電腦視覺工程師 職業訓練課程

AI職業訓練課程內容

電腦視覺工程師 (Computer Vision Engineer) 職業訓練課程 — 三小時精華班

課程簡介：
電腦視覺工程師專責開發影像辨識、物件偵測與視覺導航系統，是自動駕駛、安防監控、醫療影像的核心技術人才。本課程於三小時內濃縮 OpenCV、YOLO、深度學習視覺模型與邊緣部署實務，帶領學員從影像前處理到生產級應用，掌握年薪 150 萬以上的高需求技能，適合希望進入智慧視覺產業的技術專業人士。

課程特色

• 端到端實作導向：從影像輸入到即時預測完整流程

• 產業應用專精：自動駕駛、安防、製造業、醫療影像

• 邊緣部署實戰：Jetson Nano、Raspberry Pi 硬體整合

課程時長

共 3 小時 (180 分鐘)
基礎實作 40%、深度模型 40%、部署優化 20%

課程大綱

第一階段：電腦視覺工程師角色與影像處理基礎 (30 分鐘)

• 職能定位：影像工程 + 深度學習 + 硬體整合三合一

• 影像處理核心管線：

  • 前處理：去噪、高斯模糊、邊緣偵測、ROI 擷取

  • 特徵提取：SIFT、ORB、HOG、Haar 特徵

  • 校正：透視變換、鏡頭畸變校正、HDR 融合

• OpenCV 即戰指令：10 個 80% 常用函數（cvtColor、threshold、findContours）

• 產業應用場景：智慧交通、缺陷檢測、人臉辨識、AR 導航

第二階段：物件偵測與分類模型實作 (60 分鐘)

• 經典演算法實戰：

  • YOLOv8/v11：即時物件偵測（FPS 60+）、NMS 後處理

  • SSD、Faster R-CNN：高精度場景、多類別辨識

• 自訂模型訓練：

  • COCO 128 格式標註、Roboflow 資料增強

  • Ultralytics YOLO 訓練：5 Epoch 收斂、[email protected] > 0.85

• 影像分類進階：

  • EfficientNet、Vision Transformer 分類頭

  • 自訂資料集：製造業瑕疵品、醫療切片分類

• 實作練習：15 分鐘部署 YOLOv8 即時人車偵測（Webcam 輸入）

第三階段：進階視覺任務與即時處理 (45 分鐘)

• 關鍵點偵測與姿態估測：

  • MediaPipe：人臉 468 點、手部 21 點、姿勢 33 點

  • OpenPose：多人姿態追蹤、多視角融合

• 語意分割實務：

  • U-Net、DeepLabv3：像素級分類、mIoU > 0.75

  • Mask R-CNN：實例分割應用

• 多目標追蹤：

  • DeepSORT、ByteTrack：ID 切換、遮擋恢復

  • Kalman Filter 運動預測、ReID 特徵匹配

• 實作示範：即時多人追蹤系統（FPS 30+、ID Switch < 5%）

第四階段：邊緣部署與產業應用 (30 分鐘)

• 硬體部署策略：

  • Jetson Nano：TensorRT 加速、INT8 量化（FPS 提升 3 倍）

  • Raspberry Pi：TFLite Micro、NCNN 輕量化部署

  • 雲端串流：RTSP、WebRTC、MQTT 協議

• 產業解決方案：

  • 製造業：AOI 瑕疵檢測（假陽性 < 1%）

  • 安防：人臉即時告警、多目標異常行為

  • 零售：貨架盤點、顧客計數、年輕化分析

• 職涯策略：

  • 作品集：GitHub YOLO 客製模型、YouTube 即時 Demo

  • 高薪企業：特斯拉、NVIDIA、Google Lens、海康威視

• Q&A 與電腦視覺工程師實戰經驗交流

預期學習成果

完成課程後，學員將能：

• 熟練 OpenCV 與 YOLO 實現即時物件偵測系統

• 訓練部署產業級視覺模型（mAP > 0.85、FPS > 30）

• 整合 MediaPipe、DeepSORT 完成多人追蹤應用

• 將模型部署至 Jetson Nano 實現邊緣運算