<style>
li{
margin-bottom:10px;
}
.admission{
background-color: #ffff;
box-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;
border-right: 1px solid #f3f3f3;
width: 100%;
display: table;
}
.admissionPic{
width: 50% ;
float: left;
}
.admissionText{
width: 50% ;
padding: 20px 20px 0 20px;
margin: 0 0 20px 50%;
}
.admissionText p{
height: 135px;
overflow: hidden;
}
.admissionP{
color: #b10500;
}
/*包包*/
  hr{
		margin-top: 10px; 
		margin-bottom: 20px; 
		border: 0; 
		border-top: 1px solid #B2B2B2; 
     }	
  .pack{
		width: 800px;
		height: auto;
		margin: 0 auto;
		background-color: #F8F8F8;
		display: table;
		padding: 0 0 20px 0;
	}
   .packTitlebox{
   		width: 100%;
   		height: 66px;  		
                font-size: 18px;
		font-weight: 700;
		padding: 20px 0 0 0;
	}
   .packTitle{    
		float: left;
	}
   .packQuote{
		font-weight: 100;
		padding: 0px 0 0 12px;
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	}
   .titleLine{
		width: 20px;
		height: 4px;
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   }
   .titleLine2{
		width: 236px;
		height: 4px;
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		float: right;
		margin: 10px 0 10px 0;
   }   
   .packContent{
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   }
   .packBox{
		width: auto;
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   }
   .packBox:first-child{
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		float: left;
   }
   .packBox:nth-child(even){
   	   	width: 5%;
		float: left;
 		text-align: center;
		font-size: 60px;
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   .packIcons{
  		float: left;
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   }
   .packIcons img{
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   }   
   .packCourse{
		font-size: 16px;
		margin: 0 0 0 60px;
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		font-weight: 400;
                color: #275175;
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   .packCourseLast{
                margin: 0 0 10px 0;
                text-align: center;
                padding: 99px 0 0 0;
   }
   .packRadiubox{
		padding: 68px 0;
   }
   .packRadius{
		border-radius: 50%;
		width: 133px;
		height: 133px;
		border: 1px solid #13ACEE;
		background-color: #FFFFFF;
		font-size: 16px;
		color: #275175;
		display: block;
		text-align: center;
		padding: 41px 8px 0px 8px;
		font-weight: 400;
    }
    /*包包*/

@media screen and (max-width: 768px){
.admission{
background-color: #ffff;
box-shadow: 2px 3px 7px 0px #cacaca;
bordert: none;
width: 100%;
display: table;
}
.admissionPic{
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}
.admissionText{
width: 100% ;
padding: 20px;
margin: 0 0 20px 0;
}
.admissionText p{
height: auto;
overflow: auto;
}
    /*包包*/
     .pack{
 		width: 100%;
		height: auto;
		margin: 0 auto;
		background-color: #F8F8F8;
		display: table;
		padding: 0 0 20px 0;
	}
      .titleLine2{
		width: 180px;
   }   
