無論你是想轉職、想接案或精進醫學影像分析,以下這些案例與技能,你一定得會!
13種醫學影像分析作品一次帶走
線上課程+直播實作的全線上培訓模式
隨時隨地皆可複習,零基礎也能學得會
5堂共10小時線上課程:為你打好理論基礎,順利銜接直播實作,線上課程一年內可以隨時複習。
8堂共20小時直播實作:直播時間固定每週一 19:00 – 21:30,由講師手把手教學醫學影像分析。
本期直播時間:05/06、05/13、05/20、05/27、06/03、06/17、06/24、07/01
優秀學員作品
結訓學員:蔡○浩
結訓學員:王○禾
結訓學員:徐○珺
結訓學員:Robert
結訓學員:陳○婷
結訓學員:李○漢
結訓學員:王○昇
結訓學員:莊○潔
學完這門課,你將會獲得
完訓證書
成功完成8週學習計畫繳交7個專題作品,將頒發「AI醫學影像分析學程」結訓證書。
一年內免費複習一次
如果一次學不會,別擔心!
我們提供一年內免費複習的機會,確保你真的學會!
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直播課程大綱
Week 1:Python資料處理 + 影像處理 + 醫學影像DICOM檔案存取
- Colab使用教學
- NumPy 語法實作
- Matplotlib 語法實作
- Pandas 語法實作
- 醫學影像成像簡介:X光、電腦斷層、超音波、核磁共振等
- DICOM檔案簡介
實作:Python資料處理,DICOM檔存取
作業:Python資料處理與資料視覺化,影像處理與特徵萃取
Week 2:機器學習&深度學習
- 機械學習 & 深度學習基本原理
- Tensorflow, Keras 基本操作
- 建構與訓練基本神經網路
實作:訓練神經網路
作業:數字辨識
Week 3:卷積神經網路辨識醫學影像
- 學習卷積神經網路(CNN)原理與架構
- 撰寫影像分類網路
實作:CNN辨識X光肺炎分類
作業:CNN辨識視網膜病變分級+線上Kaggle班內評比
Week 4:知名CNN模型與遷移學習
- 學習經典CNN模型設計思想
- 遷移學習概念與實作
實作:經典CNN+遷移學習辨識肺炎X光分類
作業:使用遷移學習辨識視網膜病變+線上Kaggle班內評比
Week 5:實務工具&成效指標
- 動態資料讀取
- 影像擴增實作
- 分類進階指標簡介
實作:腦部腫瘤MRI分類
作業:使用進階工具訓練X光肺炎分類模型+線上Kaggle班內評比
Week 6:語意切割於醫學影像
- 切割模型基本架構與原理
- 實作語意切割模型
實作:腫瘤語意切割模型
作業:視網膜血管語意切割+線上Kaggle班內評比
Week 7:物件偵測於醫學影像
- 物件偵測模型基本架構與原理
- 物件偵測成效指標
實作:物件偵測應用於血球偵測
Week 8:心電圖,3D醫學影像,總結
- 應用CNN於心電圖辨識
- 3D醫學影像處理
- 可解釋性AI
- 不平衡資料集進階處理
- 課程總結
實作:心電圖辨識,3D MRI影像腫瘤切割
作業:心電圖疾病分類+線上Kaggle班內評比
學員見證
張志銘
AI醫學影像辨識學程 第三期
TibaMe將課程分為線上影片和線上直播兩部份我認為是很好的方法,直播老師可以較有效率的把時間放在重點觀念,已經有相關經驗的學員不會花太多時間在聽重複的內容,完全從零開始的學員也能先在線上影片教材中學習必備的知識,我也十分推薦李晨民老師的直播課,老師對於影像應用相關的AI知識量相當齊全,許多學員也會在直播課中提出在課程範圍外的相關問題,老師也都能一一為我們解惑。
邱兆揚
AI醫學影像辨識學程 第三期
透過TibaMe的課程可以從基礎到實際應用,省下了不少時間也少走許多冤枉路。記得有一位前輩跟我說過,要花錢並實際繳交作業和考試,才能逼迫自己有效率地去學習新的技術,現在想起來確實有道理,也跟大家分享一下。 1、學習內容與規劃層面 課程內容包含基本的開發環境建置到完整的醫學影像處理,如同實際完成多個深度學習專案。 2、老師教學與助教協助 直播教學流程順暢,老師與助教相當專業,提問能得到完整回答。
康培玲
AI醫學影像辨識學程 第五期
我的工作是研究單位的專案計畫管理,對於python程式我完全沒有學過,可以說是完全從零開始學習的。因為工作專案計畫的關係,需要對於CT醫學影像DICOM格式的檔案有編修、辨識、3D影像切割與重建等任務,索性乾脆趁著這個專案的機會,自己也來進修學習相關的技能,學習期間,也很謝謝助教的熱心協助,大大小小的問題,助教也像李老師一樣不厭其煩地跟我解釋,或者引導我去找出正確答案的方向,真心謝謝你們喔!!
