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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～
你是否...
❓想了解影像分析整體架構與分析方法
❓想進入醫學影像分析卻不知道怎麼開始
❓想更精確地擷取影像特徵
❓想知道如何更進階提升模型準度
💘TibaMe幫你準備好了！
AI醫學影像分析實作直播學程全攻略
帶你活用Python程式語言，實作高達13種醫學影像成果
徹底滿足你的學習與實作慾望！
🔷 基礎班：6種資料視覺化分析作品
🔑 運用NumPy / Pandas / Matplotlib進行病歷資料分析
🔑 運用OpenCV進行胸腔影像去雜訊、銳利化、邊緣偵測、特徵萃取
🔑 利用Keras深度學習建模進行影像分析
🔑 創建CNN模型進行手寫數字辨識
🔑 CNN影像辨識 + 遷移學習優化新冠肺炎X光分類
🔑 優化經典 CNN 影像辨識進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔷 進階班：7種資料視覺化分析作品
🔑 運用CNN 語意切割、萃取影像特徵進行辨識腦腫瘤組織影像
🔑 用CNN 語意切割，辨識影像進行糖尿病視網膜病變病灶嚴重度分級
🔑 以語意切割偵測影像進行細胞分類
🔑 應用物件偵測Yolo模型進行標註物件範圍進行血球偵測
🔑 創建VGG模型進行心電圖波型影像分類
🔑 以資料擴增優化創建EfficientNet 模型進行分類肺炎影像分析
🔑 創建ResNet模型3D胸腔醫學影像分類輔助診斷
早鳥階段最優惠！
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