課程代號:2323110136 生技醫藥
AI醫學影像分析技術
學會運用人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作
課程型態/ 雲端自學
時  數/12 小時
起迄日期/三個月內無限次觀看
聯絡資訊/林智君   04-25678652
報名截止
課程介紹

  根據 Stratistics MRC(2018) 的資料顯示,2017年全球智慧醫療市場為 1,826 億美元,預計到 2026年將達到 6,654 億美元,為了佔據市場主導地位,全球各國都已積極投入醫療器材的創新與研發。

 

本課程特邀請產業專業講師授課,規劃10小時數位自學課程、2小時線上學習活動,內容將針對醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學。



課程特色

  線上自學讓您隨時掌握學習節奏,多個應用程式操作可以重複觀看練習,透過講師案例教學示範,您也可以自行訓練AI模型!

 

  • Python程式基礎的您:本課程以Python實例應用為主,只需強化生醫訊號實作、醫學影像辨識實作,就能掌握與醫材產品研發/設計最常運用的AI函數及設計原理。
  • 完整學習架構規劃:除了自學課程外,可以搭配其他實體課程作為延伸學習,自行規劃及選修您有興趣的課程內容。

 

 

為什麼你適合來上這門課?

一、 欲投入AI智慧醫材領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員。

該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢?AI智慧醫療跨域的成功,需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學,是從事相關產品研發及從業人員的您,所需具備的專業知識。

二、 大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如:醫檢人員、護理師、醫療大數據資料處理/分析人員等),未來擬投入醫療產業發展者。

身處醫療體系的您,具備醫療知識且擁有臨床資料,在AI智慧醫療的變革中,只要強化AI醫學影像分析技術,即可擁有跨領域專業發展的機會!

三、 對AI智慧醫療器材、生醫影像辨識有興趣且欲提升此領域之專業能力者。

人工智慧時代,大家都想跨AI領域成為斜槓人才,「智慧醫電」產業更是位於智慧醫療的趨勢浪尖,想進一步了解醫學影像分析技術嗎?歡迎對本課程有興趣的各界人士報名,一同拓展AI新視野。



 

學員先備知識

具備醫療器材產品開發經驗者或醫療體系從業人員者佳,須具備Python程式語言基礎者

 

 

課程內容與講師

 

主題與時數

課程大綱

 深度學習環境簡介與建立

1.5小時

1-1深度學習環境建立

1-2深度學習套件安裝

1-3 Colab介紹

1-4國網中心使用

SVMSupport Vector Machine)生醫訊號實作

1.5小時

2-1 SVM簡介

2-2深度學習與機器學習之差別

2-3程式講解與練習-EEG

2-4程式講解與練習- iris

CNN深度學習-醫學影像辨識實作

3小時

3-1深度學習發展歷史

3-2專家系統、機器學習及深度學習

3-3深度學習訓練方式

3-4 CNN簡介

3-5 CNN模型熱身(CIFAR-10)

3-6醫學影像分類(chest X-ray為例)

AlexNetVGGInceptionResNet醫學影像分類模型介紹與實作

1.5小時

4-1 AlexNet等經典模型

4-2遷移學習

Mask R-CNN模型創建

3小時

5-1 MASK R-CNN模型簡介

5-2 MASK R-CNN實際應用:標記工具介紹

5-3 MASK R-CNN實際應用:MASK R-CNN程式講解

5-4 MASK R-CNN實際應用:線上實作

Mask R-CNN 序列醫學影像實作

1.5小時

6-1序列影像簡介

6-2影像序列應用–基於Mask R-CNN之喉內視鏡影像物件切割

6-3 CNN應用於視訊檔分類

6-4 3D CNN應用於視訊檔分類

 課程講師

鄭淳詩 老師

學歷:清華大學工業工程與工程管理系 博士候選人

經歷:僑光科技大學 講師

專業領域:機器人學、深度學習、計算科學、自動駕駛系統、影像辨識

 

曾繁斌 老師

學歷:國立清華大學電機工程博士

經歷:核能研究所 副工程師

專業領域:機器學習、深度學習、影像處理

 

蔡雨潔 老師

學歷:逢甲大學 創意設計碩士學位學程

經歷:僑光科技大學 工設系 研究助理

財團法人人工智慧科技基金會講師

專業領域:資料視覺化、機器學習、產品設計

iris程式繪製訓練結果圖示

培訓證書發放準則

  1. 課程觀看時數達80%者。
  2. 課程線上測驗成績達70分以上。

學員需同時通過以上條件,將取得工研院產業學院之「AI醫學影像分析技術」培訓證書。


繳費方式

 

【課程日期:113/1/5開通帳號後~3/31,共計12小時 (完成繳費3-7個工作日開通)  

【課程費用加入工研院學習中心化粧品產業服務LINE好友,未來有相關課程,可優先獲得通知及更多優惠! (LINE ID@rku9587a )

 
課程優惠價:10,800/

早鳥優惠價:9,800/(開課14天前報名)

人同行優惠價:9,200/(限同月份報名,各別選早鳥優惠價格報名後通知承辦人員修改價格)

 

報名專線】請電洽04-2567-8652林小姐


繳費方式

繳費方式

()ATM轉帳(線上報名):
繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。

()信用卡(線上報名):

繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。

 

 

※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」,傳真至產業學院 04-25690361 林小姐 收

 

 

 

 

 

 

 

常見問題

Q:如何拿到雲端自學的上課帳號/密碼?

A:本梯次學員報名繳費後,請主動E-MAIL聯繫承辦人員,將收到上課帳號及密碼通知信,若無法登入會員,敬請來電告知。請於線上報名時,提供可收件之mail作為後續申請線上課程帳號使用。

Q:課程觀看期限?
A
:本梯次課程觀看期間113年1月5日起~3月31日止期限內皆可以無限次數觀看,到期後系統會將課程自動下架!但網站帳號可以永久使用。

Q:課程發票/證書如何取得?

A需在期限內完成觀看+考試+問卷,並連繫承辦人員,有任何問題歡迎來電洽詢

Q:我的帳號可以給其他人使用嗎?

A:個人帳號限本人使用,同一帳號之閱讀課程權益禁止轉予任何其它第三人使用。任何未經本院同意之轉讓與轉用行為(有償或無償皆同)衍生之爭議,用戶應負完全責任。 若企業教育訓練需求多個帳號使用,可洽本網站客服洽詢企業用戶方案。


貼心提醒

1.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者,可指派其他人參加,並於開通帳號前一日通知。
3. 
退費辦法:請以學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用 90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數 1/3,退還所繳上課費用之 50%,上課逾總時數 1/3,則不退費。


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