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 講師主持的實作坊
AI電腦視覺於工業檢測之應用

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無論是製造半導體晶片、飛機、汽車、智慧手機,還是食品或飲料,從產品品質和產量都可看到優化後的關鍵成果。 低品質和產能會導致顯著的營運、財務和企業聲譽的成本增加。以電腦視覺為基礎的深度學習技術使製造商能夠執行自動化的視覺檢測,與一般人工和以規則為基礎的傳統視覺檢測流程相比,AI 電腦視覺偵測可以提高效率、降低營運成本並提供更一致的結果。

本堂深度學習機構 (DLI) 的實作坊,開發人員將學習如何建立端到端硬體加速工業偵測管道以自動進行瑕疵檢測。本課程將以 NVIDIA 自己的實際生產資料數據做為範例,我們將說明如何輕鬆的開發應用程式並應用到各種製造使用者案例上面,開發人員還可學習到如何去辨識,以及減少深度學習為基礎的電腦視覺任務中的常見缺陷,最後到部署和衡量其 AI 解決方案的有效性。

所有實作坊的學員都可以透過課程內配置好的 GPU 加速伺服器來學習,以及獲得 DLI 認證講師的專業指導,並有機會與參加研討會的其他開發人員、資料科學家和研究人員互相討論。完成課程任務後還可獲得技能認證證書,協助未來專業職涯發展。

 

學習目標


藉由本堂實作坊,您將學習如何:
  • 使用 Pandas Dataframe 探索數據資料,並從中萃取有意義的見解。
  • 將遷移學習應用於深度學習的分類模型。
  • 微調深度學習模型並設置評估指標。
  • 部署和衡量模型的性能。

下載實作坊大綱與簡介 (PDF 39.1 KB)

實作坊大綱

概覽
(15 分鐘)
  • 認識講師
  • 在courses.nvidia.com/join 建立帳號
使用 DALI 進行資料探索和資料前處理
(120 分鐘)

    了解如何從資料數據集中萃取有價值的見解,並進行圖像前處理供深度學習模型使用。

  • 使用 Pandas 探索數據集
  • 使用 DALI 進行資料前處理
  • 評估可行性的測試範圍
休息時間 (60 分鐘)
使用 TAO 工具包進行有效的模型訓練
(120 分鐘)

    了解如何使用遷移學習技術有效地訓練分類模型以進行瑕疵檢測

  • 使用 TAO 工具包訓練深度學習模型
  • 評估模型的準確性
  • 迭代模型訓練以提高準確性
休息時間 (15 分鐘)
模型開發進行推論
(120 分鐘)

    了解如何部署和衡量深度學習模型的性能

  • 使用 TensorRT 優化深度學習模型
  • 使用 Triton 推理伺服器部署模型
  • 探索和評估各種推論配置的可能結果和影響
測驗與問答
(15 分鐘)
 

實作坊詳情

時間: 8 小時

價格: 如需瞭解價格,請聯絡我們。

必備基礎能力 :

  • 有 Python 使用經驗; 對資料處理和深度學習有基本瞭解
  • 為了達到必備基礎能力的建議資源 Python課程。
  • 為具備對資料處理和深度學習有基本瞭解,建議您可以先上 DLI 的深度學習基礎理論與實踐。

技術: Python, Pandas, DALI, NVIDIA TAO Toolkit, NVIDIA TensorRT™ 及 NVIDIA Triton™ Inference Server

認證證書: 完成測驗後,參與者將會收到 NVIDIA DLI 認證證書,證明他們具有相關主題的能力,支援個人的專業職涯成長。

教材語言: 英文、繁體中文

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8 小時 | Python, Tensorflow

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