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2021/5/15-6/6~Python AI生醫影像辨識工程師
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★醫學影像分析與深度學習環境簡介
★SVM(Support Vector Machine)生醫訊號實作
★CNN深度學習-醫學影像辨識實作
★AlexNet深度學習醫學影像分析實作
★Mask R-CNN模型創建
★改良式Mask R-CNN序列醫學影像實作

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所有使用梯度下降的都是svm的近似.....我覺得看定義啦，所有深度學習也都可以視為被截斷的多元迴歸的集合啊
https://mp.weixin.qq.com/s/XQAEU3a7opjnfqhZHKCEAg

本課程的目的是提供學生設計和開發自動駕駛車輛的主要知識。 課程提供了各種自駕駛車輛的實際經驗，例如機器學習和電腦視覺。 這些概念包括車道偵測、交通標誌分類、車輛 / 物件探測、人工智慧和深度學習等概念。 本課程針對希望獲得對自動駕駛車輛控制的基本理解的學生設計。建議修這門課的學生具備基本的程式設計知識。 至於其他主題，在起始的講座會廣泛涉及; 因此，沒有必要的先決知識，只要具備基本程式設計知識的學生都有辦法跟上。 參加這個自動駕駛汽車課程的學生將掌握無人駕駛汽車技術，這些技術將重塑交通運輸的未來。

我們將涵蓋的工具和演算法包括:

✅OpenCV
✅深度學習和人工神經網路
✅卷積( Convolutional )神經網路
✅模板匹配( Template matching )
✅HOG 的特徵提取
✅SIFT 、 SURF、FAST 和 ORB
✅Tensorflow 和 Keras
✅線性迴歸和邏輯迴歸
✅決策樹( Decision Trees )
✅支援向量機( Support Vector Machines，SVM )
✅Naive Bayes

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