智慧製造專題實作班-課程大綱

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週別課程大綱教學內容
第一週學習環境介紹
  1. 程式開發平台介紹
  2. 帳號設定
課程導論
  1. 瑕疵檢測 (1h)
  2. 生產計劃與排程 (1h)
  3. 供應鏈與存貨決策分析 (1h)
  4. 製程參數最佳化 (1h)
專題主題選填
第二週瑕疵檢測
  1. Have an understanding of the use cases for automated inspection systems in industrial applications and the value realized by vision technologies in an industrial process.
  2. Recognize different techniques used in the industrial setting for image acquisition and processing.
  3. Understand the application of AI/deep learning tools for inspection
  4. Learn about the Data Centric approach to learning
  5. Gain exposure to specific AI/deep learning tools and be able to apply those tools in example projects.
瑕疵檢測 - 上機習作瑕疵檢測 - 上機習作
第三週生產計劃與排程
  1. 基因演算法講解及範例
  2. 實際案例說明
生產計劃與排程 - 上機習作Genetic Algorithm for Job Shop Scheduling
第四週供應鏈與存貨決策分析
  1. 需求預測
  2. 決策模型
供應鏈與存貨決策分析 - 上機習作供應鏈與存貨管理決策分析上機習作
第五週製程參數最佳化
  1. 製程預測
  2. 參數優化
製程參數最佳化 - 上機習作
  1. 預測模型的建立
  2. 最佳化的調整
第六週案例分享 - 瑕疵檢測邀請學界及業界人士分享智慧製造的個案與落地經驗，及實際應用案例
專題場域實地參訪場域實地參訪 (依題目而定)
專題實作引導由 AIA 工程師引導專題實作，從資料收集與整理、到模型訓練與調整
第七週案例分享 - 供應鏈與存貨決策分析邀請學界及業界人士分享智慧製造的個案與落地經驗，及實際應用案例
案例分享 - 生產計劃與排程邀請學界及業界人士分享智慧製造的個案與落地經驗，及實際應用案例
專題實作引導由 AIA 工程師引導專題實作，從資料收集與整理、到模型訓練與調整
第八週案例分享 - 製程參數最佳化邀請學界及業界人士分享智慧製造的個案與落地經驗，及實際應用案例
端午連假 (6/4~6/5)
第九週專題演講 - RPA (Robotic Process Automation) 應用分享邀請學界及業界人士分享智慧製造的個案與落地經驗，及實際應用案例
專題實作引導由 AIA 工程師引導專題實作，從資料收集與整理、到模型訓練與調整
成果展示
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  • 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