【線上】雲端自學課程-AI醫學影像分析技術-工研院產業學院台中學習中心(二)

尤思雅 — Fri, 13 Mar 2026 08:00:23 +0000

開課日期：隨時開課上課地點：其他雲端自學上課費用：線上洽詢課程介紹：線上自學讓您隨時掌握學習節奏，多個 …

開課日期：隨時開課
上課地點：其他雲端自學
上課費用：線上洽詢

課程介紹：

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。

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課程內容：

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。 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。

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-EEG2-4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

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