馬維銘
AI醫學影像辨識學程 第六期
有幸參與 TibaMe 學習平台學習,在專業、熟悉程式語言,又有醫療實務經驗的優良師資指導下,且有教學熱忱輔導老師,叮嚀作業的繳交,整體課程設計幫助我突破有效應用 Python程式語言的特色,能夠精熟各演算法比較,實作練習中找到有效的識別出癌症腫瘤、腦瘤等醫療應用,講師提供授課講義,讓我能夠掌握所有講授到的領域知識,可以專心聽講,百分之百的接受到老師要傳達的知識與能力。
李威宗
AI醫學影像辨識學程 第六期
李晨民老師對AI醫療影像有非常獨到且專業的見解, 並且在直播學習上對於學員提出的疑問非常地誠懇回答,任何問題提出只要與課程相關老師會用他方式告訴學員結論或結果,遠比之前上過外部單位舉辦昂貴的AI醫療影像課程要好上許多倍,學習上也相當方便透過遠距學習+複習+預習可以自行安排想要學習時間,我完全無條件推薦李晨民老師所舉辦的課程。
陳志傑
AI醫學影像辨識學程 第六期
對於從未接觸過機械學習和深度學習的我,在八週實作和課後作業中學到不同類型影像,如何從機械學習 Regression 和 Classification 類型中選擇做資料分析,更理解其背後的數學邏輯與運算方式,期間學會如何用CNN和RNN做各類影像與疾病分析,從基礎到進階經由堂中老師精闢與淺顯易懂講解,讓我對於之後工作求職多了信心和一項技能,AI運用廣泛並且還有很多未開發領域需探索學習。
以科技助力學習,提供專業教學服務
直播課缺席不用請假
l 提供七天直播影片回放複習 l
直播課有事缺席不用怕,每堂直播課將進行課間錄影,錄影檔將保留7天提供給學員們進行複習或補課,讓工作繁忙的你,也能跟上每週學習進度。
學習行為數據庫
l 完整學習進度追蹤與成果回顧 l
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TibaMe用科技加值教育,透過學習行為數據庫,幫助你累積學習歷程,完整紀錄學習軌跡,讓你的進步看得到、更有感,輕鬆安排自己的學習進度。
學習進度課表
I 提供個人化學習週報表 l
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開訓後提供18週完整學習課表,由教學設計師幫你量身打造每週學習進度與寄送個人化學習週報表,讓你總結上週學習成果並瞭解當週的學習進度。
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開課倒數優惠:4/23 ~ 5/6
NT$8,500 15,250
- 1日內開通專屬學習站台
- 搶先預習所有線上課程內容
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- 開通專屬學習站台後,可先學習5堂線上課程+1堂AI醫療產業案例分析講座的課程內容,即早學習開課後更能掌握學習進度狀況。
- 2024/5/6 ~ 2024/07/01
- ( 線上課程觀看期限:2025/8/31止 )
- 線上課程+直播實作
- 5堂線上課程
- 8堂直播實作課程
- 加贈1堂AI醫療產業案例分析講座
- 13種醫學影像分析作品一次帶走
- 學員LINE專屬交流社群
- 隨課專業助教
選擇報名方案
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已超過國內外 94 所大學、195個系所、400位師生參與學習
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AI近幾年發展迅速,各產業皆需AI人才推動產業AI化。我們期望能透過此學程培養AI能力,讓每一位學生都能夠透過學習,成為AI專業人才。
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常見問題
1.什麼時侯開始上課?每週需要投入多少時間學習呢?