      .packContent{
		padding: 0 20px 20px 20px;
		margin: 0 auto;
   }

        #admiss-bd .aia_btn1, #admiss-bd .v2intro .aia_btn1, .v2intro .aia_btn1{
               margin:0;
   }
   .packBox{
		width: 100%;
		float: left;
   }
        .packBox:first-child{
		width: 27%;
		float: left;
   }
    /*包包*/
}
@media screen and (max-width: 425px){
        .packBox:first-child{
		width: 100%;
		float: left;
    }
        .packBox:nth-child(even){
		width: 100%;
		padding: 0;
		margin: 0 auto;
     }
}
</style>
<div class="admission">
<div class="admissionPic">
<img src="/wp-content/uploads/2020/06/CNN.jpg" alt="跟上時代的卷積神經網路(CNN)實作班" width="1200" class="alignnone size-full wp-image-12141" />
</div>
<div class="admissionText"><p>跟上時代系列是台灣人工智慧學校在 2020 年全新推出的技術課程，全系列一共五堂，包含 Python、機器學習、深度學習、卷積神經網路及產業應用班，將於 7 月開始陸續開課。CNN 實作班屬於進階課程。</p>
<div class="aia_btns">
[admission_signup_button open="https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185"]
</div>
</div>
</div>
<p><br></p>
<p><strong>➤ 關於課程</strong></p>
<p>上課地點：<a href="https://www.google.com.tw/maps/place/%E5%8F%B0%E7%81%A3%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%AD%B8%E6%A0%A1+%E5%8F%B0%E4%B8%AD%E5%88%86%E6%A0%A1/@24.150467,120.669365,15z/data=!4m2!3m1!1s0x0:0xd7c5ef531526d2f?sa=X&ved=2ahUKEwjt7dS7oOLpAhUTrZQKHd5PBukQ_BIwCnoECBAQCA" target="_blank">台中市西區民權路 239 號 17F-A (台灣人工智慧學校台中分校)</a></p>
<p>課程價格：$12,000</p>
<p>報名方式：採網路報名，請於報名截止日前上網填寫報名資料。上傳或繳交資料不齊或不符規定者，視同未完成報名。</p>
<p><br></p>

<div class="pack">
	<div class="packTitlebox">
		<div class="titleLine"></div>
		<div class="packTitle">合購優惠</div>
        <div class="packQuote">劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣劈哩巴辣</div>
        <div class="titleLine2"></div>
	</div>
	<div class="packContent">
		<div class="packBox">
           <div class="packIcons"><img src="/wp-content/uploads/2020/06/py.png" alt="" style="height: auto; width: 31px; padding: 10px 0 10px 0; "></div>
           <div class="packCourse">Python 實作班程式</div>
           <hr>
           <div class="packIcons"><img src="/wp-content/uploads/2020/06/ml.png" alt=""></div>
           <div class="packCourse">機器學習實作班</div>
           <hr>
           <div class="packIcons"><img src="/wp-content/uploads/2020/06/dl.png" alt=""></div>
           <div class="packCourse">深度學習實作班</div>
           <hr>
           <div class="packIcons"><img src="/wp-content/uploads/2020/06/cnn.png" alt=""></div>
           <div class="packCourse">卷積神經網路實作班</div>    
           <hr>      
		</div>
		<div class="packBox">+</div>
		<div class="packBox">
			<div class="packRadiubox">
			<div class="packRadius">AI 跨領域專案實作開發班</div>
			</div>
		</div>
		<div class="packBox">=</div>
		<div class="packBox">
			<div class="packCourse packCourseLast">合購優惠 $48,000</div>
                        <div class=v2intro><div style="text-align: center;width:100%;"><a class="aia_btn1 qbutton large center default" href="/admission-tech-tp/">台北總校簡章</a></div></div>
		</div>
	</div>
</div>

