Python AI生醫影像辨識工程師
上課地址：台中中科工商服務大樓2樓4樓9樓教室 (台中市大雅區中科路6號)
時數：50
起迄日期：2021-08-07~2021-09-05
聯絡資訊：林智君/04-25678652
報名截止日：2021-08-04
課程類別：人才培訓(課程)
活動代碼：2321020063
課程介紹
隨著影像運算單元（GPU）效能的提升以及相關演算法的演進，有愈來愈多終端產品或應用開始利用影像技術的輔助來執行任務，而影像技術甚至是部份產業往下一階段升級不可獲缺的關鍵技術。人工智慧的興起對於影像辨識亦有推波助瀾的效果，其中影像檢查與圖像分割/邊緣偵測為二大發展重點，而人工智慧應用於影像辨識技術的投入於近年亦可見到有明顯增溫的趨勢，其中醫學診斷則是其中最熱門的應用選項。本課程選擇以Python程式語言教學，帶領您從零基礎開始，一步步進入生醫影像辨識的專業領域。
適合對象：
2.有志進入智慧醫療產業者
3.建議大專以上生物、化學、生醫、資訊相關科系畢業
培訓證書發放準則：參訓學員出席率達80% 且通過術科考試達70分(含)以上者
工研院產業學院頒發「Python AI生醫影像辨識工程師」培訓證書。
全系列課程名稱與日期：需自備筆電
|
單元 |
課程名稱 |
課程時間 |
時數 |
原價 |
早鳥優惠價 |
|
全系列 |
Python AI生醫影像辨識工程師 |
8/7-9/5 |
50 |
30,000 |
25,000 |
|
單元一 |
Python程式設計入門 |
8/7-8/8 |
14 |
8,400 |
7,200 |
|
單元二 |
Python AI生醫影像辨識技術實作 |
8/14-9/5 |
36 |
21,600 |
18,500 |
※【限時好康來了】:全系列「5人報名研習1人免費」：每人20,000元 即日起至5月31日止，凡報名本課程皆可享有五人參訓一人免費之促銷方案，歡迎企業技術部門組團參訓。
單元一: Python程式設計入門
Python程式語言比C或Java語言更容易學習，語法簡易功能強大，有高效的內建資料結構及優雅的語法，其優質的設計架構及豐富的程式套件更讓Python在許多領域廣泛應用。此外，Python也可在Linux, MAC, Windows, Android, 與iOS等平台上執行。
Python在網路爬蟲、數據處理、與雲端基礎設施等領域都有大量運用，是您學習數據資料分析不可或缺的工具。
課程目標:
1.快速瞭解Python基礎知識與技術
2.深入淺出學會流程控制與邏輯判斷
3.高階資料結構的運用
4.物件導向基礎能力養成
5.完整程式碼範例強化實作能力
課程大綱&日期：8/7、8/8(六日) 9:00~17:00，共計14小時
|
主題 |
內容 |
|
Python簡介 |
* 程式語言發展 * 編譯器與直譯器 * 設定開發環境 * 安裝套件 * 整合式開發環境 * 程式基本要素 * 陳述與表示式 * 輸出指令與註解 |
|
資料與模組 |
* 資料值與資料型態 * 字串 * 資料型態轉換 * 變數 * 運算子與運算元 * Python模組 |
|
資料結構 |
* Python型態 * 字串與字串方法 * 串列與串列方法 *字組 *字典 |
|
決策迴圈與函式 |
* 複合指令 * 布林值與布林表示式 * 決策 * For迴圈 * While迴圈 * 檔案處理 * 例外處理 * 函式 * 函式的回覆值與執行流程 * 函式的參數與變數 |
|
物件與類別 |
* 物件簡介 * 類別 * 物件的產生 * 程序式與物件導向式設計的比較 * 物件導向程式設計範例 |
※主辦單位保留課程調整及講師更動之權利
講師簡介:
鄭老師，僑光科技大學電腦輔助工業設計系講師，清華大學工業工程與工程管理系博士/專長: Python, 機器人學、深度學習、計算科學、自動駕駛輔助系統
單元二: Python AI生醫影像辨識技術實作
生醫訊號分析包含了一維的EEG、ECG和二維的CT影像、MRI影像等，在這個課程中將會利用深度學習的演算法在生醫訊號的分析與處理上，讓每位學員能了解基礎的醫學影像訊號檔案的格式，醫學影像的特性、基礎醫學影像處理和分析的技術，當然這些技術我們都會使用python ´ tensorflow 或keras ´ opencv來實踐，這堂課深入淺出地教您如何學會生醫訊號的處理與分析，透過實際的範例練習，讓您了解基礎的生醫訊號處理與分析的技術。
課程目標:
1.快速瞭解生醫訊號的基礎知識
2.熟悉生醫訊號處理與分析
3.熟悉深度學習技術與opencv技術
課程特色:
1.完整程式碼範例強化實作能力
2.臨床醫師提供實際生醫影像提升實戰能力
課程大綱&日期：8/14-15、8/28-29、9/4-5 (六日) 9:30~16:30，共計36小時
|
主題 |
內容 |
|
醫學影像分析與深度學習環境簡介 |
醫學影像檔案格式介紹 醫學影像處理技術介紹 深度學習開發之環境介紹 openCV介紹 |
|
SVM(Support Vector Machine)生醫訊號實作 |
SVM(支援向量機)技術介紹 Keras和Tensorflow實踐SVM使用生醫訊號 |
|
CNN深度學習-醫學影像辨識實作 |
CNN技術介紹 Keras和Tensorflow實踐CNN使用MNIST |
|
AlexNet深度學習醫學影像分析實作 |
AlexNet技術介紹 Keras和Tensorflow實踐AlexNet使用乳房攝影影像 |
|
Mask R-CNN模型創建 |
Mask R-CNN技術介紹 Keras和Tensorflow實踐Mask R-CNN |
|
改良式Mask R-CNN序列醫學影像實作 |
醫學序列影像和改良式Mask R-CNN介紹 Keras和Tensorflow實踐改良式Mask R-CNN使用醫學序列影像 |
※主辦單位保留課程調整及講師更動之權利
講師簡介:
秦老師，中山醫學大學醫學資訊學系教授，國立交通大學電機與控制工程所資訊智慧組博士/專長:醫學影像處理、行動健康照顧資訊系統設計與分析
上課地點：台中中科工商服務大樓2樓4樓9樓教室 (台中市大雅區中科路6號)
實際上課教室請依據上課通知函為準!(詳細交通資訊會於上課通知中提供)
報名專線：04-25678652林小姐
常見問題
|
繳費方式 |
|
(一)ATM轉帳：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,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。 (二)信用卡：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。 (三)銀行匯款：土地銀行工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，匯款後，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。 (四)即期支票或郵政匯票：抬頭「財團法人工業技術研究院」，郵寄至：428台中市大雅區中科路6號4樓(中科工商服務大樓4樓) 工業技術研究院 收。 (五)計畫代號扣款(工研院同仁) :請登入工研人報名；俾利計畫代號扣款。 ※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 |
