AI醫學影像分析技術..
協助國內企業提前布局淨零轉型，滿全球供應鏈碳中和要求，瞭解碳排放法規.....
根據 Stratistics MRC(2018) 的資料顯示，2017年全球智慧醫療市場為 1,826 億美元，預計到 2026年將達到 6,654 億美元，為了佔據市場主導地位，全球各國都已積極投入醫療器材的創新與研發。
AI醫學影像分析技術
課程型態/ 雲端自學
上課地址/ 雲端教室(僅限學員自己報名，請勿使用公司帳號報名)
時數/ 12小時
聯絡資訊/ 林智君 04-25678652
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課程介紹
根據 Stratistics MRC(2018) 的資料顯示，2017年全球智慧醫療市場為 1,826 億美元，預計到 2026年將達到 6,654 億美元，為了佔據市場主導地位，全球各國都已積極投入醫療器材的創新與研發。
本課程特邀請產業專業講師授課，規劃10小時數位自學課程、2小時線上學習活動，內容將針對醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學。
根據 Stratistics MRC(2018) 的資料顯示，2017年全球智慧醫療市場為 1,826 億美元，預計到 2026年將達到 6,654 億美元，為了佔據市場主導地位，全球各國都已積極投入醫療器材的創新與研發。
本課程特邀請產業專業講師授課，規劃10小時數位自學課程、2小時線上學習活動，內容將針對醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學。
課程特色
線上自學讓您隨時掌握學習節奏，多個應用程式操作可以重複觀看練習，透過講師案例教學示範，您也可以自行訓練AI模型！
- 有Python程式基礎的您：本課程以Python實例應用為主，只需強化生醫訊號實作、醫學影像辨識實作，就能掌握與醫材產品研發/設計最常運用的AI函數及設計原理。
- 完整學習架構規劃：除了自學課程外，可以搭配其他實體課程作為延伸學習，自行規劃及選修您有興趣的課程內容。
線上自學讓您隨時掌握學習節奏，多個應用程式操作可以重複觀看練習，透過講師案例教學示範，您也可以自行訓練AI模型！
- 有Python程式基礎的您：本課程以Python實例應用為主，只需強化生醫訊號實作、醫學影像辨識實作，就能掌握與醫材產品研發/設計最常運用的AI函數及設計原理。
- 完整學習架構規劃：除了自學課程外，可以搭配其他實體課程作為延伸學習，自行規劃及選修您有興趣的課程內容。
為什麼你適合來上這門課？
一、 欲投入AI智慧醫材領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員。
該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢？AI智慧醫療跨域的成功，需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學，是從事相關產品研發及從業人員的您，所需具備的專業知識。
二、 大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如：醫檢人員、護理師、醫療大數據資料處理/分析人員等)，未來擬投入醫療產業發展者。
身處醫療體系的您，具備醫療知識且擁有臨床資料，在AI智慧醫療的變革中，只要強化AI醫學影像分析技術，即可擁有跨領域專業發展的機會！
三、 對AI智慧醫療器材、生醫影像辨識有興趣且欲提升此領域之專業能力者。
人工智慧時代，大家都想跨AI領域成為斜槓人才，「智慧醫電」產業更是位於智慧醫療的趨勢浪尖，想進一步了解醫學影像分析技術嗎？歡迎對本課程有興趣的各界人士報名，一同拓展AI新視野。
一、 欲投入AI智慧醫材領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員。
該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢？AI智慧醫療跨域的成功，需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從醫療器材產品設計會運用到的人工智慧技術、生醫訊號實作、醫學影像辨識實作進行教學，是從事相關產品研發及從業人員的您，所需具備的專業知識。
二、 大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如：醫檢人員、護理師、醫療大數據資料處理/分析人員等)，未來擬投入醫療產業發展者。
身處醫療體系的您，具備醫療知識且擁有臨床資料，在AI智慧醫療的變革中，只要強化AI醫學影像分析技術，即可擁有跨領域專業發展的機會！
三、 對AI智慧醫療器材、生醫影像辨識有興趣且欲提升此領域之專業能力者。
人工智慧時代，大家都想跨AI領域成為斜槓人才，「智慧醫電」產業更是位於智慧醫療的趨勢浪尖，想進一步了解醫學影像分析技術嗎？歡迎對本課程有興趣的各界人士報名，一同拓展AI新視野。
學員先備知識
具備醫療器材產品開發經驗者或醫療體系從業人員者佳，須具備Python程式語言基礎者。
具備醫療器材產品開發經驗者或醫療體系從業人員者佳，須具備Python程式語言基礎者。
課程內容與講師.
