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從這 19 小時的課程，你會學到
✅ 學習使用 TensorFlow 2.0 進行深度學習
✅ 利用 Keras API 快速建構執行在 Tensorflow 2上的模型
✅ 用卷積神經網路( CNN )進行影像分類
✅ 深度學習在醫學影像中的應用
✅ 基於遞迴神經網路(RNN)的時間序列資料預測
✅ 使用生成對抗性網路(GANs)生成影象
✅ 使用深度學習進行風格轉換
✅ 使用 RNNs 和自然語言處理來產生文字
✅ 透過 API 提供 Tensorflow 模型
✅ 使用 GUPs 加速深度學習
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1⃣不會寫程式、不會Python✅基礎+進階一起打包!
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🧬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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🔷 基礎班：6種資料視覺化分析作品
🔑 運用NumPy / Pandas / Matplotlib進行病歷資料分析
🔑 運用OpenCV進行胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測、特徵萃取
🔑 利用Keras深度學習建模進行影像分析
🔑 創建CNN模型進行手寫數字辨識
🔑 CNN影像辨識 + 遷移學習優化新冠肺炎X光分類
🔑 優化經典 CNN 影像辨識進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔷 進階班：7種資料視覺化分析作品
🔑 運用CNN 語意切割、萃取影像特徵進行辨識腦腫瘤組織影像
🔑 用CNN 語意切割，辨識影像進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔑 以語意切割偵測影像進行細胞分類
🔑 應用物件偵測Yolo模型進行標註物件範圍進行血球偵測
🔑 創建VGG模型進行心電圖波型影像分類
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