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✨想用數據分析做優化，分析結果讓你成就感爆棚

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🔹 重要參數篩選與調整，#品質與節能兩者兼顧
🔹 產出三大資料圖表，提高分析結果準確性
🔹 進行「時間序列」的處理，解密各式資料型態
🔹 透過案例實戰製程數據，#真正將這些模組心法帶回家
🔹 透過六種實用的機器學習模型，評估不同模型效益，找出重要變數
🔹 使用預測節流模型，評估執行方案的效益

課程第 1 階段將著重基礎資料處理技術，第 2 階段則著重進階應用操作，帶領學員了解最精采的實戰應用

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本期周報重點：
★Line母公司Naver發布一套GPT-3等級的韓文超大自然語言模型HyperCLOVA，用2,040億個參數訓練而成，要強化自家AI系列產品
★Nvidia瞄準大規模、多團隊的開發需求，推出AI協作開發平臺Base Command
★Databricks新AutoML工具提供每個模型的Python筆記本，要打破AI黑盒子

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1⃣不會寫程式、不會Python✅基礎+進階一起打包!
2⃣會程式但沒有學過AI辨識 ✅基礎+進階一起打包!
3⃣有一點基礎但沒有很熟悉 ✅基礎+進階一起打包!
#學習的問題我一率建議TibaMe穩紮穩打

🧬基礎班
🔹NumPy / Pandas / Matplotlib：分析病歷資料
🔹OpenCV：胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測等
🔹Keras深度學習建模：分析基礎影像
🔹CNN 模型：辨識手寫數字
🔹CNN 影像辨識 + 遷移學習優化：新冠肺炎X光分類
🔹實作：視網膜糖尿病病程分級

🧬進階班
🩹CNN 語意切割、萃取影像特徵
🔸辨識腦腫瘤組織影像
🔸視網膜糖尿病病程分級
🔸進行不同細胞之分類

🩹應用物件偵測 Yolo 模型
🔸標註物件範圍進行血球偵測

🩹創建 VGG 模型
🔸心電圖波型影像分類

🩹優化創建 EfficientNet 模型
🔸分類肺炎影像分析

🩹創建 ResNet 模型
🔸3D 胸腔醫學影像分類輔助診斷

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👑13種視覺化分析作品＿業界最紮實也最超值