TRIZ方法能幫您找到有創新機會的產品(潛在需求、衝突和機會) 面臨設計與製造產品問題,透過大數據R語言幫助您快速的資料分析與解決問題 兩者整合,可以取代傳統人為判斷方式
Python機器學習, 機器學習, Python, TRIZ, 問題分析, 決策評估, 決策分析, 統計方法, 決策品質, 問題分析
課程代碼 2321120104 Loading...

【機械人培/政府補助】「Python 機器學習+TRIZ」系統性創新問題反應與分析解決工作坊 - 課程總覽 - 產業學習網

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課程型態/ 線上同步
上課地址/ 線上CISCO WEBEX平台
時數/ 28小時
起迄日期/ 2022/08/19~2022/08/27
聯絡資訊/ 黃英綺 03-5912892
報名截止日/ 2022/08/18
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課程介紹

      透過「Python 機器學習+TRIZ」兩者相互結合能有效率地提升產品開發的品質與過程、產品開發效率及工廠生產效率、建立技術分析與決策判斷。除此,TRIZ方法中的IFR、演化趨勢與矛盾分析的理論,可以建立出一個產品協同設計開發的整合分析模式架構,以嘗試滿足協同研發過程的眾多設計需求,辨識出設計中的可能矛盾。並結合大數據R語言的資料分析技術可用來預測下一代產品演化趨勢分析幫助企業找出商機,課程著重在大數據的應用機器學習的類神經或決策樹…等演算法與TRIZ演化趨勢、九宮格、功能分析、矛盾矩陣表與76標準解,兩者結合取代傳統人為判斷方式。


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課程特色/目標

  • TRIZ方法能幫您找到有創新機會的產品(潛在需求、衝突和機會)

  • 面臨設計與製造產品問題,透過大數據R語言幫助您快速的資料分析與解決問題

  • 兩者整合,可以取代傳統人為判斷方式



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課程對象

與問題相關之工程師與主管,包含研發(硬體HW、軟體SW、機構、PM) 、生產製造(設開部、品質工程課、品質管制課、製造部) 、其他支援單位(人資、總務、市場部)

  • 工作中遇到矛盾衝突

  • 技術矛盾(如:體積要小但是功率要大)

  • 物理矛盾(如:體積同時要大又要小、空間同時又要薄又要厚、重量同時又要大又要小、面對不足及有害之過多問題)

  • 毋須技術背景也適合上此門課程

 

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講師簡介

蘇峰民 博士
學歷:清華大學工業工程與工程管理博士
現職:

  • 制勝創新管理顧問總經理、亞太歐聯商學院創新研發研究院院長、中華六西格瑪管理學會理事、中華粹智創新協會理事、中華人民共和國Minitab 合格顧問師
  • 多家管理顧問(中國生產力中心、易騰企管、中衛中心、中華六西格瑪管理學會、華德士、雷蒙德、太毅、睿華國際顧問、泛亞人力、源鴻、北京法思諾創新學院、百大名師學院…等等)特聘首席顧問師

經歷:

  • 台積電-資深製造/資深生管課長
  • 仁寶電腦研發六西格瑪執行小組黑帶大師MBB 專員
  • 康師傅資材事業董事長室生產兼品質資深經理
  • 群創光電中央品質系統管理部部經理(黑帶大師MBB&ISO 9001:2015 主任稽核員&IATF 16949:2016&ISO 14001:2015 內部
    稽核員)
  • 某塑膠製造科技大廠副總經理

課程輔導培訓實績:
台積電(IC晶圓代工)、宇昶半導體(IC設計)、新唐科技(IC設計、IC晶圓代工、封裝測試廠)、聯測半導體(IC封裝測試廠)、、華泰電子(IC封裝測試廠)、華東科技(IC封裝測試廠)、福懋科技(IC封裝測試廠) 、統寶光電南京廠、群創光電寧波/南海廠/台南廠/竹南廠、奇美電子、鵬鼎控股深圳廠、淮安廠、秦皇島廠綠帶、景碩綠帶、日立化成(高科技密閉免保養鉛酸蓄電池)台南廠&越南廠&菲律賓廠、興能高科技(電池)、正隆紙業、鴻海集團鴻海富士康、金仁寶集團仁寶電腦臺北研發總部、仁寶電腦昆山工廠(NB)、大同公司家電廠(電鍋、冷氣)、松下電器(Panasonic)(冰箱)、音律電子、聯德電子(電源供應器)、遠際股份有限公司(馬達)、宏致電子(連接器;中壢廠、東莞廠、昆山廠)、英業達、大同家電廠、臺灣高鐵、今網資訊科技(網路寬頻服務與維修)


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課程大綱

計畫名稱:FY111推動機電產業智慧製造計畫-機械產業專業人才培訓

主辦單位:經濟部工業局

招生人數:20

開班人數:10

上課日期:8/19()8/20()8/26()8/27()428小時

上課型式:線上Cisco Webex平台數位直播

課程內容:

.人工智慧導論

1. 什麼是人工智慧?

2. 什麼是機器學習、深度學習?

3. 人工智慧的過去、現在與未來

.Python程式語言

1. Python程式語言

2. Python資料處理及套件工具

3. 機器學習與深度學習簡介與概論案例與演練

.機器學習

1. 機器學習初探:資料結構與特徵工程(Feature engineering)

2. 機器學習I:回歸(Regression)與分類(Classification)

3. 機器學習II:模型評估(Model evaluation)

4. 機器學習III:整合學習(Ensemble learning)

5. 機器學習IV:分群(Clustering)

6. 機器學習V: 視覺化處理-降維(Dimensional reduction)

7. 機器學習算法的實踐範例與演練

.對策工具:TRIZ系統性創新問題解決(1)

1.TRIZ簡介

2.矛盾矩陣與發明原則:39個工程參數與40個發明原則

3.解決問題個案分享與演練

4.解決設計問題與缺陷個案分享與演練

.對策工具:TRIZ系統性創新問題解決(2)

1.質場分析模型

2.76個標準解

3.解決問題個案分享與演練

4.解決設計問題與缺陷個案分享與演練


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課程學費

一般身份補助50%

  • 原價NT$22,400,政府補助 NT11,200,學員自付 NT$11,200(含稅)/位。

 

特定對象補助65%

  • 原價NT$22,400,政府補助 NT$14,560,學員自付 NT$7,840

特定對象說明:針對具身心障礙、原住民與低收入戶之人士,報名時出具證明 (身心障礙手冊正反面影本、「原住民族身分法」所定原住民身分證明及低收入戶證明之相關證明文件,生活扶助戶(低收入戶)中有工作能力者:縣市政府或鄉鎮(區)公所開立之低收入戶身分證明文件或低收入戶卡影本一份,但該證明文件未載明身分證號碼及住址者,應檢附國民身分證正反面影本或戶口名簿影本一份。)

中堅企業補助65%

  • 原價NT$22,400,政府補助 NT$14,560,學員自付 NT$7,840(含稅)/位。

中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(可線上查詢https://www.mittelstand.org.tw/),學員報名必須請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票)


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貼心提醒

  • 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。

  • 為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。



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退費標準

學員於開訓前退訓者,僅能退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。


 

 

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