資料不夠、難取得？為什麼車牌辨識這麼精準？
聽過換臉科技Deepfake，卻不知道如何做到的嗎？
以上這些如果是你的疑問，那這場 AI cafe 非常適合你！
「生成對抗網路」又稱為GAN（Generative Adversarial Network）
本次活動是不論 AI 新手還是 AI 專案工程師都能理解的 GAN 初學課程！
由 人工智慧科技基金會 廖柏瑜 AI 工程師 以淺顯易懂的說明，帶您認識 GAN 的基礎概念，進一步瞭解如何善用少量且真實的資料，幫助生成更多資料來達成分析或應用。
了解 GAN 的基礎知識後，該如何應用於產業或對我們的生活有什麼影響呢？
車牌辨識的出現，幫助我們的生活更加便捷，由 光禾感知科技 楊朝旭 軟體工程師 以「車牌辨識」專案實例，帶您瞭解如何應用 GAN 的科技，運用有限資料達到精準辨識，這背後運作的原理及應用實戰的經驗，都不藏私的提供給需要影像辨識、GAN 相關專案的人才參考。
｜活動議程｜
| 時間 | 活動內容 |
| 12:30-12:35 | 開場 & AIF 介紹 |
| 12:35-13:05 | 【今天你要GAN什麼 : GAN的基礎理論與應用】 廖柏瑜 |
| 13:05-13:35 | 【GAN應用於車牌辨識之資料增強】 楊朝旭 |
| 13:35-13:55 | 【專家座談 FAQ 】 |
| 13:55-14:00 | 結語 & 活動結束 |
🎙講題一 【今天你要GAN什麼 : GAN的基礎理論與應用】
用30分鐘帶您認識什麼是 GAN，從基本介紹、模型原理及生成圖像案例，建立 GAN 基礎概念，透過產業實際案例分享，理解 GAN 如何透過訓練現存少量的資料，生成大量逼真的圖像，彌補資料訓練樣本的不足的分析窘境。
🎙講題二 【GAN應用於車牌辨識之資料增強】
本講題主要分享「GAN應用於車牌辨識」的真實案例，車牌作為汽機車的身分證，車牌辨識在門禁、執法與行駕等情境中非常重要，其技術需要很多代表性的車牌作為訓練集，然而車牌影像取得不僅困難、還有隱私的考量。
因此，本案例的目標是合成逼真的車牌影像，其中探討利用cycleGAN相關的image-to-image技術，以及使用styleGAN相關的image generation技術等。我們測試於高挑戰性車牌的資料庫發現，對照只使用真實圖像訓練集的辨識率為不到70％，而使用合成車牌作為預訓練集則可提升辨識率至80％以上。
了解更多光禾感知科技：https://osensetech.com/
📢 AI CAFÉ 適合這樣的你！
• 想了解GAN概念如何延伸應用（聽過Deepfake我們歡迎你！）
• 想學習大數據的學生、想用Python解決問題的人
• 想拓展不同視野與專業領域者
📢 參加後，您將會獲得什麼？
• 瞭解 GAN 模型的基本架構
• 瞭解 GAN 擴增資料的原理
• GAN 的生成及訓練概念應用於產業的實例
• 認識更多人工智慧領域知識
🔔🔔活動預告🔔🔔 6/24(五)、6/25(六)將有為期兩天的GAN進階實務應用課程， |
｜注意事項｜
* 本活動為免費報名參加，將使用 Google meet 進行。
* 報名此活動即同意訂閱知勢電子報：https://edge.aif.tw/
* 活動正式開始前 30 分鐘開放進場，屆時請點選線上連結，提醒您，避免錯過精彩的課程，請不要遲到了喔！
* 請您隨時將您的麥克風保持靜音，避免干擾課程進行。
｜個資聲明｜
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