模組C-2:深度學習於智慧汽車應用

​教材模組 教學目標

預期學生修完本門課,能深入了解以深度學習為基礎的物件偵測背後的原理與其限制,並對實際應用所面臨的即時運算與準確率問題,知道如何解決。

​教材模組 時數

9小時

​教材模組 課程大綱

  1. 單元1:兩段式物件偵測/一段式物件偵測/快速物件偵測/小物件偵測

  2. 單元2:model pruning/quantization/low rank approximation

  3. 單元3:low complexity model/dynamic model execution

  4. 實驗:object detection,設計一物件偵測模型,準確率與frame rate 符合要求。

可分享教材模組內容

講義約600頁,課程以模組方式供整合至其他課程推廣。

所需實作平台配備與經費需求預估(以模組教學實作所需基本軟、硬體平台估算)

設備項目:Nvidia GPU RTX2080ti (每6位學生一部,安裝於現有主機),安裝相關深度學習軟體
經費需求:4萬元每GPU卡

聯盟/示範教學實驗室可提供之訓練與技術支援(含實驗示範影片)

1.MOOCS教材:中華開放教育平台與ewant平台,讓課程以自學方式進行推廣,具有中英文版本。
※MOOCs網址:
https://reurl.cc/e9dYzm
2.OCW網址:https://reurl.cc/j719on

※課程簡介影片:https://youtu.be/0QRLYrpXsn0

聯絡窗口

負責教師:國立交通大學電子所 張添烜教授
專責助理:黃佳琪
聯絡電話:03-5712121 ext. 54129