訓練資訊
📌 訓練單位： 社團法人新竹市職訓教育協會
📌 訓練名稱：AI影像處理與機器學習應用設計訓練班第01期
📌 參訓身份： 本班開放自費名額，限額4名，報名前請先來電確認名額
📌 訓練期間：2026/02/08~2026/04/26
📌 訓練時段：每週日9:00~12:00 & 13:00~16:00
📌 訓練時數：45小時
📌 訓練費用： 本平台提供刷卡服務，費用已包含平台費。
💡 補助名額取得方式
如符合 在職身分，請來電諮詢補助名額的申請辦法。
📍 授課地點與方式
✅ 全額自費生 可選擇 遠距或現場上課
🏢 實體訓練地點： 新竹市民族路 31 號 11 樓（近新竹火車站，步行 3 分鐘）
💻 遠距授課方式： Google Meet
📞 聯繫我們
📱 LINE 好友代碼搜尋： @qjj9747o
📞 諮詢專線： 03-5260089 分機 11~14
🕘 服務時間：
週一至週五 08:30-22:00
週六至週日 08:30-16:30
| 知識： | ||||||||||||||
| 本課程將使用 OpenCV 做為影像相關處理運算與機器學習相關應用開發之後端運算引擎，並搭配 C++ 物件導向概念處理自訂、死板、且複雜的資料結構，在學習相關領域知識的過程中，對於學習者而言，熟悉此類開發工具庫將相對適合與實務應用接軌。 | ||||||||||||||
| 技能： | ||||||||||||||
| 1.使用 C/C++ 搭配 OpenCV 影像處理與學習函式庫，以開發應用程式，並瞭解其背後資訊科技背景知識。 | ||||||||||||||
| 2.影像處理與機器學習之相關的重要數理背景知識與演算法。 | ||||||||||||||
| 學習成效： | ||||||||||||||
| 具備獨立開發並以 C/C++ 程式語言維護 openCV 影像處理與機器學習應用程式的專業能力。 |
課表
| 日期 | 授課時間 | 課程進度/內容 | |||||
| 2026/2/8 | 星期日 | 09:00~12:00 | C++ 程式語言概覽：課程環境建置與 C++ 重點語法 | ||||
| 2026/2/8 | 星期日 | 13:00~16:00 | 電腦視覺函式庫：Visual Studio C++ 搭配 openCV 電腦視覺函式庫之基礎使用與操控 | ||||
| 2026/3/8 | 星期日 | 09:00~12:00 | OpenCV 多維資料結構：OpenCV 內建多維度資料結構的建構與操控 | ||||
| 2026/3/8 | 星期日 | 13:00~16:00 | 色彩空間處理專題：色彩空間的概念以及轉換器專題實作 | ||||
| 2026/3/15 | 星期日 | 09:00~12:00 | 電腦視覺與圖像輸出入：使用 OpenCV 資料結構操控圖像：讀取、顯示、設定、轉換、以及儲存 | ||||
| 2026/3/15 | 星期日 | 13:00~16:00 | 電腦視覺運算技術：使用 OpenCV 像素運算函式庫對資料結構進行圖像像素運算 | ||||
| 2026/3/22 | 星期日 | 09:00~12:00 | 圖像直方圖推論：圖像直方圖的概念以及統計推論 | ||||
| 2026/3/22 | 星期日 | 13:00~16:00 | OpenCV 形態學操作：使用 OpenCV 形態學操作函式庫改善圖像品質與可辨識度 | ||||
| 2026/3/29 | 星期日 | 09:00~12:00 | OpenCV 圖像校正專題：使用 OpenCV 圖像變換函式庫實作圖像校正 | ||||
| 2026/3/29 | 星期日 | 13:00~16:00 | 圖像之邊緣與輪廓偵測：以計算機視覺偵測場景與物體資訊 | ||||
| 2026/4/12 | 星期日 | 09:00~12:00 | OpenCV 存取影片與視訊：使用 OpenCV 操控影片：讀取、顯示、設定、轉換、以及儲存 | ||||
| 2026/4/12 | 星期日 | 13:00~16:00 | OpenCV 圖像檢測專題：使用 OpenCV 實作物體檢測：以人臉為例 | ||||
| 2026/4/19 | 星期日 | 09:00~12:00 | OpenCV 圖像辨識專題：使用 OpenCV實作人臉辨識 | ||||
| 2026/4/19 | 星期日 | 13:00~16:00 | 監督式學習專題：使用監督式學習演算法建構車牌辨識 | ||||
| 2026/4/26 | 星期日 | 09:00~12:00 | 非監督式學習專題：使用非監督式學習演算法推論圖像誤判行為 | ||||
專長能力標籤
| OpenCV：針對已定義之問題與應用，以 C/C++ 程式語言搭配 OpenCV電腦視覺與機器學習函式庫進行開發 | ||||||||||||
| 機器學習：針對各式結構化輸入來源，依據不同目標決策問題，對資料進行預處理並以演算法進行量化分析與推論 | ||||||||||||
| 影像處理：針對圖像或是影片串流等輸入，能以適當的軟體框架加以數位化處理 | ||||||||||||
| 影像分析：以圖像或是影片串流等輸入為基礎，針對目標決策問題使用數理方法進行分析與推論 |
