人工智慧(Artificial Intelligence, AI)無疑是當今最熱門的發展重點,隨著科技發展成熟,支撐人工智慧的大數據分析,成為新世代創新來源的成長引擎,同時也快速改變我們的工作及生活方式,包括:無人駕駛、人臉辨識、智慧製造、智慧醫療、智慧零售等等。大數據與AI應用技術開發其實沒有想像中難,未來人工智慧技術會跨域融入許多產業中。大數據與AI的應用不光是需要技術, 擁有領域知識(domain knowledge)的行業人才也會是決定成敗的關鍵點。
近年來,製造業採用了大數據分析,大大提高了公司的生產能力。如何在製造中使用AI大數據分析,以下整理常見的應用:
(1) 預測性維護:大數據分析在製造行業中取得的最大成就之一是預測性維護。隨著當今先進設備中,安裝部署各種感測器和網路連接設備,在問題出現之前,或在問題變得更加嚴重、可能付出高昂代價之前解決。
(2) 縮短停機時間:對於製造業廠商而言,沒有什麼比停機時間的代價更加高昂。有了適合的大數據驅動的系統,工廠可以大大減少停機時間,並確保最大生產力。
(3) 性能分析:企業很容易假設一切正常,但在 80% 的容量,和 95% 的容量之間有巨大的差異。大數據允許企業根據期望的產出水準,來分析業績並做出改變。
(4) 改進策略決策:大數據分析、數據可視化平台、數據監控解決方案等等可以幫助廠商做出策略決策。企業學習如何將正確的工具,是進行數位轉型過程中的一個重要步驟。
本課程用深入淺出的方式介紹AI人工智慧模型的概念,大數據分析應該如何下手及分析。課程中安排上機撰寫基礎R 與 Python程式,從資料前處理、模型訓練、驗證評估、應用推理過程中,了解AI大數據建模的過程,幫助學員在工作場域中發掘新應用的可能性。
課程提供【數位同步學習】報名方案,歡迎學員報名參加。
單元 |
課程大綱 |
大數據分析 概論與實作 (6小時) |
1. 資料分析兩大主流工具 – R 與 Python 2. 大數據分析 l 數據處理方法 l 資料視覺化 3. 屬性工程與維度縮減 |
R與Python程式語言 實作練習 (6小時) |
1. 統計機器學習基礎 l 隨機誤差模型 l 模型績效評量 l 模型選擇與評定 2. R 與 Python實作練習 l 機械業、製造業等應用數據案例解說 l 活塞環資料、渦扇引擎資料、水質資料、氣壓系統失效資料、液壓系統監測資料、電耗資料、半導體製程資料、細胞分裂高內涵篩檢資料、藥品製程資料等說明與演練(視課程時間與內容斟酌安排) |
現任:
國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策研究室教授、CSQ大數據品質應用委員會主任委員
經歷:
專長:
人工智慧與統計機器學習、賽局理論應用、進化式多目標最佳化、等候網路、系統模擬、彈性製造與工業控制
著作:
方案(實體/數位同步) |
課程費用 |
課程原價(個人) |
10,800 |
早鳥優惠(21天前) |
9,800 |
2人以上團報優惠 |
9,200 |
l 上課時間:113年3月12日(二)、3月13日(三),上午9:30~下午4:30,共計12小時。
l 上課地點:工研院產業學院(台北),實際上課地點,請依上課通知為準。
l 招生人數:本班預計20人為原則,最低開課門檻為12人。
l 培訓證書:課程出席率達80%以上,由工研院產業學院發給培訓證書。
l 報名方式:
(1) 電子郵件報名:AnnieLee@itri.org.tw
(2) 連絡電話:02-23701111#316 李小姐
l 繳費方式:報名時可選擇信用卡線上繳費或ATM轉帳,主辦單位將於確認開班後通知您相關匯款資訊。
l 退費標準:若欲取消報名,請於開課前三日以傳真或email告知主辦單位,並電話確認退費事宜,逾期將郵寄講義,恕不退費。若您未於期限內申請退費,則不得於任何因素要求退費,惟可轉讓與其他人參訓。
l 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
l 為配合講師時間或臨時突發事件,主辦單位有調整日期或更換講師之權利。
l 報名時請註明欲開立發票完整抬頭,以利開立收據;未註明者,一律開立個人抬頭,恕不接受更換發票之要求,課程開始當天不得以任何因素要求退費。
l 為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。
l 本課程需上機實作,請自備筆電上課。