【早鳥倒數🔥AI醫學影像辨識一次掌握】
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不管你是具備工程技術，還是具備醫療知識💊
只要想進入醫療影像分析，卻不知如何開始💉
又或想接案醫療影像分析，卻不會以下這些技能嗎❓
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1⃣不會寫程式、不會Python✅基礎+進階一起打包!
2⃣會程式但沒有學過AI辨識 ✅基礎+進階一起打包!
3⃣有一點基礎但沒有很熟悉 ✅基礎+進階一起打包!
#學習的問題我一率建議TibaMe穩紮穩打
🧬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
一次擁有全部醫學影像成果作品
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resnet keras實作 在 夢森林Dreamforest - AI相關議題蓬勃發展的時代 - Facebook 的推薦與評價
這回#AItech 將會分享實際案例及實作過程， 請對電腦視覺有興趣的朋友們不要錯過 ... 探討實作，一邊對照paper 上面的結構，利用tensorflow/keras 實做ResNet V1 與V2 ... ... <看更多>