編碼演示與基於項目的應用。

課程定製選項

• 如需定製本課程（例如使用PyTorch替代TensorFlow），請聯繫我們安排。

在這次由講師主導的線下培訓中，學員將學習如何使用Matlab設計、構建並可視化用於圖像識別的卷積神經網絡。

通過本次培訓，學員將能夠：

• 構建深度學習模型
• 自動化數據標註
• 使用來自Caffe和TensorFlow-Keras的模型
• 使用多個GPU、雲端或集羣進行數據訓練

受衆

• 開發者
• 工程師
• 領域專家

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

该培训面向希望学习神经网络基础知识及其应用的人员。

这个基于课堂的培训课程将包含演示和基于计算机的示例和案例研究练习，以与相关的神经和深层网络库进行

Pattern Matching 是一種用於在圖像中定位指定模式的技術。它可用於確定捕獲的圖像中是否存在指定特徵，例如工廠生產線中缺陷產品上的預期標籤或元件的指定尺寸。它與 “Pattern Recognition” 的不同之處在於 “Pattern Recognition” （它根據更大的相關樣本集合識別一般模式），因為它具體指示我們正在尋找什麼，然後告訴我們預期的模式是否存在。

課程形式

• 本課程介紹了模式匹配領域中使用的方法、技術和演算法，因為它適用於 Machine Vision。

本課程介紹如何使用 R-project 軟件將神經網絡應用於現實世界中的問題。