週別 | 課程主題 | 內容大綱 |
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第一週 |
開學典禮 人工智慧概觀 機器學習 |
1.人工智慧概論 2.機器學習概論 3.監督式學習方法 4.學習理論、泛化與特徵重要性 |
第二週 | 深度學習 卷積神經網路 電腦視覺 |
1.深度學習理論與實務 2.卷積神經網路概論與實務 3.電腦視覺方法與應用 |
第三週 |
No-Code醫療影像分析 地端大型語言模型實作 手把手預備課程 |
1.No-Code醫療影像分析 2.LM studio 實作 3.手把手預備課程 |
第四週 | 醫療實作案例分享 |
1.透過醫療實作案例,從中理解人工智慧程式的撰寫 2.培養定義問題、解決及場域導入方式等關鍵能力。 |
第五週 |
專題演講 結業典禮 |
1. 智慧醫療應用 2. 專題分享 |
時段 | 內容 |
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09:30 ─ 10:50 | ? 課程 |
10:50 ─ 11:10 | ? Break |
11:10 ─ 12:30 | ? 課程 |
12:30 ─ 13:30 | ? Lunch |
13:30 ─ 14:50 | ? 課程 |
14:50 ─ 15:00 | ? Break |
15:00 ─ 16:20 | ? 課程 |
16:20 ─ 16:40 | ? Break |
16:40 ─ 17:30 | ? 短講 |
17:30 ─ 18:00 | ? 分組交流 | 專題討論 |
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