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：10/04、10/11、10/18、10/25、11/13、11/20、11/27、12/04
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。
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如果一次學不會，別擔心！
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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。
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直播課缺席不用請假
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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
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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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