生醫訊號處理技術與AI演算
您不需要撰寫程式，只需了解技術原理與量測方法，即可學習生醫訊號量測應用....
課程總覽
課程代號：2325110059
生醫訊號處理技術與AI演算
1.了解人工智慧的技術演進
2.學習深層學習技術實務
3.學習Python程式語言架構
課程型態/ 雲端自學
時 數/ 4 小時
起迄日期/ 可依照公告內容期限觀看
聯絡資訊/ 林智君小姐 04-2568-5000#7135
報名截止日期：2026/3/23
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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。
本課程特邀請工研院專業講師授課，規劃3小時精緻數位課程、1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、相關學理、Python函數應用，包含產品開發所需的軟體工具進行介紹。
課程特色
您不需要撰寫程式，只需了解技術原理與量測方法，即可學習生醫訊號量測應用，並且自行訓練AI模型！
本課程不需要具備程式語言基礎，藉由講師累積多年的產品與技術開發經驗，透過產品帶您了解AI智慧醫材開發技術與原理，並實際操作AI演算法模型訓練。
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無程式基礎的您：不需花費長時間學習數十小時的Python課程，只需透過3小時，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。
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有程式基礎的您：可更聚焦在醫材產品/研發設計最常運用的AI函數及設計原理，了解演算法如何靈活運用，亦能激發您的研發/設計產品思維。
為什麼你適合來上這門課？
一、欲投入AI智慧醫材領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員：
該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢？AI智慧醫療跨域的成功，需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從研發產品、技術面角度切入，協助使用者了解技術原理與量測方法，以及生醫訊號量測應用。是從事相關產品研發及從業人員的您，所需具備的專業知識。
二、大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如：心臟科醫師、醫檢人員、護理師、醫療大數據資料處理/分析人員等)，未來擬投入醫療產業發展者：身處醫療體系的您，在AI智慧醫療的變革中，不可不知未來將如何變，怎麼發展，而自己又該如何應變。只擁有資料，但不知怎麼寫AI演算法？想跨域發展醫材產品？報名本課程，可為您提前做好進入職場的先備能力。無須擁有撰寫程式能力也能應用生醫訊號量測技術，自行訓練AI模型！
三、對AI智慧醫療器材、生醫訊號有興趣且欲提升此領域之專業能力者：人工智慧時代，大家都想跨AI領域成為斜槓人才，或替公司打破市場疆界，提升營收。「智慧醫電」產業更是位於智慧醫療的趨勢浪尖，想進一步了解工研院為產業打造的最新技術嗎？歡迎對本課程有興趣的各界人士報名，一同拓展AI新視野。
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，無程式語言基礎者亦可學習。
課程內容與講師
單元名稱與時數
課程大綱
生醫訊號處理技術與AI演算
４小時
1-1-1人工智慧的技術演進
1-1-2機器學習與神經網路
1-1-3神經網路之激勵函數選用
1-1-4監督式學習之訓練計算
1-1-5神經網路輸出函數選用
1-2-1深層學習技術實務
1-2-2深層學習系統之建構程序與資料預處理
1-2-3 CNN卷積神經網路
1-2-4 RNN遞歸神經網路
1-2-5各種深層神經網路比較
1-3-1Python程式語言架構簡介
1-3-2深層學習資料前處理
1-3-3使用Keras建構DNN深層神經網路
1-3-4使用Keras建構CNN卷積神經網路
1-3-5使用Keras建構RNN & LSTM遞歸神經網路
工研院生醫所
吳國瑞 老師
學歷：國立清華大學電機工程博士
經歷：
工業技術研究院35年技術研發
工業技術研究院 生醫所資電技術組 專案組長
專業領域：
機電控制、訊號處理、醫療器材設計於人工智慧
醫療器材軟硬體開發及系統整合技術
講師介紹影片https://www.youtube.com/watch?v=_4dPnwwUrN4
電子受訓證明發放準則
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課程觀看時數達80%者。
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課程線上測驗成績達70分以上。
學員需同時通過以上條件，將取得工研院產業學院之「生醫訊號處理技術與AI演算」電子受訓證明。
繳費方式
【課程日期】：115/1/1開通帳號後~3/30，共計4小時
【課程費用】加入工研院學習中心化粧品產業服務LINE好友,未來有相關課程，可優先獲得通知及更多優惠！ (LINE ID：@rku9587a )
1.課程優惠價：3,600元/人
2.早鳥優惠價：3,300元/人(開課14天前報名)
3.三人同行優惠價：3,100元/人(限同月份報名，各別選早鳥優惠價格報名後通知承辦人員修改價格)
【報名專線】請電洽04-2568-5000#7135林小姐 (LINE ID：@rku9587a )
【繳費方式】
繳費方式
(一匯款/轉帳：
土地銀行 工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請把「收據/明細/轉帳末五碼」回傳林小姐LINE ID：@RKU9587A
(二)信用卡（線上報名）：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。
※繳費後請把「收據/明細/轉帳末五碼」回傳林小姐LINE ID：@RKU9587A 收
貼心提醒
1. 為確保您的上課權益，報名後若一周內未收到任何回覆，請來電洽詢。
2. 若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開通帳號前一日通知。(帳號已開通者則無法更改)
3. 退費辦法：
(1) 購買 7 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 100% 全額課程費用
(2) 購買 8-14 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 30% 課程費用
(3) 購買超過 15 日（含）申請 → 恕不退費
常見問題
P.S 自學課程可重複觀看，無講義，無檔案。
Q：如何拿到雲端自學的上課帳號/密碼?
