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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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🔷 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
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🔑 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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本課程是你學習如何使用 Python 程式設計做電腦視覺的最佳資源。

我們將探索如何使用 Python 和 OpenCV (Open Computer Vision)程式庫來分析影象和影片資料。

世界上最受歡迎的平台正在產生前所未見的大量影像和影片資料。

1. 每60秒使用者向 Youtube 上傳超過300小時的影片

2. Netflix 使用者可以播放超過80000小時的影片，

而 Instagram 使用者喜歡上百萬張照片！

現在，開發者比以往任何時候都更有必要獲得必要的技能來使用電腦視覺來處理影像和影片資料。

電腦視覺使我們能夠分析和利用影象和影片資料，包括自動駕駛汽車、社群網路應用程式、醫療診斷等等。

作為受歡迎程度成長最快的程式語言，Python 非常適合利用現有電腦視覺程式庫的能力，從所有這些影象和影片資料中學習。

在這門課程中將教你成為電腦視覺專家所需要知道的一切！ 這個價值200億美元的產業將成為未來幾年最重要的就業市場之一。

課程將透過使用 NumPy 程式庫學習數字處理以及如何使用 NumPy 打開和操作影像來開始這門課程。 然後將繼續使用 OpenCV 程式庫打開並使用影象為基礎。 然後將開始理解如何處理影象和應用各種效果，包括色彩對映、混合、thresholds、漸層等等。

然後將繼續使用 OpenCV 來理解影片基礎知識，包括從網路攝像機中觀看串流媒體影片。 之後我們將學習直接的影片主題，例如光流和目標檢測。 包括人臉檢測和物體追蹤。

接下來將討論課程的整個部分，專門討論最新的深度學習主題，包括影像辨識和客制化影像分類。 課程甚至了涵蓋最新的深度學習網路，包括 YOLO (你只需要看一眼)深度學習網路。

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