°ò©ó¹q¸£µøı¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ

¥»½Òµ{­º¥ý±N¤¶²Ð¶Ç²Îªº¯S¼x¦¡ª«Åé¿ëÃѨt²Î¡A¨Ã¥H¨®¹D½u°»´ú¬°¨Ò¡A±µµÛ§Ú­Ì.....

¾A¦X¹ï¶H¡G
 
 
¤W½Ò¦a§}¡G¤u¬ã°|²£·~¾Ç°| ¥x¥_¾Ç²ß¤¤¤ß(¹ê»Ú¤W½Ò¦aÂI¨Ì¤W½Ò³qª¾¬°¥D!!)
¤W½Ò®É¼Æ¡G12
°_¨´¤é´Á¡G2018/09/21~2018/09/28
Ápµ¸¸ê°T¡G§d·N´P/02-23701111#303
³ø¦WºI¤î¤é¡G2018/09/19  
½Òµ{Ãþ§O¡G¤H¤~°ö°V(½Òµ{)
¬ã°Q·|½s¸¹¡G2317120015

107¦~«×¡uª÷Äݲ£·~´¼¾÷¤Æ´£¤É­pµe-¾÷±ñ²£·~±M·~¤H¤~°ö°V¡v¸É§U50%
                       
  °ò©ó¹q¸£µøı¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ

¼v¹³¦¡¥ý¶i¾r¾p»²§U¨t²Î(ADAS) ¦b¼Ú¬üªk³W±À§U¤U¬Oªñ¦~¨Ó¨®¼t¿n·¥µo®iªº´¼¼z¨®½ø§Þ³N¤§¤@ ¡A¦b¼v¹³¤¤°»´ú¨Ã¿ëÃѪ«Åé¬O¹q¸£µøı»â°ìùئh¦~¨Óªºµo®i­«ÂI¡A¥H¦â¦C¤j¼tMobileye§Y¬°¥»»â°ì¤¤¤§§Þ³N»â¥ýªÌ¡A¨ä¥¦°ê®a¥]§t¥xÆW¤]¥¿«æ°_ª½°lµo®i¦¹§Þ³N¡C 
¥»½Òµ{­º¥ý±N¤¶²Ð¶Ç²Îªº¯S¼x¦¡ª«Åé¿ëÃѨt²Î¡A¨Ã¥H¨®¹D½u°»´ú¬°¨Ò¡A±µµÛ§Ú­Ì±N¤Þ¤J¯S¼x(Feature)+¤ÀÃþ¾¹(Classifier)¤§¾÷±ñ¾Ç²ß§Þ¥©¡A¨Ã¹B¥Î¨ì¨T¨®¤§°»´ú¡C
±q2010¦~¶}©l¡AImagenet¤j³W¼Òµøı¿ëÃÑÄvÁÉ( Imagenet Large Scale Visual Recognition Competition, ILSVRC )¥H«e©Ò¥¼¦³ªº¸ê®Æ¶q(>1 million)±a°_¤F²`«×¾Ç²ß(Deep Learning)ªº¼ö¼é¡A±q2012¦~¶}©l¡A¦UºØ¤£¦PªºCNN(Convolutional Neural Network)¡A¦pAlexnet, GoogLenet, VGG¡AResidual Networkµ¥¤ÀÃþ¾¹¦]¦¹¤ñÁɤ£Â_ªº³Qµo©ú¡A¦Ó¹B¥ÎCNN¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ¥ç±q¤£¥iºÝ¹ïºÝ(end-to-end)¾Ç²ßªºR-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN¤@¸ô¶i¤Æ¨ì¯u¥¿¹ê²{ºÝ¹ïºÝ¾Ç²ßªºYOLO(You Only Look Once)»PSSD( Single Shot Multibox Detector)¡A¦Ó³o¼Ëªº³æ¤@CNN§Y¥i¦P®É°»´ú¦hÃþ(¦æ¤H¡B¸}½ñ¨®¡B¨T¨®¡B¾÷¨®¡B¤Ú¤hµ¥)ª«Åé¡C ¥»½Òµ{±N¤À§O±q·P´ú¾¹¡B¶}µo¥­¥x¡Bºtºâªkµ¥¨¤«×²¤¶ª«Åé°»´ú»P¿ëÃѨt²Î¡A¨ÃµÛ­«¦bºtºâªkªº­ì²z¡A´Á«Ý¾Ç­û¯àÂǥѦ¹½Òµ{¶i¤Jµø°TºÊ±±¨t²Î©Î¼v¹³¦¡¥ý¶i¾r¾p»²§U¨t²Î¬Æ¦Ü¬O²`«×¾Ç²ß¤§»â°ì¡C


