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title: "進階:AI 影像辨識與 LLM 應用開發全攻略-第2級"
seo_title: "Python + AI 影像辨識與多模態 AI 實作課程｜OpenCV・YOLO・LLM"
seo_description: "系統化學習 Python 與 AI 影像辨識，涵蓋 OpenCV、人臉與姿態辨識、YOLO 物件偵測，並整合 LLM 打造多模態 AI 實務 Demo，適合學生、工程師與企業內訓。"
slug: aiyu2
url: https://ailaw.com.tw/courses/aiyu2
type: paid
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# 進階:AI 影像辨識與 LLM 應用開發全攻略-第2級

> 從 Python 基礎、OpenCV 影像處理，到 YOLO 物件辨識與 LLM 智慧應用，一次打造可落地的 AI 專案能力

## Description



## Learning Objectives

- 第五章｜人工智慧應用－人臉偵測與辨識
- 課程要點
- 一、區分 人臉偵測（Detection） 與 人臉辨識（Recognition） 的技術與法律差異
- 二、認識主流人臉技術：Haar Cascade、DNN、FaceNet（概念層級）
- 三、使用 OpenCV 進行即時人臉偵測實作
- 四、理解人臉技術涉及之隱私、個資與法遵風險
- 👉 定位重點：
- AI 能看到臉，但不一定能「合法知道你是誰」。
- 第六章｜人工智慧應用－手勢與人體姿態辨識
- 課程要點
- 一、理解手勢辨識與人體姿態辨識的應用價值與優勢
- 二、認識 MediaPipe 與關鍵點（Landmarks）概念
- 三、即時偵測手部與人體骨架並進行視覺化呈現
- 四、透過關鍵點邏輯實作互動式控制與動作判斷
- 👉 定位重點：
- 不用臉，也能做出高度互動的 AI 應用。
- 第七章｜人工智慧應用－YOLO 物件分類與辨識
- 課程要點
- 一、釐清影像分類、物件偵測與物件追蹤的差異
- 二、理解 YOLO 模型的即時物件偵測原理
- 三、使用 YOLO 進行圖片與即時影像物件辨識
- 四、實作物件數量統計、條件判斷與場景分析
- 👉 定位重點：
- AI 開始看得懂畫面裡「有什麼東西」。
- 第八章｜人工智慧應用－多模態 AI 整合與實務 Demo
- 課程要點
- 一、理解多模態 AI 的系統架構與設計思維
- 二、將電腦視覺輸出轉為結構化文字資料
- 三、結合 LLM 進行語意理解、解釋與回應
- 四、完成一個可展示、可說明、可決策的 AI Demo
- 👉 定位重點：
- 不是只會跑模型，而是會「做系統」。

## Course Info

- Lectures: 13
- Video: 8.2h
- Downloadable resources: 3

## Instructors

### 智律線上科技大大
*智律頭子*

擬好，我號稱智律線上科技大大、智律頭子，但是實際上我就是無敵大

## Curriculum

### 0課程講義 (0m)


### 0課程講義 (0m)


### 第5次｜人工智慧應用－人臉辨識 (2h 13m)

- 5.1人臉辨識a (39m)
- 5.2人臉辨識b (50m)
- 5.3人臉辨識c (44m)

### 第六章｜人工智慧應用－手勢與人體姿態辨識的完整細節版教學設計 (2h 3m)

- 6.1ai身體姿勢辨識 (49m)
- 6.3細部姿勢辨識 (36m)
- 6.2手指辨識 (38m)

### 第七章｜人工智慧應用－YOLO 物件分類與辨識（Object Detection with YOLO） (1h 57m)

- 7.2pytorch (37m)
- 7.1.2yolo (33m)
- 7.3yolo物件分類與實務 (33m)
- 7.1yolo架構 (13m)

### 第八章｜人工智慧應用－多模態 AI 整合與實務 Demo（Vision × LLM） (1h 54m)

- 8.3llm超進階 (32m)
- 8.2進階llm實務 (31m)
- 8.1進階llm (49m)

## Pricing

### one_time_purchase - NT$5,900