A：本梯次學員報名繳費後，請主動E-MAIL聯繫承辦人員，將收到上課帳號及密碼通知信，若無法登入會員，敬請來電告知。請於線上報名時，提供可收件之mail作為後續申請線上課程帳號使用。
Q：課程觀看期限?
A：本梯次課程觀看期間115年1月1日起~3月30日止! 期限內皆可以無限次數觀看，到期後系統會將課程自動下架!但網站帳號可以永久使用。
Q：課程發票/電子受訓證明如何取得?
A：需在期限內完成觀看+考試+問卷，並連繫承辦人員，有任何問題歡迎來電洽詢。
Q：我的帳號可以給其他人使用嗎?
A：個人帳號限本人使用，同一帳號之閱讀課程權益禁止轉予任何其它第三人使用。任何未經本院同意之轉讓與轉用行為(有償或無償皆同)衍生之爭議，用戶應負完全責任。 若企業教育訓練需求多個帳號使用，可洽本網站客服洽詢企業用戶方案。
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。
本課程特邀請工研院專業講師授課，規劃3小時精緻數位課程、1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、相關學理、Python函數應用，包含產品開發所需的軟體工具進行介紹。
您不需要撰寫程式，只需了解技術原理與量測方法，即可學習生醫訊號量測應用，並且自行訓練AI模型！
本課程不需要具備程式語言基礎，藉由講師累積多年的產品與技術開發經驗，透過產品帶您了解AI智慧醫材開發技術與原理，並實際操作AI演算法模型訓練。
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無程式基礎的您：不需花費長時間學習數十小時的Python課程，只需透過3小時，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。
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有程式基礎的您：可更聚焦在醫材產品/研發設計最常運用的AI函數及設計原理，了解演算法如何靈活運用，亦能激發您的研發/設計產品思維。
一、欲投入AI智慧醫材領域發展之資通訊研發/產品開發、醫材設備/輔具、醫電工程、生技醫藥等從業人員：
該如何研發出被市場接受、且符合醫療實際環境的產品呢？AI智慧醫療跨域的成功，需建立在「資通訊科技」及「醫療領域」兩者的專業結合基礎上。本課程從研發產品、技術面角度切入，協助使用者了解技術原理與量測方法，以及生醫訊號量測應用。是從事相關產品研發及從業人員的您，所需具備的專業知識。
二、大專院校、研究所、生醫學院等相關科系學生(如：心臟科醫師、醫檢人員、護理師、醫療大數據資料處理/分析人員等)，未來擬投入醫療產業發展者：身處醫療體系的您，在AI智慧醫療的變革中，不可不知未來將如何變，怎麼發展，而自己又該如何應變。只擁有資料，但不知怎麼寫AI演算法？想跨域發展醫材產品？報名本課程，可為您提前做好進入職場的先備能力。無須擁有撰寫程式能力也能應用生醫訊號量測技術，自行訓練AI模型！
三、對AI智慧醫療器材、生醫訊號有興趣且欲提升此領域之專業能力者：人工智慧時代，大家都想跨AI領域成為斜槓人才，或替公司打破市場疆界，提升營收。「智慧醫電」產業更是位於智慧醫療的趨勢浪尖，想進一步了解工研院為產業打造的最新技術嗎？歡迎對本課程有興趣的各界人士報名，一同拓展AI新視野。
具備醫療器材產品開發經驗者或醫療體系從業人員者佳，無程式語言基礎者亦可學習。
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單元名稱與時數 |
課程大綱 |
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生醫訊號處理技術與AI演算 ４小時 |
1-1-1人工智慧的技術演進 1-1-2機器學習與神經網路 1-1-3神經網路之激勵函數選用 1-1-4監督式學習之訓練計算 1-1-5神經網路輸出函數選用 1-2-1深層學習技術實務 1-2-2深層學習系統之建構程序與資料預處理 1-2-3 CNN卷積神經網路 1-2-4 RNN遞歸神經網路 1-2-5各種深層神經網路比較 1-3-1Python程式語言架構簡介 1-3-2深層學習資料前處理 1-3-3使用Keras建構DNN深層神經網路 1-3-4使用Keras建構CNN卷積神經網路 1-3-5使用Keras建構RNN & LSTM遞歸神經網路 |
