Search
❓ 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～
NT630 特價中
使用 Python 和 Google 最新的 Tensorflow 2 程式庫和 Keras 學習深度學習
從這 19 小時的課程，你會學到
✅ 學習使用 TensorFlow 2.0 進行深度學習
✅ 利用 Keras API 快速建構執行在 Tensorflow 2上的模型
✅ 用卷積神經網路( CNN )進行影像分類
✅ 深度學習在醫學影像中的應用
✅ 基於遞迴神經網路(RNN)的時間序列資料預測
✅ 使用生成對抗性網路(GANs)生成影象
✅ 使用深度學習進行風格轉換
✅ 使用 RNNs 和自然語言處理來產生文字
✅ 透過 API 提供 Tensorflow 模型
✅ 使用 GUPs 加速深度學習
https://softnshare.com/complete-tensorflow-2-and-keras-deep-learning-bootcamp/
【早鳥倒數🔥AI醫學影像辨識一次掌握】
👉 https://bit.ly/2Whgkjl
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
陳珊妮巡迴演唱會：404 (not found)－2020/2/1完整重擊追加場
我們都走在時代的刀口上
無能與力量同時在醞釀
當清醒者失語
無力抵抗
與其靜默療傷
不如再唱一場！
-
演出日期：2020/2/1(六）
演出地點：Legacy Taipei
網路購票：https://pse.is/L2SM4
實體購票：7-11 ibon（iNDIEVOX獨立音樂網）
＿＿＿＿＿＿＿＿＿
🎧數位收聽連結：https://orcd.co/juvenilea
＿＿＿＿＿＿＿＿＿
恐怖谷
什麼生物學的屬性
少女熟女以巧合的肌理
照黑鏡
什麼社會學的屬性
每個人都為不認識自己
而焦慮
複製貼上後再
一鍵消失於集體
什麼才是你的屬性
自然的言下之意… mm~
越完美的
越理想的
越配不上的
Just fake it
越真實的
越不安著
對鏡凝望著：
Just fake it
Till you make it
Google小姐：
看起來不夠擬真但確實是人類，以自己的形象創造神，只要標準配備
無所謂神性之美，他們在真實與幻象的偏差之間，千篇一律的通過了圖靈測驗
蘋果肌的內心戲
黑暗裡的大眼睛
誰敢美得不合時宜
敢優雅不羈
越完美的
越理想的
越配不上的
Just Fake it
越浮誇的
越歧視著
高不可攀的
Just fake it
越勇敢的
越獨特的
越配不上的
越自由的
越叛逆的
越是錯誤的
越真實的
越不安著
正被說服著：
Just break it
Till you make it
什麼生物學的屬性
每個人直到看不見自己
才放心
什麼社會學的屬性
每個人都錯誤詮釋著
自信
複製貼上後再
一鍵消失於記憶
你可還記得
舊照片裡
逼真的自己
＿＿＿＿＿＿＿＿＿
網路社群照片上的女生越來越像了：大眼睛，窄鼻樑，尖尖小小的下巴…
可是單眼皮在某些人臉上就是很帥啊！強壯的咬合肌蠻有個性啊！為什麼對美的標準那麼趨近於一致呢？總覺得最吸引人，最容易被記住的臉，通常來自一點不完美的比例，我認為那是獨特。
隨著〈恐怖谷〉音樂的展開，我發現自己在探索的，不只是整形，如同香港心理學家趙千鎂所說：
「不需要對整形手術做出判斷，它不好也不壞。
如果你有一個困擾你的身體缺陷，那就去做。如果只是因為你根本不喜歡自己，那麼整形也不會改變任何事情。」
也不只是修圖軟體：
那是一種惡性循環。社群媒體鋪天蓋地的「美化現象」導致人們對正常事物抱持不切實際的期望，並傷害那些不使用的人的自尊。美國醫學期刊發表的一篇報告指出，濾鏡照片模糊了現實和幻想的界限，可能引發的身體畸形恐懼症，患者過度將注意力集中在想像的外貌缺陷上。
於是〈恐怖谷〉的ＭＶ影像和訪談計畫接連展開，希望能夠開啟更多人與自己的身體對話，我邀請了在各自工作上擁有專業的藝人以及其他領域的工作者，先是將他們變成接近網路審美的樣子，再還原他們的樣貌，介紹他們的職業。我想說的是：雖說人只有一輩子，但卻有無數日子要過啊，還有更多重要的美好的事等著啊。
你無需擁有不屬於自己的長相，才能做自己真正喜歡的事。
記得剛開始做音樂的時候，發覺自己不懂的事真的很多，其中還包括被認為長得醜，個子太高，審美怪異…
原來長輩從小誇讚的身高，並不符合歌手在電視螢幕上的比例，原來不夠立體的五官，很容易因為不同化妝師的手法，就變了樣子。花了好多年的時間琢磨，現在的我在工作時妝髮不假手他人，自己做造型決定每一個場合該穿的衣服。不知不覺間，我習慣了自己的樣子，成為自己的專家。目前的我還不想改變自己，想想萬一哪天變美了，還得重新學習很多事情呢。
我發現和自己的身體相處久了，感情還算不錯。