 

  • ®É¡@¶¡¡G2018¦~09¤ë21¡B28¤é(¹j¶g¤­)( 9:30¡ã16:30¡A¦@12¤p®É)(½Ò«á¶·¶i¦æÀH°ó´úÅç)

  • ¦a¡@ÂI¡G¤u¬ã°|²£·~¾Ç°| ²£·~´¼¼z¤Æ¾Ç²ß¤¤¤ß(¥x¥_) (¹ê»Ú¤W½Ò¦aÂI¨Ì¤W½Ò³qª¾¬°¥D!!)

  • ¥D¿ì³æ¦ì¡G¸gÀÙ³¡¤u·~§½

  • °õ¦æ³æ¦ì¡G¤u¬ã°|²£·~¾Ç°| ²£·~´¼¼z¤Æ¾Ç²ß¤¤¤ß(¥x¥_)

 

½Òµ{¤jºõ

 

l ¼v¹³³B²z¡B¹q¸£µøı¥H¤Î¥ý¶i¾r¾p»²§U¨t²Î²¤¶

l ¼v¹³·P´ú¾¹¥H¤Î¦UºØ¼v¹³¯Ê³´Â²¤¶

l ¶}µo¥­¥x¡B¿ëÃѲv¥H¤Î¶q¤Æ¤ÀªR¬[ºc²¤¶

l ¨®¹D½u°»´ú(¹B¥ÎEdge Filter+Hough Transform)

l ¨®½ø°»´ú(¹B¥ÎHaar Wavelet+SVM)

l ¨÷¿n¯«¸gºô¸ô(Convolutional Neural Network)²¤¶

l °ò©óCNN¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ (R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN)

l °ò©ó³æ¤@CNN¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ (YOLO, SSD)

 

Á¿®v²¤¶

 

ªL­õÁo

¾Ç¾ú: ¥xÆW¤j¾ÇÀ³¥Î¤O¾Ç¬ã¨s©ÒºÓ¤h/²MµØ¤j¾Ç¸ê¤u¨t³Õ¤h¯Z

²{¾: ¤u¬ã°|¾÷±ñ©Ò¬ã¨s­û

¸g¾ú: ¤u¬ã°|¾÷±ñ©Ò°Æ¬ã¨s­û¡A¥[¦{¤j¾Ç¸t¶ðªÝªÝ©Ô¤À®Õ¸ê¤u¨t³X°Ý¬ã¨s­û

2010 ¦÷§Q²¤³Ð·s¤jÁÉ ¥xÆW°Ï©u­x

2011 ¦÷§Q²¤³Ð·s¤jÁÉ ¯S§O¼ú(GNSS Living Lab)±o¥D

2013 ¦÷§Q²¤³Ð·s¤jÁÉ ·ç¤h°Ï«a­x

2017 CVGIP ¦æ¤H°»´úÄvÁÉ ¨È­x

2017 MOST ¥Í¦¨¦¡¹ï§Üºô¸ôÄvÁÉ ¨Î§@

±Mªø: Computer Vision, Image Processing, Pattern Recognition, Machine Learning, Deep Learning, GPS , Embedded System, iPhone Programming

¤w©ó¨®¥Î¼v¹³¦w¥þĵ¥Ü¨t²Î»â°ì¤¤µoªí¹L¤Q¤E½g°ê»Ú½×¤å¡A¤Q¤­½g°ê¤º½×¤å¡A¥H¤Î¤Q¤T½g±M§Q¡C

 

½Òµ{¹ï¶H

¨®¥Î¼v¹³¦w¥þ¨t²Î§Þ³Nµo®i¬ÛÃö¤H­û¡C

»ù®æ

 

1.¬F©²¸É§U50%¡A¾Ç­û¦Û¦æ­t¾á6,000¤¸/¤H¡C
2.­Y¾Ç­û¨­¥÷¬°¨­¤ß»ÙêªÌ¡B­ì¦í¥Á¡B§C¦¬¤J¤á©Î¤¤°í¥ø·~¼t°Ó¤§¯S©w¹ï¶HªÌ
¬F©²¸É§U70%¡A¾Ç­û¦Û¦æ­t¾á3,600¤¸/¤H¡C

 

