在AI时代进行式当中，卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN)是众多电脑视觉深度学习网络的基础与核心，本次课程将重头介绍简易的影像处理基本知识，以及经典的影像特征撷取方式。会详细讲解卷积神经网络的计算流程，以及一些经典的CNN模型，并实际演练CNN的计算过程。我们希望透过介绍卷积神经网络的理论基础并拆解其内部构造，让大家能够参与了解现代深度学习系统的黑盒内部原理，借此将AI技术开放出去，并能够开发自己的卷积神经网络模型从而达到开放与创新的价值。
本课程将重头介绍简易的影像处理基本知识，以及经典的影像特征撷取方式，接着会详细讲解卷积神经网络的计算流程，以及一些经典的CNN模型。
欢迎完全没有基础的朋友一起来练功!不必担心数学不好会听不懂跟不上，我们会尽量用直观的方式让大家能兼具理论和实作的训练。
(4) 目标对象：有听过机器学习但想要入门的年轻伙伴。
(6) 课程地点：TAF空总创新基地社会创新实验中心 (台北市大安区仁爱路三段55号) 108教室 (一楼 创意厨房)
(8) 参与费用：免费，因为资源有限，尤其是平均20页的讲义基于环保爱地球的心 如果缺席并未告知，将记名取消再次参与的资格，谢谢。
(10) 为了品质与课程延续性，本次课程的授课讲义仍旧是与前几堂课的活动所撰写与编排类似，建议前几堂有参加过的伙伴，可以携带讲义来做个对比欧!