「怎麼可能？我們覺得你臉小身材瘦高，是不少女生羨慕的類型啊！」
這是和女人迷的編輯群第一次碰面閒聊的對話。
於是我們意識到審美持續在演進，但是制約和批評一直都在。
偶爾看到新聞隨意讓女生冠上正妹的稱號，再看到樓下一堆批評正妹的留言，我們真的擁有「可以不漂亮的」權利嗎？還是一直疲憊著為了自己並不確定的美而努力。
「我沒有要壓過別人的想法，但是想要戰勝自己的瑕疵。」--大象體操貝斯手凱婷
美是主觀的，到現在我也從不認為自己長得美，但是對於工作和生活，每個人可以擁有自己的一套累積。
「一旦你知道你自己是誰，要如何成為自己的時候，就不會只在意外貌。」--田馥甄
我也知道那些關於外在的批評，並不會影響我想成為一個專業音樂人，所付出的努力與得到的成就感，在這個女性音樂製作人還是少數的環境裡，我一直試著給予不同質地的堅強與柔軟。就和徐佳瑩所說的一樣：
「我要去凸顯心目中比外型還更有價值的事物，包括我的音樂、創作裡面想要表達的。」
〈恐怖谷〉只是一個開端，我和女人迷X性別力將會延續這個討論，藉由這些參與者的深度訪談，帶領我們探索身體與生命的 #Realbeauty #真正的美麗
訪談拍攝過程和想像中很不一樣，到後來每個訪問，現場都很有溫度，從所有工作人員聚精會神，仔細聆聽的安靜裡，知道我們正在做一件有意義的事。謝謝攝影師余靜萍陪著我東奔西跑，從台北到香港到上海，我們真的都能感受到你所說的：
「很像是在和被拍的人交換禮物。」
從這個計畫獲得很多。我們發現了家庭教育深遠的影響。聽到林嘉欣說女兒戴著牙套上學那天，他原本擔心女兒去上學被取笑，但孩子卻選擇花時間和同學解釋關於自己牙套的事：
「我的女兒真的是在執行勇氣這兩個字，她說有歧視或是不同的眼光，就是因為他不懂，可是當你解釋了，他懂了，就不會有不同的眼光啊！」
「如果你希望你的小孩變成一個勇敢的人，請你自己就要變成一個勇敢的人。」--丁寧
我們從訪談中學習著用不同的方式看待自己的身體，八仙塵爆倖存者，現在成為業餘作家的陳寧說：
「我還可以在這個世界裡探索，悲傷喜悅，既然可以站在這邊，我要感謝自己的傷疤，我沒有理由成為第一個背棄它們的人，就算全世界都覺得它不漂亮」
「我們不需要不斷的藉由做甚麼，去確認別人的回應，以至於其實我們全身上下，都是藉由別人的評價修正過的自己。」--焦安溥
從各個行業專業工作者的口中，我們得以拓展自己關於美的見識。我們試著瞭解，為什麼女性錄音師混音師那麼少，我們也在聆聽音樂人對視覺的看法：
「每個行業都需要一些想像力，都照SOP做的話，人生也會很無趣。」--黃文萱(混音師)
「我覺得影像不是真能百分之百，抓住美的事物，而是你能在某一瞬間，從那個小的框框，去發現學習美的角度。」--周筆暢
最後，我想引用26噸貨卡司機李佳玲的帥氣結尾：
「OK啊！面對自己的不足吧。去突破吧，去挑戰自己，不是因為別人，是因為自己。」
衷心感謝每位參與者，感謝他們的坦然與分享，讓我們思考，給我們力量。 By 陳珊妮
＿＿＿＿＿＿＿＿＿
詞曲：陳珊妮 Sandee Chan
製作人：陳珊妮 Sandee Chan
編曲：米奇林 MCKY
吉他：徐研培 Eric Hsu
貝斯：甯子達 Michael Ning
和聲編寫演唱：陳珊妮 Sandee Chan
錄音師：陳文駿 AJ Chen
混音：陳文駿 AJ Chen ＠強力錄音室
導演：陳珊妮 Sandee Chan
宇宙攝影師：余靜萍
製片：劉粉圓 劉怡佳
現場執行：洪家翎
製片助理：邱繼弘
選角：陳靜媚
選角助理：郭琦玲
攝大助：林晧煒
攝影助理：王丞宇
攝影助理：張雅婷
妝髮師：黃宇蔓
妝髮助理：呂欣倫
恐怖谷 X 女人迷 X 性別力
訪談：吾思傳媒 女人迷團隊
後期導演：談宗藩
後期製作：QFX、談宗藩
後期協力：李麥朵、 李文靜
平面宣傳修圖：談宗藩
標準字設計：畢展熒
平面設計：Kewpie Wu
網路宣傳：周珊伃
特別感謝： 李文靜、莊于璇、Diana Chen、Brendy Chen、Amy、歐歐、千千、李麥朵、余品婕、邱晨芳、屈艾倫、Siren、小苗、趙浩浩、黃尹姿、黃夏妤、小皮、阮于恬、李季、晏羽、吐司貓、金美、Yoshiko Fan、玖伍拾肆
簡單來說，智能診療就是將人工智慧技術用於輔助診療中，透過最新 深度學習 技術，讓電腦從大量數據訓練的過程來「學習」專業知識，提升診斷和治療的正確率， ... ... <看更多>
全台大學開課課程資訊網，機器學習(machine learning)的最新進展，特別是在深度學習(deep learning)，對於醫學影像的識別、分類和特徵選取產生了巨大的助益。 ... <看更多>
醫學影像 深度學習 在 醫學影像深度學習-常用工具簡介 - YouTube 的推薦與評價
深度學習 在 醫學影像 上已有許多應用，這些演算法都是透過程式來實行。這段影片簡介幾個常用的 醫學影像 工具，可以用來檢視影像及進行標注。 深度學習 的 ... ... <看更多>