人工智慧驅動仿生視覺架構
AI-Driven 3D Imaging and Bio-Visual Systems
學期
114-2
學分
3
學分
當期課號
535424
永久課號
EEEO30139
開課單位
光電工程學系
授課教師
高宗聖
校區
光復
類別
選修
上課時間表
| 節 | 週三 |
|---|---|
2 09:00–09:50 | 人工智慧驅動仿生視覺架構 EO105 3 節連堂 |
3 10:10–11:00 | |
4 11:10–12:00 |
* 根據陽明交大上課時間表所列
概述
本課程將結合人工智慧基礎、三維光學成像以及場景重建技術(如神經輻射場(Neural Radiance Fields)等)，帶領學生從基礎的資料科學、運算思維與影像辨識應用，逐步進入三維建模與視覺模擬，最終透過專題實作，構建一個模擬人眼視覺架構的實體系統。課程強調跨領域實踐，涵蓋AI理論、電腦視覺、3D建模、光學成像與人眼視覺架構等等，並透過程式設計與硬體實作完成專題。
先修科目
無
教學方式
理解基礎：掌握人工智慧與神經網路在圖像/影像識別中的應用。 技術實踐：熟悉 Python 與 AI工具，操作3D建模、列印與成像顯示。 3D成像應用：學習3D感測技術 (ToF、結構光、立體視覺) 與神經輻射場重建。 仿生眼模擬：理解人眼光學與神經結構，並在程式中建立仿生視覺模型。 專題設計：完成一個跨領域實作，展示AI驅動的3D仿生眼成像系統。
課程大綱
- 3D科技應用
- 3D感測技術與場景重建
- 仿生眼架構
- AI與影像基礎
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 課程導論：AI、3D科技與仿生眼概念 |
| 第 2 週 | 人工智慧與神經網路基礎（CNN/影像辨識） |
| 第 3 週 | Python影像處理與3D建模軟體實作 |
| 第 4 週 | 人眼視覺系統與成像原理 |
| 第 5 週 | 3D列印技術：設計與材料選擇 |
| 第 6 週 | 3D顯示 (立體視覺、人眼成像) |
| 第 7 週 | 實作：以3D列印與全像術展示簡易眼球模型 |
| 第 8 週 | 實作：以3D列印與全像術展示簡易眼球模型 |
| 第 9 週 | 3D感測技術 (結構光、ToF、立體視覺) |
| 第 10 週 | Neural Radiance Fields (NeRF) 理論與數學模型 |
| 第 11 週 | 實作：從2D影像重建3D物體與場景 |
| 第 12 週 | 實作：從2D影像重建3D物體與場景 |
| 第 13 週 | 視覺神經網絡與人眼模擬 |
| 第 14 週 | 實作：設計仿生眼成像架構、測試與優化 |
| 第 15 週 | 實作：設計仿生眼成像架構、測試與優化 |
| 第 16 週 | 期末成果展示 |
教科書
由授課教師編輯課堂講義
Office Hours
- 地點
- 田家炳416B室
- 時間
- 先與授課教師聯絡, 排定晤談時間
- 聯絡方式
- tskao@nycu.edu.tw