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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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本課程將彌合你已經知道和喜愛的基本 CNN 架構與 VGG、ResNet 和 Inception 等現代新穎架構之間的差距
課程將把這些應用於血液細胞影像,並建立一個比你我更好的醫學專家系統。這帶來了一個迷人的想法:未來的醫生不是人類,而是機器人。
在本課程中,你將看到我們如何將 CNN 變成一個物件檢測( object detection )系統,該系統不僅可以對圖像進行分類,還可以定位圖像中的每個物件並預測其標籤( label )。
你可以想像,這樣的任務是自動駕駛車輛的基本先決條件。 (它必須能夠實時檢測汽車、行人、自行車、交通信號燈等)
課程將研究一種名為 SSD 的最先進的演算法,它比以前的演算法更快、更準確。
使用 CNN 的另一個非常流行的電腦視覺任務被稱為神經風格轉移( neural style transfer )。
在這裡你可以拍攝一張名為內容圖像( content image )的圖像,另一張圖像稱為樣式圖像( style image ),然後將這些圖像合併為一個全新的圖像,就好像你聘用了一位畫家以後面那張圖像的樣式來繪製第一張的內容。 與人類畫家不同,這可以在幾秒鐘內完成。
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