主題與時數
課程大綱
深度學習環境簡介與建立
1.5小時
1-1深度學習環境建立
1-2深度學習套件安裝
1-3 Colab介紹
1-4國網中心使用
SVM（Support Vector Machine）生醫訊號實作
1.5小時
2-1 SVM簡介
2-2深度學習與機器學習之差別
2-3程式講解與練習-EEG
2-4程式講解與練習- iris
CNN深度學習-醫學影像辨識實作
3小時
3-1深度學習發展歷史
3-2專家系統、機器學習及深度學習
3-3深度學習訓練方式
3-4 CNN簡介
3-5 CNN模型熱身(CIFAR-10)
3-6醫學影像分類(以chest X-ray為例)
AlexNet、VGG、Inception和ResNet醫學影像分類模型介紹與實作
1.5小時
4-1 AlexNet等經典模型
4-2遷移學習
Mask R-CNN模型創建
3小時
5-1 MASK R-CNN模型簡介
5-2 MASK R-CNN實際應用：標記工具介紹
5-3 MASK R-CNN實際應用：MASK R-CNN程式講解
5-4 MASK R-CNN實際應用：線上實作
Mask R-CNN 序列醫學影像實作
1.5小時
6-1序列影像簡介
6-2影像序列應用–基於Mask R-CNN之喉內視鏡影像物件切割
6-3 CNN應用於視訊檔分類
6-4 3D CNN應用於視訊檔分類
課程講師
鄭淳詩 老師
學歷：清華大學工業工程與工程管理系 博士候選人
經歷：僑光科技大學 講師
專業領域：機器人學、深度學習、計算科學、自動駕駛系統、影像辨識
曾繁斌 老師
學歷：國立清華大學電機工程博士
經歷：核能研究所 副工程師
專業領域：機器學習、深度學習、影像處理
蔡雨潔 老師
學歷：逢甲大學 創意設計碩士學位學程
經歷：僑光科技大學 工設系 研究助理
財團法人人工智慧科技基金會講師
專業領域：資料視覺化、機器學習、產品設計
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主題與時數 |
課程大綱 |
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深度學習環境簡介與建立 1.5小時 |
1-1深度學習環境建立 1-2深度學習套件安裝 1-3 Colab介紹 1-4國網中心使用 |
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SVM（Support Vector Machine）生醫訊號實作 1.5小時 |
2-1 SVM簡介 2-2深度學習與機器學習之差別 2-3程式講解與練習-EEG 2-4程式講解與練習- iris |
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CNN深度學習-醫學影像辨識實作 3小時 |
3-1深度學習發展歷史 3-2專家系統、機器學習及深度學習 3-3深度學習訓練方式 3-4 CNN簡介 3-5 CNN模型熱身(CIFAR-10) 3-6醫學影像分類(以chest X-ray為例) |
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AlexNet、VGG、Inception和ResNet醫學影像分類模型介紹與實作 1.5小時 |
4-1 AlexNet等經典模型 4-2遷移學習 |
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Mask R-CNN模型創建 3小時 |
5-1 MASK R-CNN模型簡介 5-2 MASK R-CNN實際應用：標記工具介紹 5-3 MASK R-CNN實際應用：MASK R-CNN程式講解 5-4 MASK R-CNN實際應用：線上實作 |
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Mask R-CNN 序列醫學影像實作 1.5小時 |
6-1序列影像簡介 6-2影像序列應用–基於Mask R-CNN之喉內視鏡影像物件切割 6-3 CNN應用於視訊檔分類 6-4 3D CNN應用於視訊檔分類 |
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課程講師 |
鄭淳詩 老師 學歷：清華大學工業工程與工程管理系 博士候選人 經歷：僑光科技大學 講師 專業領域：機器人學、深度學習、計算科學、自動駕駛系統、影像辨識
曾繁斌 老師 學歷：國立清華大學電機工程博士 經歷：核能研究所 副工程師 專業領域：機器學習、深度學習、影像處理
蔡雨潔 老師 學歷：逢甲大學 創意設計碩士學位學程 經歷：僑光科技大學 工設系 研究助理 財團法人人工智慧科技基金會講師 專業領域：資料視覺化、機器學習、產品設計 |
iris程式繪製訓練結果圖示
培訓證書發放準則
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課程觀看時數達80%者。
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課程線上測驗成績達70分以上。
學員需同時通過以上條件，將取得工研院產業學院之「AI醫學影像分析技術」培訓證書。
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課程觀看時數達80%者。
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課程線上測驗成績達70分以上。
學員需同時通過以上條件，將取得工研院產業學院之「AI醫學影像分析技術」培訓證書。
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繳費方式
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【課程日期】：113/1/5開通帳號後~3/31，共計12小時
【課程費用】加入工研院學習中心化粧品產業服務LINE好友,未來有相關課程，可優先獲得通知及更多優惠！ (LINE ID：@rku9587a )
課程優惠價：9,800元/人
本課程符合買4送1：4人團報，5人上課(請洽林小姐)，將為您提供企業團報優惠價
【報名專線】請電洽04-2567-8652林小姐
【繳費方式】
繳費方式
(一)ATM轉帳（線上報名）：
繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。
(二)信用卡（線上報名）：
繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」，傳真至產業學院 04-25690361 林小姐 收
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【課程日期】：113/1/5開通帳號後~3/31，共計12小時
【課程費用】加入工研院學習中心化粧品產業服務LINE好友,未來有相關課程，可優先獲得通知及更多優惠！ (LINE ID：@rku9587a )
課程優惠價：9,800元/人
本課程符合買4送1：4人團報，5人上課(請洽林小姐)，將為您提供企業團報優惠價
【報名專線】請電洽04-2567-8652林小姐
【繳費方式】
繳費方式
(一)ATM轉帳（線上報名）：
繳費方式選擇「ATM轉帳」者，系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」，但此帳號只提供本課程轉帳使用, 各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號！！轉帳後，寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至04-25690361工研院產業學院 台中學習中心 收。(二)信用卡（線上報名）：
繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
※繳費後請於收據上註明「公司名稱、課程訊息、姓名、聯絡電話」，傳真至產業學院 04-25690361 林小姐 收
常見問題
Q：如何拿到雲端自學的上課帳號/密碼?
