課程名稱 |
醫學資訊導論 Introduction to Medical Informatics |
開課學期 |
109-2 |
授課對象 |
學程 智慧醫療學分學程 |
授課教師 |
陳尚澤 |
課號 |
CSIE5744 |
課程識別碼 |
922 U4740 |
班次 |
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學分 |
3.0 |
全/半年 |
半年 |
必/選修 |
選修 |
上課時間 |
星期四2,3,4(9:10~12:10) |
上課地點 |
博雅406 |
備註 |
初選不開放。智慧醫療學分學程所屬電資學院核心課程 限醫學院學生(含輔系、雙修生) 總人數上限:36人 |
課程網頁 |
https://www.csie.ntu.edu.tw/~stchen/teaching/med21 |
課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
本課程尚未建立核心能力關連 |
課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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課程概述 |
近年來,智慧醫療為國際健康醫療發展的新趨勢。世界衛生組織(WHO)對「智慧醫療」(eHealth) 定義為“資通訊科技(ICT) 在醫療及健康領域的應用,包括醫療照護、疾病管理、公共衛生監測、教育和研究”。其中,人工智慧於智慧醫療上的應用更是目前國際智慧醫療研究與產業的焦點。為培育台灣頂尖智慧醫療人才,我們必須培育醫療相關專業人才對於機器學習程式設計之基礎學養。於機器學習之相關程式設計中,又以Python為目前最主流之程式語言。因此,本課程預計教授Python之基本語法,以及其於機器學習相關分析中所常用之package。於學期的尾聲,我們將介紹機器學習中之電腦視覺(Computer Vision)於醫學資料之應用。透過本課程,我們期待藉由醫學院與電資學院互補之專長整合醫學應用與電機資訊技術,培育出台大智慧醫療學程中之頂尖人才。 |
課程目標 |
1. 藉由醫學院與電資學院互補之專長整合醫學應用與電機資訊技術。
2. 增進醫學資料分析與程式設計、機器學習、電腦視覺等技術之結合。
3. 促進醫學電資兩院交流、以及促進未來合作機會。 |
課程要求 |
待補 |
預期每週課後學習時數 |
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Office Hours |
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指定閱讀 |
待補 |
參考書目 |
1.Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, 2006, Springer
2.Introduction to Machine Learning, Ethem Alpaydin, 2009, MIT Press
3.Learning from Data, Yaser S. Abu-Mostafa , Malik Magdon- Ismail, Hsuan-Tien Lin
4.Prof. Hung-Yi Lee’s Machine Learning website: http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html |
評量方式 (僅供參考) |
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