AI機器學習與深度學習運用於醫學影像分析之開發實作-線上課程(110.07.12-13日)

上課地址:※線上課程執行方法: (1)講師採用Google Meet 平台遠端線上教學;並同步於youtube錄影播出。 (2)學員自備電腦之環境與軟體版本,將於開課通知信中說明,並於課前一天指定時間(約半小時)確認完成。 (3)講師將使用Google Drive分享課程所需之Source Code與課前傳送。 (4)透過課前Line群組建立進行學員與講師的互動提問,該群組於課後刪除。

時數:14

起迄日期:2021-07-12~2021-07-13

聯絡資訊:李苑如/03-5743810

報名截止日:2021-06-25

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:0721040002

課程介紹

本課程內容透過AI深度學習和機器學習等方法,讓電腦自動學習和校正準確率大大提升,並透過NN、CNN、RNN、LSTM、RCNN各式類神經網路學習演算法,可應用於製造業人工視覺、自然語言處理、語意分析及醫學影像判讀等領域。同時在巨量資料中如何摸索出數據所要表達的意涵、提煉出「數據精華」是非常重要的課題,「機器學習」與「資料探勘(Data Mining)」便成為大數據時代中的重點領域。本課程現已成為大數據趨勢中的重點,預期將能帶領學員通過實作方法,靈活爬取大型網站的數據,並依照自訂規則獲得所需的數據。課程將配合Python程式範例介紹學習演算法,示範如何捕獲數據、訓練數據、創建模型、預測結果,圖表化、分析結果。課程內容也包含扎實的數據基礎、高等代數、概率及統計分析,將傳授數據分析相關知識和高等數學及數據分析基礎概念,參訓學員需具備基本程式語言基礎。

課程對象

建議修課條件:具備Python程式設計相關經驗與基礎知識。

課程大綱

。人工智慧、深度學習介紹 。Tensorflow GPU介紹 。人工智慧程式的開發 。改善醫學數據MLP人工智慧類神經模型 。TensorFlow花的辨識-MLP 。人工智慧乳癌的判別-MLP 。TensorFlow 訪問模型和訓練結果 。TensorFlow實戰圖形和手寫辨識MLP 。TensorFlow 卷積神經網路CNN 。實戰癌症X光圖辨識MLP 。TensorFlow 卷積神經網路CNN 。OpenCV環境安裝、使用和調試設置 。OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識 。TensorFlow CNN 對彩色圖片的處理 。OpenCV 和TensorFlow CNN 即時病患人臉判別和臉部辨識實名制 。使用TensorFlow CNN對灰階圖片的處理 。使用TensorFlow CNN 對瘧疾病患血液的檢測判斷 。OpenCV判別攝影機中的多個物體 。OpenCV和TensorFlow CNN 即時物體判別 。Tensorflow 人工智慧跨平臺開發 。RNN和LSTM 人工智慧演算法實戰一:新冠病分析和預測 。TensorFlow 語言文字解析:TensorFlow RNN介紹 。RNN和LSTM人工智慧演算法實戰二:垃圾 eMail 判別器 。類神經和Active Function的數學演算法 。監督學習法supervised learning 和半監督學習法semi-supervised learning 。autoencoders 。GAN

附件

Pin It