<p><br></p>
<p><strong>➤ 課程特色</strong></p>
<p>卷積神經網路為深度學習裡極為重要的一種網路架構，其在影像分類上的優秀表現促使了深度學習的蓬勃發展，本課程將帶您深入淺出的了解卷積神經網路的理論並且手把手實戰給每一位學員。</P>
<P>本課程會由電腦視覺基礎開始，包括影像的資料型態、影像處理、轉換、濾鏡，然後進入卷積神經網路的介紹，從理論到實現一一介紹重要的概念，搭配手把手實例與學員自行練習，在助教的幫助下，讓學員不僅對於理論的來龍去脈深度掌握，並且能夠實作一個自己的卷積神經網路。</P>
<P>除此之外，除了教學本身，課程還會介紹企業的實際案例，並且邀請業界與學界人士來校，進行業界實務的分享，以及學術專題的演講，讓學員能除了掌握知識的深度，也能拓展應用的廣度。</P>
<p><br></p>
<p><strong>➤ 課程安排</strong></p>
<table  class="aitbl aitbl2">
<tr>
<th style="padding:20px;width: 10%;">週別</th>
<th style="padding:20px;width: 70%;">課程內容</th>
<th style="padding:20px;width: 20%;">作業</th>
</tr>
<tr>
<td style="padding:20px;width: 20%;">第一週</td>
<td style="padding:20px;width: 60%;"><strong><p>電腦視覺基礎及 CNN 基礎</p></strong>
<ul>
<li>影像資料的基本認識及影像處理技術</li>
<li>CNN 基礎：理解卷積的運作方式與功用，並且了解卷積運算本質上就是一種神經網路的運算，最後學會建立一個 CNN 模型
</li>
<li>CNN 經典模型介紹</li>
</ul>
</td>
<td style="padding:20px;width: 20%;">回家作業</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding:20px;width: 20%;">第二週</td>
<td style="padding:20px;width: 60%;"><strong><p>CNN 實例說明及應用</p></strong>
<ul>
<li>CNN 範例程式說明</li>
<li>遷移式學習：自己建立的 CNN 模型往往會因為資料量不足的關係而難以訓練出準確度高的模型，遷移式學習的技巧可藉助於已在大型資料集上訓練完成的模型，來幫助我們進行分類任務</li>
</ul>
</td>
<td style="padding:20px;width: 20%;">回家作業</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding:20px;width: 20%;">第三週</td>
<td style="padding:20px;width: 60%;"><strong><p>CNN 應用及產學實務分享</p></strong>
<ul>
<li>CNN 應用：物件偵測、影像切割及其它應用</li>
<li>學術界或產業界講師實務分享</li>
</ul>
</td>
<td style="padding:20px;width: 20%;">測驗</td>
</tr>
</table>
<p><br></p>
<p><strong>➤ 適合對象</strong></p>
	<ul>
        <li>本課程是觀念與技術並重的進階課程。</li>
	<li>參與學員雖然不需為電腦科學之本科生，但建議至少有以下其中一樣背景為佳：<br>
- 有基本的程式能力。<br>
- 曾上過跟上時代系列的Python、機器學習、深度學習課程。<br>
- 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程。<br>
</li>
<li>學員們需自備筆電，並且依照課前通知安裝好所需的環境與套件。
</li>
      </ul>
<p><br></p>
<p><strong>➤ 講者簡介</strong></p>
<table  class="aitbl aitbl2">
<tr>
<td style="padding:20px;width: 30%;">
<img src="/wp-content/uploads/2020/06/Cyan-Lan.png" alt="" width="300" height="300" class="alignnone size-full wp-image-12272" />
</td>
<td style="padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;">
<ul>
    <li><strong>藍雲瀚（Cyan Lan）</strong></li>
    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>
</ul>
<p>
成功大學都市計劃系畢業。自求學時期就對資料分析有興趣，故邁進資料科學與機器學習的領域，專長為資料分析與電腦視覺，曾參與醫學影像分割與指導製造業生成瑕疵影像等相關專案。同時喜歡探索深度學習理論，期望能增加對於深度學習黑盒子的理解，並運用於實務上解決問題。
</p></td>
</tr>
</table>
<table  class="aitbl aitbl2">
<tr>
<td style="padding:20px;width: 30%;">
<img src="/wp-content/uploads/2020/06/guanHung.png" alt="" width="300" height="300" class="alignnone size-full wp-image-12273" />
</td>
<td style="padding:20px;width: 70%;vertical-align: top;">
<ul>
    <li><strong>劉冠閎（Tim Liu）</strong></li>
    <li><strong>台灣人工智慧學校 AI 工程師</strong></li>
</ul>
<p>
中興大學資工所碩士生，專長強化學習及AI資安相關研究，在人工智慧學校講授機器學習及深度學習手把手教學課程。
</p></td>
</tr>
</table>
<div class="aia_btns">
[admission_signup_button open="https://aiacademy.neticrm.tw/civicrm/event/register?reset=1&id=185"]
</div>

