113-2【醫療人工智慧基礎班】可實體、遠距,無程式經驗也可參加,114/1/24前享早鳥優惠!
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- 114/1/24(五)前完成報名繳費享鳥優惠8折 -
醫療人工智慧基礎班
-可實體、遠距上課,無程式經驗也可參加,認真學保證會-
配合政府「5+2 創新產業計畫」,透過由淺入深的智慧科技知能引導、智慧生醫產業深入了解,
以及人工智慧程式撰寫等培訓,希冀有更多具程式背景之跨領域人才,投入智慧醫療領域,開創此領域之新紀元。
113-2 醫療人工智慧基礎班 課表
日期 |
課 程 主 題 |
課 程 內 容 |
3/3 (一) |
Python 基礎 |
1.Python 環境設置與簡介 2.基本語法:變數、資料型態、運算子 3.控制結構:條件判斷與迴圈 |
3/5 (三) |
Python 進階 |
1.函數與模組 2.檔案處理:讀寫檔案 3.常用標準庫介紹:如 math、datetime等 |
3/10 (一) |
資料處理與分析 |
1.NumPy:陣列操作與數學運算 2.Pandas:資料框操作與資料處理 3.資料視覺化:Matplotlib |
3/12 (三) |
機器學習基礎 |
1.機器學習概念與應用 2.監督式學習與非監督式學習 3.資料前處理:標準化、正規化、特徵選擇 |
3/17 (一) |
監督式學習 |
1.回歸分析:線性回歸與多項式回歸 2.分類演算法:k 近鄰算法(KNN)、支持向量機(SVM) |
3/19 (三) |
非監督式學習 |
1.聚類分析:k 均值聚類(K-means)、層次聚類 2.降維技術:主成分分析(PCA)、t-SNE |
3/24 (一) |
深度學習基礎 |
1.深度學習概念與應用 2.神經網路基本結構 3.深度學習框架介紹:TensorFlow 與 Keras |
3/26 (三) |
卷積神經網路(CNN) |
1.CNN基礎概念與架構 2.CNN在圖像識別中的應用 3.CNN實作 |
3/31 (一) |
遞迴神經網路(RNN) |
1.RNN基礎概念與架構 2.長短期記憶網路(LSTM)與其應用 3.RNN實作 |
4/2 (三) |
醫療資料處理 |
1.醫療資料的特性與挑戰 2.醫療資料庫介紹與操作 3.醫療資料前處理:資料清洗與整合 |
4/7 (一) |
醫療資料的機器 學習應用 |
1.病患分類與診斷模型實作 2.機器學習在醫療中的案例分析 |
4/9 (三) |
醫療資料的深度 學習應用 |
1.醫療影像分析與實作 2.深度學習在醫療中的案例分析 |
【授課教師】魏春旺 老師
【上課日期】114年3月3日至114年4月9日 每周一、周三 18:00-21:00
【上課地點】實體:高雄醫學大學教室、遠距:線上會議室 (上課前通知)
【招生對象】對於醫療資訊分析有興趣之社會人士或在學學生(無經驗可,認真學保證會)
【報名費用】10,800元
【報名日期】即日起至114年2月19日(三)或36人額滿為止
【特價優惠】 (擇一使用)
1.114年1月24日(五)前完成報名並繳費者享早鳥優惠8,640元
2.凡4人同行完成報名並繳費者皆享85折優惠價9,180元(僅提供現場或通訊報名)
3.本校教職員工生或舊學員享9折優惠價9,720元
【課程詳細資訊】
醫療人工智慧基礎班:https://reurl.cc/8Xr0nM
【報名方式】
1.網路報名:http://dce.kmu.edu.tw/(如未註冊過,需先申請“新帳號”)
2.臨櫃報名:上班期間(星期一至五)上午9:00-17:00(中午不休息)請至本校勵學大樓3樓半 教務處推廣教育與數位學習中心
3.通訊報名:請將報名表填妥連同報名費用(請購買郵局匯票,匯票受款人請寫「高雄醫學大學」)一起以掛號寄至高雄市三民區十全一路100號(高雄醫學大學教務處推廣教育與數位學習中收)
【注意事項】
1.依教育部113年6月28日臺教高(四)字第1130064519號函,學辦理營隊、學習課程與招生作業不得有違背招生公平性、損及社會各界對於多元入學制度之公信力之情事,本校辦理各式營隊、課程暨後招收高中生之活動仍應依教育部111年3月9日臺教高(四)字第1112201260號函示(諒達)不得授予參與證明(或結業證書),俾避免違反招生倫理及破壞招生公信,以杜爭議。
2.繳費收據請保留至課程結束。若未達開課標準則全額退費,退費相關事項依本校推廣教育退費規定辦理,洽詢電話(07)312-1101轉2270
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