¡°¯S®í¨­¤À¾Ç­û»Ýú¥æ¸ê®Æ¡G
(1)¨­¤ß»ÙêªÌ¡GÀ˪þ´Ý»Ù¤â¥U¼v¥»¤@¥÷
(2)­ì¦í¥Á¡GÀ˪þ¤áÄyÁÃ¥»¼v¥»¤@¥÷
(3)¥Í¬¡§ß§U¤á¡]§C¦¬¤J¤á¡^¤¤¦³¤u§@¯à¤OªÌ¡G¿¤¥«¬F©²©Î¶mÂí¡]°Ï¡^¤½©Ò¶}¥ß¤§§C¦¬¤J¤á¨­¤ÀÃÒ©ú¤å¥ó©Î§C¦¬¤J¤á¥d¼v¥»¤@¥÷¡A¦ý¸ÓÃÒ©ú¤å¥ó¥¼¸ü©ú¨­¤ÀÃÒ¸¹½X¤Î¦í§}ªÌ¡AÀ³À˪þ°ê¥Á¨­¤ÀÃÒ¥¿¤Ï­±¼v¥»©Î¤á¤f¦Wï¼v¥»¤@¥÷¡C
(4)¤¤°í¥ø·~¡G¸g¸gÀÙ³¡¤u·~§½¥Ó½Ð¤¤°í¥ø·~³q¹L¡A²Å¦X¸ê®æªÌ¡AÀ˪þ­û¤u¦b¾ÃÒ©ú¡C

 

 

 

±`¨£°ÝÃD

¤¤°í¥ø·~¼t°Ó

¥Ó½Ð¸gÀÙ³¡¤¤°í¥ø·~ÅD¤É­pµe³q¹LªÌ¤è¯à¨Ï¥Î¦¹¸ê®æ
¸Ô±¡½Ð¨£¥H¤Uºô§}
http://www.mittelstand.org.tw/

¬F©²®½§U(ÃØ)°]¹Îªk¤H
¬F©²®½§U(ÃØ
)°]¹Îªk¤H¦W³æ¸Ô±¡½Ð¨£¥H¤Uºô§}
http://www.mocs.gov.tw/pages/detail.aspx?Node=1043&Page=4753&Index=2

¶K¤ß´£¿ô

¡°¥H¤Uª`·N¨Æ¶µ¢w·q½Ð±zªº¨ó§U¡AÁÂÁÂ! 
1.¬°½T«O±zªº¤W½ÒÅv¯q¡A³ø¦W«á­Y¥¼¦¬¨ì¥ô¦ó¦^ÂСA½Ð¨Ó¹q¬¢¸ß¤è§¹¦¨³ø¦W¡C
2.­Y³ø¦WªÌ¤£§J°Ñ¥[ªÌ¡A¥i«ü¬£¨ä¥L¤H°Ñ¥[¡A¨Ã©ó¶}½Ò«e¤@¤é³qª¾¡C
3.¦]½Ò«e±Ð§÷¡BÁ¿¸q¤ÎÀ\ÂI¤§·Ç³Æ¡A­Y±z¤£§J«e¨Ó»Ý¨ú®ø³ø¦W¡A½Ð©ó¶}½Ò«e¤T¤é¥HEMAIL³qª¾¥D¿ì³æ¦ìÁpµ¸¤H¨Ã¹q¸Ü½T»{¥Ó½Ð°h¶O¨Æ©y¡A¹O´Á±N¶l±HÁ¿¸q¡A®¤¤£°h¶O¡C



ªþ¥ó
¡iDM¡j092128 °ò©ó¹q¸£µøı¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ.pdf
¡i³ø¦Wªí¡j092128 °ò©ó¹q¸£µøı¤§ª«Åé°»´ú»P¿ëÃÑ.doc



²¤¶


²£·~¾Ç°|½t°_
¡@¡@¨Ì¾Ú¦æ¬F°|¡u¬D¾Ô2008¡G°ê®aµo®i­«ÂI­pµe¡v¤U¤§¡u°ê»Ú³Ð·s¬ãµo°ò¦a¡v»P¡u²£·~°ª­È¤Æ¡v¨â­pµe¡A­º­«²£·~¬ì§Þ¤H¤~ªº®Ä¯à¡C

¡E911216¸g¬ì¦r²Ä09103373120¸¹¨ç¡G¸gÀÙ³¡±N¥»°|Äw³]¤u¬ã°|²£·~¾Ç°|¤§¤u§@¡A¦C¬°¦]À³²£·~µ²ºcÂ૬¡A´£