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深度學習應用於電腦視覺
Deep Learning in Computer Vision

授課教師：吳日騰助理教授

開課學期：111學年度第二學期、 112學年度第二學期

本課程為因應臺大EMI教學之願景，採全英文授課以利外籍生修習，並藉此加強本地生之英文能力。本課程在此系列課程中屬進階課程，相較於核心課程「機器學習與深度學習導論」，本課程於學期前幾週回顧機器學習之基本概念，接著深入各類主流之深度學習演算法，並搭配電腦視覺之各類影像處理理論基礎，以強調深度學習與電腦視覺兩者間之關聯性。透過影像資料特性的深入認識，將有助於機器/深度學習模型之改善與研發，進而提升模型之應用成效。本課程之應用範疇廣泛，諸如資料科學、物件辨識、遙測影像、機器人技術、自駕車感測與系統識別等等，皆有相應之應用實例，非侷限於單一領域。以本系列課程而言，物件辨識有助於建物模型之更新，以呼應「BIM技術與應用」課程，而機器學習模型的訓練與分析亦有助於預測社會現象之未來走勢，以呼應「能源系統工程與經濟」課程。

課程概述

本課程講授機器學習與電腦視覺主流演算法之理論及背景知識，並納入相關之工程應用實例以激發學生之學習興趣。前半學期主要講授人工智慧之基本概念、機器學習演算法、模型成效評估、深度學習法以及強化學習，而後半學期之課程內容包含基本之影像處理、影像特徵提取、特徵匹配以及影像式感測法，並著重在電腦視覺與深度學習之連結。本課程期許學生了解機器學習、深度學習、電腦視覺之基本理論基礎，並具備撰寫程式之能力。

課程目標

本課程期許學生修課後具備以下能力：

  1. 了解機器學習與深度學習演算法之理論知識。

  2. 能有效評估模型成效。

  3. 能以程式應用機器學習與深度學習之相關演算法。

  4. 了解電腦視覺之理論知識。

  5. 了解影像成像之背景知識。

  6. 能以程式應用電腦視覺之相關演算法。

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