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課程目標/學習目標：
1. 學習利用Python寫網路爬蟲、數據分析、資料預測走向、資料視覺化等程式與功能
2. 學習利用課堂中學習的Python程式解決經典問題，例如影像分析、分類與生存預測等
3. 學習利用資料科學解決現實問題
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❓ 很多學員在粉絲團私訊留言詢問：
「AI資料科學家學程，沒有程式語言背景的人適不適合來學習～？」
大家放心！這個學程當初在設計時，兼顧「在職進修」與「零基礎者」兩大元素進行課程設計，學程安排主要以線上課程搭配直播實做為主，學員們可以按照我們提供的課表進行學習，也可以按照自己學習狀況進行進度調整，只要於直播實作課之前，完成指定課程進度即可。
AI資料科學家學程的學習架構主要分成三階段：
🔹AI基礎力：培養思維為主的線上課
🔹AI技術力：技術入門為主的線上課搭配直播課
🔹AI應用力：產業應用為主的線上課搭配直播課
主題內容包含資料科學科普、Python、資料庫、網路爬蟲、資料探勘、資料視覺化、機器學習、影像辨識、深度學習、自然語言處理、醫學影像分析、智慧製造分析等，長達80小時的全線上培訓。
如果有意朝向資料科學領域發展的學員們，可以幫自己在下半年安排一次進修的機會，更深入了解原來大數據與人工智慧是什麼！
歡迎至下方留言處，點擊連結了解詳細課程內容～
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【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❓
📍於貼文留言: 「#AI醫學影像辨識」助教將私訊超優惠連結給你
若可以公開分享此篇貼文，會更棒棒喔🎉🎉
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
👑13種視覺化分析作品＿業界最紮實也最超值
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