Python AI影像辨識應用班第03期

電腦視覺開發環境建置: 1.各種的開放資源簡介 2.Python與套件等設定 3.課程開發環境介紹 4.OpenCV概念與功能介紹
OpenCV影像處理基礎: 1.OpenCV影像讀取與使用 2.NumPy與影像矩陣概念 3.影像儲存與像素操作 4.模糊與馬賽克效果實作
OpenCV影像與視訊處理: 1.影像處理流程 2.Webcam即時影像擷取 3.影像疊加與視覺效果 4.即時視訊影像處理實作
OpenCV人臉與文字辨識: 1.Haar特徵與層級分類器 2.OpenCV人臉偵測 3.Tesseract OCR文字辨識 4.圖像文字擷取實作
OpenCV深度學習視覺: 1.DNN 模組架構說明 2.影像分類與人臉偵測 3.物體偵測與文字區域定位 4.AI與傳統差異比較
MediaPipe與CVZone應用: 1.Google MediaPipe架構 2.CVZone套件整合 3.人臉偵測與臉部網格 4.張嘴與眨眼偵測實作
MediaPipe手勢辨識: 1.手部3D關鍵點概念 2.剪刀、石頭、布手勢辨識 3.各樣手勢辨識 4.手勢互動應用設計
MediaPipe人體姿態分析: 1.人體骨架模型說明 2.姿態關鍵點分析 3.仰臥起坐動作辨識 4.AI健身應用實作
LiteRT、Dlib與人臉分析: 1.TensorFlow Lite介紹 2.Dlib人臉偵測與特徵點 3.face-recognition人臉識別
YOLO即時物體偵測: 1.YOLO 原理與模型架構 2.影像與視訊物體偵測 3.類別標註與框線繪製 4.即時物體偵測實作
YOLO物體追蹤與計數: 1.YOLO 物體追蹤概念 2.人數與車輛計數 3.軌跡線繪製 4.智慧監控應用案例
YOLO分類與姿態評估: 1.YOLO影像分類 2.YOLO影像分割 3.人體姿態估測 4.背景替換與姿勢辨識
訓練自己的YOLO模型: 1.LabelImg標註影像 2.Roboflow資料集管理 3.YAML 訓練設定檔建立 4.YOLO模型自訓練實務
Streamlit AI互動介面: 1.Streamlit 基礎元件 2.版面配置與互動元件 3.即時影像顯示 4.YOLO與Streamlit整合
AI視覺實戰應用: 1.刷臉門禁管理系統 2.情緒與微笑偵測 3.變臉與虛擬化妝 4.AI系統整合實作
AI 視覺整合應用: 1.車牌辨識與車道偵測 2.人流或車流控制系統 3.自訂AI模型的使用 4.YOLO口罩偵測實務

學歷：高中/職(含)以上
年齡：年滿15歲以上
資格條件：具Python基礎並從事影像辨識相關工作之在職人員，或具一年以上工作經驗欲從事相關工作之在職勞工。