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【對人類來說「看」這樣簡單的動作，電腦直到最近才學會】
2012年，電腦科學家Alex Krizhevsky發布了AlexNet，透過「深度學習」，在該年的ImageNet視覺辨識大賽中，以15.3%的低錯誤率獲勝。
不過5年前，日本就有項稱為稱為BakerySacn的技術，幫助店家結帳，顧客只需樣將挑好的麵包放在鏡頭前，電腦就會識別出每個麵包的名字及價格。而且，它同時也可用來辨識癌細胞……
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#AlexNet #BakerySacn #科技 #圖像辨識 #AI
#2021INSIDE未來日｜AIoT 可說是眾多科技關鍵字裡，改變世界力量最強、產值也最大的現在進行式之一。顧名思義，AIoT 是人工智慧（AI） 加上物聯網（IoT）混合產出的架構。
然而，這兩個概念其實原本都不新。但 2012 年 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 兩位多倫多大學的學生改變了這一切，他們直接使用 NVIDIA 的 GPU 套上卷積式神經網路的深度學習模型，運算速度比 CPU 快上 70 倍。一舉拿下 ImageNet 冠軍，讓以機器學習為主的 AI 技術迅速普及至世間。
不過，講到這裡，你真的了解 AIoT 嗎？
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從這 14 小時的課程，你會學到
✅ 通過完成 26 個進階的電腦視覺專案，包括情感，年齡和性別分類，倫敦地下標誌檢測，猴子品種，鮮花，水果，辛普森人物，還有更多
✅ 學習進階的深度學習電腦視覺技術，如遷移學習( Transfer Learning )和使用預先訓練的模型(VGG，MobileNet，InceptionV3，ResNet50)在 ImageNet 和重新建立流行的 CNNs，例如 AlexNet，LeNet，VGG 和 U-Net
✅ 理解神經網路，卷積神經網路，R-CNNs，SSDs，YOLO & GANs 如何運作與我容易追循的解釋
✅ 熟悉其它框架(PyTorch、 Caffe、 MXNET、 CV api)和雲端 GPU，並對電腦視覺世界有一個概述
✅ 學習如何使用 Python 程式庫 Keras 建立複雜的深度學習網路(使用 Tensorflow 後端)
✅ 學習如何對臉部年齡做神經風格遷移( Neural Style Transfer )，DeepDream 和使用 GANs ，可到 60 歲以上
✅ 學習如何建立，標註，註釋，訓練您自己的影像資料集，完美的專案適合大學和新創公司
✅ 附有近4小時的視訊免費選修課程學習如何使用 OpenCV
✅ 學習如何使用 CNNs 例如 U-Net 來執行影像切割，這在醫學成像應用中是非常有用的
✅ 學習如何使用 TensorFlow 的物件檢測 API 和在 YOLO 中建立客製化的物件偵測器
✅ 使用 VGGFace 學習臉部辨識
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GPipe‑AmoebaNet‑B (N=6, F=512) 480x480 84.3 97 557
EfficientNet‑B6 (1.8, 2.6, 528, 0.5) 528x528 84 96.9 43 19000 ... <看更多>
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