你是否...
❓想了解影像分析整體架構與分析方法
❓想進入醫學影像分析卻不知道怎麼開始
❓想更精確地擷取影像特徵
❓想知道如何更進階提升模型準度
💘TibaMe幫你準備好了！
AI醫學影像分析實作直播學程全攻略
帶你活用Python程式語言，實作高達13種醫學影像成果
徹底滿足你的學習與實作慾望！
🔷 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
🔑 以資料擴增優化創建EfficientNet 模型進行分類肺炎影像分析
🔑 創建ResNet模型3D胸腔醫學影像分類輔助診斷
早鳥階段最優惠！
👉 立即了解詳細學程內容：https://bit.ly/3eZ0Ycx
