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#小遊戲猜一猜
工研院的專業課程包羅萬象~
以下10堂課，哪一堂”目前還沒開過”呢？
1. AI人工智慧與深度學習產業應用人才養成班
2. 專利侵權與迴避設計分析暨答辯技巧
3. 智權法務長實戰科技法律 碩士學分班
4. 智慧醫療器材產業化與新創開發策略研習
5. 能源管理工程師培訓班
6. 科技產業經營高階主管研習班
7. 解析AI人臉辨識與虹膜辨識技術
8. 化粧品GMP品保工程師認證培訓班
9. 民航局無人機操控飛行考照培訓專班
10. Python AI程式語言基礎應用實戰班
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無論你用的是 C#、C++、Python 還是 JAVA
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就連不會寫程式的小編
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使用 Azure 辨識 API 可以
✅辨識性別、年齡
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使用 Azure 語音 API 可以
✅ 將音檔輸出成為文字
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▌自學機器學習為什麼常失敗？
機器學習演算法背後，由微積分、線性代數...等數學理論支撐。大部分的自學者很難看懂這些數學公式，半途而廢，或進而在一知半解的情況下，硬抄、硬套其他人寫好的程式碼，無法活用並解決自己的問題。
市面學習資源，大多講某某演算法「是什麼」、「怎麼做」；而很少講「為什麼要用該演算法」，以及「什麼時候該用這個演算法」。導致自學者常常張冠李戴，把解決特定問題的某種演算法，囫圇吞棗地硬套到另一種問題身上。
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提供「乳癌預測」、「男聲／女聲辨識」、「某人離職機率高嗎」、「信用卡客戶貢獻度預測」...等數十個課後練習作業，並由講師親自批改，讓學員對機器學習從「了解」、晉升到「精熟」。
✅ 提供講師自製的「機器學習快樂版」函式庫，讓你用不到一半的程式碼行數，做出比別人更棒的功能！
▌上完課後，可以解決職場或生活上哪些問題？
舉凡目前手機「人臉辨識」，或者蘋果手機的 Siri 「語音助理」，自動駕駛，智慧家電（根據外界溫濕度、自動調節環境...等），無人農場、牧場（以機器監控植物、牲畜當下狀況，給予水、肥料、飼料...等），語言翻譯軟體／App（講中文→翻譯出日文），購物車推薦系統（「買了這項物品的人，也買了...」）...都是機器學習可以解決的範圍。
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#投資自己永遠不嫌晚
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大家好，小弟目前在自學人臉辨識這塊，上網找到一個範例並跟著試做了一下。結果是做出來後無法辨識出不同的臉，而是會框出鏡頭前出現的每一張臉， ... ... <看更多>
可以做兩階段驗證，第一階段是人臉檢測，看是要用CNN還是haar cascade classifier做，總之先把臉抓出來，抓到臉之後，把ROI正規畫扔到第二個神經網路 ... ... <看更多>
python人臉辨識 在 [問題] 人臉辨識- 看板Python - 批踢踢實業坊 的八卦
想做一個人臉辨識的系統，可以辨識是誰，
目前的做法是想先透過opencv對人臉進行偵測，
然後將ROI區塊內的人臉像素丟到深度學習模型進行分析，
想問這樣做法是否正確？
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