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工研院生醫所 |
吳國瑞 老師
工業技術研究院35年技術研發 工業技術研究院 生醫所資電技術組 專案組長
專業領域： 機電控制、訊號處理、醫療器材設計於人工智慧 醫療器材軟硬體開發及系統整合技術
講師介紹影片https://www.youtube.com/watch?v=_4dPnwwUrN4 |
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課程觀看時數達80%者。
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學員需同時通過以上條件，將取得工研院產業學院之「生醫訊號處理技術與AI演算」電子受訓證明。
【課程日期】：115/1/1開通帳號後~3/30，共計4小時
【課程費用】加入工研院學習中心化粧品產業服務LINE好友,未來有相關課程，可優先獲得通知及更多優惠！ (LINE ID：@rku9587a )
1.課程優惠價：3,600元/人
2.早鳥優惠價：3,300元/人(開課14天前報名)
3.三人同行優惠價：3,100元/人(限同月份報名，各別選早鳥優惠價格報名後通知承辦人員修改價格)
【報名專線】請電洽04-2568-5000#7135林小姐 (LINE ID：@rku9587a )
【繳費方式】
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繳費方式 |
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(一匯款/轉帳： 土地銀行 工研院分行，帳號156-005-00002-5（土銀代碼：005）。戶名「財團法人工業技術研究院」，請把「收據/明細/轉帳末五碼」回傳林小姐LINE ID：@RKU9587A (二)信用卡（線上報名）：繳費方式選「信用卡」，直到顯示「您已完成報名手續」為止，才確實完成繳費。 ※繳費後請把「收據/明細/轉帳末五碼」回傳林小姐LINE ID：@RKU9587A 收 |
1. 為確保您的上課權益，報名後若一周內未收到任何回覆，請來電洽詢。
2. 若報名者不克參加者，可指派其他人參加，並於開通帳號前一日通知。(帳號已開通者則無法更改)
3. 退費辦法：
(1) 購買 7 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 100% 全額課程費用
(2) 購買 8-14 日內且未觀看正式付費單元→ 可退還 30% 課程費用
(3) 購買超過 15 日（含）申請 → 恕不退費
P.S 自學課程可重複觀看，無講義，無檔案。
Q：如何拿到雲端自學的上課帳號/密碼?
A：本梯次學員報名繳費後，請主動E-MAIL聯繫承辦人員，將收到上課帳號及密碼通知信，若無法登入會員，敬請來電告知。請於線上報名時，提供可收件之mail作為後續申請線上課程帳號使用。
Q：課程觀看期限?
A：本梯次課程觀看期間115年1月1日起~3月30日止! 期限內皆可以無限次數觀看，到期後系統會將課程自動下架!但網站帳號可以永久使用。
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A：需在期限內完成觀看+考試+問卷，並連繫承辦人員，有任何問題歡迎來電洽詢。
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A：個人帳號限本人使用，同一帳號之閱讀課程權益禁止轉予任何其它第三人使用。任何未經本院同意之轉讓與轉用行為(有償或無償皆同)衍生之爭議，用戶應負完全責任。 若企業教育訓練需求多個帳號使用，可洽本網站客服洽詢企業用戶方案。