A：本梯次學員報名繳費後，請主動E-MAIL聯繫承辦人員，將收到上課帳號及密碼通知信，若無法登入會員，敬請來電告知。請於線上報名時，提供可收件之mail作為後續申請線上課程帳號使用。
Q：課程觀看期限?
A：本梯次課程觀看期間113年1月5日起~3月31日止! 期限內皆可以無限次數觀看，到期後系統會將課程自動下架!但網站帳號可以永久使用。
Q：課程發票/證書如何取得?
A：需在期限內完成觀看+考試+問卷，並連繫承辦人員，有任何問題歡迎來電洽詢。
Q：我的帳號可以給其他人使用嗎?
A：個人帳號限本人使用，同一帳號之閱讀課程權益禁止轉予任何其它第三人使用。任何未經本院同意之轉讓與轉用行為(有償或無償皆同)衍生之爭議，用戶應負完全責任。 若企業教育訓練需求多個帳號使用，可洽本網站客服洽詢企業用戶方案。
Q：如何拿到雲端自學的上課帳號/密碼?
A：本梯次學員報名繳費後，請主動E-MAIL聯繫承辦人員，將收到上課帳號及密碼通知信，若無法登入會員，敬請來電告知。請於線上報名時，提供可收件之mail作為後續申請線上課程帳號使用。
Q：課程觀看期限?
A：本梯次課程觀看期間113年1月5日起~3月31日止! 期限內皆可以無限次數觀看，到期後系統會將課程自動下架!但網站帳號可以永久使用。
Q：課程發票/證書如何取得?
A：需在期限內完成觀看+考試+問卷，並連繫承辦人員，有任何問題歡迎來電洽詢。
Q：我的帳號可以給其他人使用嗎?
A：個人帳號限本人使用，同一帳號之閱讀課程權益禁止轉予任何其它第三人使用。任何未經本院同意之轉讓與轉用行為(有償或無償皆同)衍生之爭議，用戶應負完全責任。 若企業教育訓練需求多個帳號使用，可洽本網站客服洽詢企業用戶方案。
貼心提醒
1.為確保您的上課權益，報名後若未收到任何回覆，請來電洽詢方完成報名。
2.若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開通帳號前一日通知。
3. 退費辦法：請以學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用 90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數 1/3，退還所繳上課費用之 50％，上課逾總時數 1/3，則不退費。.
2.若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開通帳號前一日通知。
3. 退費辦法：請以學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用 90％，另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程，將依上課未逾總時數 1/3，退還所繳上課費用之 50％，上課逾總時數 1/3，則不退費。.
學習權益
※本課程為數位課程，無特定觀看日期，待報名且繳款完成後，由課程承辦人確認收款無誤後，將開通帳號以及提供觀看連結予學員，並享有付費期間內無限次數觀看權限。
※為確保學員的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請主動詢問是否完成報名。
※數位課程同一帳號僅限本人使用,不得將參加課程活動之權利轉讓予他人。
※請報名學員遵守數位學習平台之隱私聲明相關規範。
※本課程為數位課程，無特定觀看日期，待報名且繳款完成後，由課程承辦人確認收款無誤後，將開通帳號以及提供觀看連結予學員，並享有付費期間內無限次數觀看權限。
※為確保學員的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請主動詢問是否完成報名。
※數位課程同一帳號僅限本人使用,不得將參加課程活動之權利轉讓予他人。
※請報名學員遵守數位學習平台之隱私聲明相關規範。
產業學院緣起
依據行政院「挑戰2008：國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫，首重產業科技人才的效能。
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