智慧製造專班課程大綱

每日課程原則如下:

時段內容
09:30am ─ 10:40pm早上課程
10:40am ─ 11:00pm交流時間
11:00am ─ 12:20pm早上課程
12:20pm ─ 13:20pm午餐時間
13:20pm ─ 14:30pm下午課程
14:30am ─ 14:40pm休息時間
14:40am ─ 16:30pm下午課程
16:30am ─ 17:00pm午茶交流
17:00pm ─ 17:45pm專題講座I
17:45pm ─ 18:30pm專題講座II

課程安排

週次主題內容大綱
第一週開學典禮
第二週統計與資料分析1.敘述性統計與機率分布
2.參數估計與假設檢定
3.探索性資料分析與資料視覺化
第三週機器學習與演算法概論1.機器學習概論
2.非監督式學習方法
3.監督式學習方法
4.學習理論、泛化與特徵重要性
第四週深度學習入門1.深度學習簡介
2. 深度學習實務技巧與前瞻技術
3. 對抗式學習入門
4. 強化學習入門
第五週電腦視覺1. CNN 原理簡介
2. 代表性 CNN 模型
3. CNN 於電腦視覺之應用與實際案例
第六週深度學習手把手與講解深度學習的程式實作 (物件偵測 & RNN)
第七週智慧製造與生產線上的資料科學1.智慧製造的理論與實務
2.製造生產數據與AI應用
3.自動化生產排程與演算法
第八週I.半導體製造彈性決策模式與分析、科技管理與服務系統
II.電腦視覺結合深度學習於智慧製造上應用
1.決策分析、資料挖礦、組合決策、半導體製造模式與分析、科技管理與服務系統
2.智慧監控技術、深度學習之電腦視覺模型應用、物件偵測與分類、語意分割、和動作辨識與預測等實際案例
第九週人工智慧的製造產業應用1.系統性思維與問題定義
2.「一生受用的統計學- 應用與實務案例」
第十週I.智慧機械與機電整合
II.智慧機械與智慧製造
1.智慧機械與機器人、先進綠能設備製造、智慧車輛
2.振動控制、強健控制、智慧型材料分析與應用Smart Materials and Structures、Vibration Control、Acoustics Control、Robust Control
第十一週I.智慧製造與工業4.1
II.人工智慧開發環境建置
III.引入 AI 之前，企業必須知道的資料分析與機器學習實務
1.智慧製造、半導體生產自動化、虛擬量測、預測保養
2.開發環境建置分享、雲端平台與終端平台、AI人員團隊的建置與所需的Know-how
第十二週結業典禮 / 成果發表
  • 主辦暨執行單位:
    財團法人台灣人工智慧學校基金會
  • 協辦單位:
    中央研究院資訊科學研究所、中央研究院資訊科技創新研究中心
  • 捐助企業:
    台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電、新光人壽-新壽管理維護