✨課程目的
- 理解智慧製造流程與人工智慧技術應用原理
- 掌握AI視覺檢測模型建置與排程最佳化演算法
- 建立製程監控、數據分析與決策支援的 AI 應用能力
- 培養缺陷分析、製程異常診斷與問題解決能力
- 提升實務操作能力及產線整合應用能力
✨招生對象
- 適合具有製造產線經驗或提升智慧製造、品質管理、產能排程與生產技術等相關領域的工程師、技術員及相關決策制定與中高階管理人員
- 對智慧製造有興趣之企業人士
✨課程內容與師資
| 日期 | 課程名稱 | 師資 | 課程內容大綱 |
| DAY1 9/11(四) 實作課程 | 人工智慧技術導論 (3小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－林家仁助理教授 | 1. 人工智慧技術與進階應用 2. 機器學習、深度學習、強化學習之間的關係 3. 製造與物流中常見AI應用情境 |
| DAY1 9/11(四) 實作課程 | Python應用技術導論 (3小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－賴俊吉助理教授 | 1. Python程式語言概述 2. Python語法與架構 3. Python實機操作與AI模型演算法範例執行 |
| DAY2 9/12 (五) | 智慧製造 視覺檢測應用技術 (4小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－賴俊吉助理教授 | 1.影像處理應用概述 2.卷積神經網路概述與應用 3.CNN實機模型應用講述 4.課程作業、實作分享 |
| DAY3 9/18 (四) | AI視覺檢測與模型建置 (4小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－賴俊吉助理教授 | 1.AI視覺模型系統建置概述 2.AI視覺模型產線建置實際應用分享 3.YOLO模型實機建置 4.課程作業、實作分享 |
| DAY4 9/19(五) 實作課程 | 智慧製造產線實習與應用 | 國立雲林科技大學電機工程系－林家仁助理教授 | 1.智能製造系統建置概述 2.數位雙胞胎的概念與實踐 3.機器人技術與自動化的整合 |
| DAY4 9/19(五) 實作課程 | AI視覺檢測與模型建置 (3小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－賴俊吉助理教授 | 1.YOLO模型實機建置 2.YOLO模型訓練 3.YOLO模型實機導入 4.YOLO訓練模型優化分享 |
| DAY5 9/25(四) | AI演算法於智慧排程與物流之應用(4小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－林家仁助理教授 | 1.AI演算法於智慧排程與物流之應用 2.目標排程最佳化理論與應用簡介 3.目標排程最佳化實務操作 4.課程作業、實作分享 |
| DAY6 9/26(五) | AI演算法於智慧排程與物流之應用(4小時) | 國立雲林科技大學電機工程系－林家仁助理教授 | 1.強化學習演算法應用概述 2.強化學習於目標排程實務操作 3.深度學習網路於智慧製造應用與實踐 4.課程作業、實作分享 |
✨聯絡窗口
04-2242-1717 #210 劉小姐 kitty2140@tcca.org.tw
｜主辦單位：經濟部產業發展署
｜培訓單位：台中市電腦商業同業公會
資料來源: https://www.tccashow.org.tw/index.php?module=form&mn=1&id=2628
