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人工智慧醫學組織 Artificial Intelligence Medicine AIM

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Episodes


#1 AIM_OKSC S2-09 AI in Genomics: AI運用於基因體的新大陸與挑戰
2023/05/26 | 01:12:28
#2 AIM_OKSC S2-08 Adapting to changing environments: 生物世界的風險管理
2023/05/12 | 01:04:42
#3 AIM_OKSC S2-07 Bioinformatics in drug development: 藥物開發資料科學化
2023/04/28 | 00:51:41
#4 AIM_OKSC S2-06 從量子的觀點突破傳統生物限制:成為海外PI的經驗談
2023/04/14 | 00:54:58
#5 AIM_OKSC S2-05 Digital Health in dementia :英國失智症計畫 (STAND)與成為NHS 精神科醫師的經驗談
2023/03/31 | 00:59:46
#6 AIM_OKSC S2-04 決策神經科學與仿腦人工智慧系統
2023/03/17 | 01:15:48
#7 AIM_OKSC S2-03 從「臨床骨科」到「應用材料」: 3D列印技術與AI應用
2022/05/27 | 00:46:00
#8 AIM_OKSC S2-02 汙染暴露與健康資訊之視覺化
2022/04/10 | 00:56:10
#9 AIM_OKSC S2-01 從「臨床醫學」到「電腦科學」: 一場意外開展的AI修練之旅
2022/03/18 | 01:01:08
#10 AIM_OKSC 38 人類視覺機制與大腦認知處理
2021/09/23 | 01:09:50
#11 AIM_OKSC 15 學生創業歷程分享
2021/07/16 | 00:41:00
#12 AIM_OKSC 37 互動系統應用在醫療領域與台日求學經驗分享
2021/07/02 | 00:49:30
#13 AIM_OKSC 36 特殊教育學與行為分析
2021/06/25 | 01:21:40
#14 AIM_OKSC 35 英國CS求學經驗與旅英工作經驗分享
2021/06/04 | 00:51:19
#15 AIM_OKSC 34 佛羅里達的打獵季節- 鹿科動物的新興傳染病
2021/05/21 | 01:01:20
#16 AIM_OKSC 33 大腦的50%秘密 - 神經膠細胞的美麗與哀愁
2021/05/07 | 01:07:32
#17 AIM_OKSC 18 荷蘭求學經驗分享- 醫資分析師養成日記
2021/04/16 | 00:54:31
#18 AIM_OKSC 32 大腦如何聽懂人話 - 機器學習in大腦與時序訊號處理
2021/04/09 | 01:15:40
#19 AIM_OKSC 01 藍色蜘蛛網的秘密-行為決策與馬可夫模型的建立
2021/03/21 | 01:13:00
#20 AIM_OKSC 31 AI_Lab 與 倫敦大學(UCL) 生資求學記
2021/03/12 | 01:21:03
#21 AIM_OKSC 30 增強式學習運用於生醫與電網的經驗分享
2021/03/07 | 00:48:35
#22 AIM_OKSC 29 AI與細胞顯微影像之挑戰
2021/02/16 | 01:18:16
#23 AIM_OKSC 05 資料科學運用於藥物相關研究-抗藥性& RNA-binding protein 的秘密
2021/02/07 | 00:55:43
#24 AIM_OKSC 28 防疫小尖兵-疾病檢測平台開發
2021/02/02 | 00:54:11
#25 AIM_OKSC 19 資料科學運用於放射治療計畫
2021/01/25 | 00:34:06
#26 AIM_OKSC 27 荷蘭設計學院中的醫療與設計整合
2021/01/17 | 00:55:21
#27 AIM_OKSC 26 從治療師到日本工程師轉職經驗分享
2020/12/27 | 01:01:18
#28 AIM_OKSC 25 基礎睡眠醫學之研究與應用
2020/12/13 | 00:45:39
#29 AIM_OKSC 24 醫學專業如何強化當代人工智慧的發展- 神經經濟學與獼猴神經生理學的研究原理
2020/12/04 | 01:16:57
#30 AIM_OKSC 23 醫療影像儀器開發血淚史-資料科學的潛在應用
2020/11/25 | 00:42:03
#31 AIM_OKSC 22 資料科學在地球科學上
2020/11/25 | 00:34:32
#32 AIM Podcast簡介- AIM for your future
2020/11/24 | 00:23:20

內容描述


透過世界各地的學界、業界、醫界、新創產業的前輩經驗分享或未來新知,得到自己學習的目標與生職涯規劃相關建議,以了解人工智慧的浪潮

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