近年來，AI圖像識別技術作為實用化逐步推進的一項關鍵技術，已經應用於各種多樣的領域。本課題詳細講解利用光學系統進行圖像拍攝的技術，圖像識別技術的概述、一般的圖像識別處理流程、評估方法、各種圖像識別算法，以及在外觀檢查等領域的應用。對於在工廠中使用圖像數據開發AI的人，或是對圖像識別技術有興趣的人，都非常適合。
一、圖像識別技術的應用、關鍵技術
二、圖像拍攝
2-1 拍攝圖像
2-2 各類相機及其特性
2-3 圖像處理
2-4 光學系統與圖像處理的最佳化設計
2-5 偏光信息的應用
三、機器學習與圖像識別
3-1 機器學習介紹
3-2 機器學習的基本思路
3-3 一般AI圖像識別的處理流程
．學習樣本
．特徵量設計
．機器學習的種類
．性能評估方法
3-4 機器學習開發的重點
四、各種圖像識別算法
4-1 圖像識別處理的演變
4-2 具代表性的處理方法
4-3 少量學習數據的處理方法 ～圖像生成、遷移學習、領域適應～
練習題：使用CNN進行圖像識別問題
五、圖像識別技術的應用範例
5-1 基於深度學習的缺陷檢測算法範例
5-2 基於異常檢測的缺陷檢測算法範例
5-3 路面結冰檢測算法範例
5-4 使用遷移學習進行缺陷檢測範例
六、圖像識別與機器學習技術的未來發展趨勢
6-1 AI的快速發展
6-2 基於多模態大型語言模型的圖像識別
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