應用於人體姿勢辨識與機器人之可重組深度神經網路引擎-總計畫暨子計畫一：應用於監督式學習之可重組深度神經網路技術;Reconfigurable Deep Neural Network Techniques for Supervised Learning

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題名:	應用於人體姿勢辨識與機器人之可重組深度神經網路引擎-總計畫暨子計畫一：應用於監督式學習之可重組深度神經網路技術;Reconfigurable Deep Neural Network Techniques for Supervised Learning
作者:	李進福;蔡佩芸;蔡宗漢
貢獻者:	國立中央大學電機工程學系
關鍵詞:	人工智慧;深度神經網路;監督式學習;強化式學習;可重組;姿勢辨識;機器人;Artificial Intelligence;Deep Neural Network;Supervised Learning;Reinforcement Learning;Reconfigurable;posture recognition;robotics
日期:	2021-12-21
上傳時間:	2021-12-23 14:39:25 (UTC+8)
出版者:	科技部
摘要:	學術面：在前瞻議題上開發創新技術，有?於提升台灣AI領域在學術研究上的國際能見度。社會面：?與計畫的碩、博士班的研究生畢業後加入職場，可以提升業界在此AI領域前瞻技術之能?，提高產業競爭?。經濟面：開發前瞻AI技術，有助臺灣IC設計產業升級，進而提升台灣經濟。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[電機工程學系] 研究計畫

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