AI的工具愈來愈親民了，不僅是Low-code（低程式碼），更能做到No-code（無程式碼）的程度，讓更多人可以跨過技術門檻，輕鬆實現AI應用的創意了！
以YOLO (You Only Look Once) 這個物件偵測模型為例，很多人都知道它的推論速度相當快，辨識度也很不錯，但想自己訓練一個客製化的YOLO模型，卻讓不少人卡關卻步。本次的講座課就要來教大家用Roboflow 與 Ultralytics HUB 這兩個工具，在不需要安裝任何軟體、寫任何程式的條件下，完成一個客製化物件偵測 YOLO 模型！
他將會使用 Roboflow 標註資料與產生資料集，接著將資料及匯出到 Ultralytics HUB 進行 YOLO 模型訓練與管理。
【課程單元】
單元1 認識YOLO模型及開發方式
單元2 使用 Roboflow 視覺化標註資料與產生資料集
Roboflow 是線上資料集管理工具，具備標註影像資料、設定資料增強、產生資料集等功能，雖然 Roboflow 也有提供線上 AutoML 專有模型，但因為限制是必須使用網路呼叫，不便利佈署在邊緣裝置而較少人使用。講師將示範如何使用 Roboflow 標註資料的完整流程與操作要領，包括：
- 上傳資料集的照片或影片
- 影像標註工具快捷操作
- 產生訓練(Training)、驗證(Validation)、測試(Testing)資料集
- 設定資料增強(Augmentation)：資料隨機翻轉、裁切、旋轉、增加躁點、模糊化、亮度調整等等
- 匯出不同格式標記資料
單元3 串接Ultralytics HUB無痛訓練模型
Ultralytics HUB 是 YOLO 模型的管理工具，可以匯入資料集、訓練模型、測試模型與匯出模型等。 講師將接續上一單元，將資料匯到 Ultralytics HUB 並進行 YOLO 模型訓練與管理，操作流程包括：
- 透過 Ultralyrics HUB 連線到 Colab 訓練 YOLO 模型
- 在Ultralyrics HUB 即時監控 Colab 訓練模型狀態
- 線上預覽驗證模型訓練成果
- 邊緣裝置的推論佈署
單元4 邊緣裝置推論實測
最後講師將示範如何將訓練好的 YOLOv8 模型下載到邊緣裝置（ NVIDIA Jetson Orin NX 核心的 reComputer J4011）上進行推論，以及運用TensorRT進行優化，並一起來看看實測成果。
（※主辦單位保留單元細節的更改權利）
【講師介紹】
Felix Lin
Felix現任iCShop 淩耀電子經理，以及創客閣樓社群召集人、MakerPRO專欄作者及講師，曾創辦亞堤教育團隊。他畢業於高應大電機所，在電子產業任職多年，研究領域包括人工智慧、物聯網及嵌入式系統等等，並擔任過大專院校、高中職及創客社群講師，授課經驗豐富。
【活動資訊】
►主辦單位：MakerPRO
►課程辦理平台：Google Meet
►時間：2023年12月15日(星期五) 14:00-15:40
若這時間您無法出席，請於報名表勾選「請提供課程影片補課」，我們將於12/18前發送影片連結到您的信箱。
►收費方式：免費
本課程歡迎各界朋友共同來學習，報名者請同意加入MakerPRO會員（在報名表中勾選已是會員或加入會員），新會員將收到加入會員通知信，未來登入makerpro.cc可暢讀網站所有好文，並掌握最新課程及活動資訊。
►聯絡方式：service@makerpro.cc
►注意事項：報名成功後會發EMAIL通知，另活動前也會發EMAIL通知交通方式，麻煩留意並準時出席！
【關於MakerPRO】
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