▲ 學程早購買早享受,凡購買並開通學習入口後,學員可以搶先預習已上架的線上課程。
▲ 建議每週平均3小時投入學習,會有最佳的學習效果。
▲ 學程將從2024/05/06開始,並於2024/07/01結訓,共8週的課程(線上課程觀看期限:2025/05/06)。
▲ 學程主要以全線上培訓為主,同學們透過線上課程搭配直播實作的學習模式進行學習。
▲ 開訓後每週一19:00~21:30安排直播實作,由講師帶領學員完成多項AI醫學影像分析作品。
2.上課的方式為何?
▲ 專屬學習站台於購買後1個工作天內進行開通,學員可以預習已上架的線上課程,並於課表指定日期上線參與直播實作課程。
▲ TibaMe會提供每週建議學習課表,學員們可按照課表進度進行學習或按照自己安排的時程學習。
▲ 線上課程學習學習完成達發證條件後,系統自動會生成證書需要約一個工作天的時間,如無收到證書請聯絡客服人員
或負責此班別的導師~!!
3.如果直播課程當天有事無法參與怎麼辦?
▲ 若當週直播課程真的無法參加,請別擔心!每堂直播課都會進行課程錄影,並於課後 1~2 天提供學員們一週時間進行回放觀看。另外也有提供學員一年內(以開訓日起算),若有需要可以申請免費複訓一次。
4.報名成功後我需要做什麼?
5.有專人可以提供我服務嗎?
▲ 學程將安排導師及助教,報名成功後隨時都可以在課程討論區提出問題。
▲ 導師及助教於課前/中/後會確認學員狀態,提供學習服務及課後輔導,幫助學員達到最佳的學習效果。
6.緯育TibaMe專業學程延班、轉班、退費相關規則?
緯育TibaMe專業學程進行方式為直播與錄播雙軌進行,報名時請務必確認課程的上課程時間是否都可以配合安排,
若開課後因個人因素多時段無法全程參與課程請參考下列學習方式,恕不提供改期、延班、轉班申請加入新的班級謝謝。
▲ 可善加利用專業學程所提供直播錄影觀看時段,可自行安排複習。
▲ 每一期專業學程結訓後每位學員都可以向緯育TibaMe人員申請一次的免費複訓學習。
緯育TibaMe專業學程退費申請,請參閱下列相關說明:
▲ 第一次直播課程開始前且學習時未達50%申請退款,可全額退費。
▲ 第二次直播課程開始前且學習時未達50%申請退款,可退課程費用50%。
▲ 第二次直播課程後,恕不提供退款申請。
7.無法準時上直播專案課程怎麼辦?需要請假嗎 ?
▲ 若您有無法抗拒的因素無法當下參與直播專案實作課程,不需要進行請假的動作。
▲ 但是最後證書提供的標準是以專案的繳交數量,決定通過與否,所以不建議太常請假,以免影響您的上課權益。
8.請問要如何才能拿到結訓證書?
▲本學程共有8次直播課,每出席1次得5分。共有7份課後作業,每完成1份作業可各得5分。只要總分拿到60分以上,就可以拿到結訓證書。
9.課程會有哪些硬體、軟體的要求呢?
作業系統: Windows系統:Windows 10(含)以上64位元
Mac系統:macOS 12 (或更高規格)
處理器: Intel® Core™ i3-2100 @ 3.10 GHz/ AMD FX-4100 @ 3.60 GHz or better(或更高規格)
記憶體: 8 GB 記憶體(或更高規格)
顯示卡: NVIDIA® GeForce® GT 450 1GB/ ATI® Radeon™ HD 7770 1 GB or better(或更高規格)
DirectX: 版本:11
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