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講師主持的實作坊
適用於智慧影像分析的深度學習技術

此實作坊將教導你如何建立物體偵測與追蹤模型，以運用 NVIDIA DeepStream 技術分析來自大規模影片串流的資料。你將參與建立、訓練和部署深度學習模型的實際工作，以分析硬體加速交通管理系統的停車場攝影機內容。在實作坊結束時，你將可以取得其他資源，自行設計和部署智慧影像分析（IVA）應用程式。

學習目標

參加本實作坊可學會：

瞭解 IVA 應用程式中的資料正規化、註釋和中繼資料格式化
整理影片資料並將原始資料擷取至基礎模型
部署深度學習模型，並將其應用於精準有效的物體偵測與追蹤應用程式
使用 DeepStream 框架加速 IVA 應用程式的開發過程

下載實作坊大綱與簡介 (PDF 291 KB)

實作坊大綱

概覽（15 分鐘）	認識講師。在 courses.nvidia.com/join 建立帳號
適用於智慧影像分析（IVA）的物體偵測（120 分鐘）	學習 IVA 應用程式中物體偵測方法的基礎知識，以及原始資料處理和中繼資料格式化的預備作業。獲得物體偵測 API 的實作經驗。瞭解如何使用交併比（intersection over union，IoU）指標測量模型的準確度和效能。
休息時間（60 分鐘）
在 IVA 中運用遷移學習和多個物體追蹤技術（120 分鐘）	熟悉微調智慧影像分析應用程式的細微差別，並瞭解建構模型的含意。測量並視覺化模型的效能。瞭解如何將物體偵測器啟動載入智慧影像分析應用程式。
休息時間（15 分鐘）
使用 NVIDIA DeepStream 部署應用程式（120 分鐘）	學習如何使用 DeepStream 將影片分析模型部署到立即使用的影片處理工作流程中。瞭解建立完備智慧城市應用程式的基本原理。瞭解如何輕鬆外掛多個推論模型，並探索視覺化推論資料的方法。
最後回顧（15 分鐘）	回顧主要學習內容並總結問題。完成測驗並取得認證。填寫實作坊調查問卷。

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:

具備深度神經網路經驗，特別是卷積神經網路變體
具備 C 和 Python 的中階應用經驗

技術: TensorFlow、DeepStream 3.0

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，支援其專業職涯成長。

硬體需求: 可運作最新版本 Chrome 或 Firefox 的桌上型電腦或筆記型電腦。每位參與者都能在雲端上使用專屬且全面設定完成的 GPU 加速伺服器。

教材語言: 英文、韓文、繁體中文

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