工研院產業學習網

學科（120小時）

說明

本學科規劃「產業知識與通識學科」及「核心專業學科」。「產業知識與通識學科」目的是讓學員瞭解物聯網產業概況、課程規劃介紹，以及傳授學員求職密技等。「核心專業學科」旨在幫助學員建立物聯網基本概念，讓學員結合理論與實務，逐步掌握物聯網知識應用。課程設計安排上機實作，感知層學習資料蒐集並進行感測實驗資料的處理，網路層學習各種不同通訊範圍與傳輸速率的無線通訊網路，應用層學習人工智慧與雲端大數據分析資料。另外，本課程藉由案例說明及雙向交流，讓學員在最短時間內瞭解物聯網實務技術內涵與趨勢，輔導協助取得專業證照，期能為學員求職履歷加分，提高面試媒合機會。

產業知識與通識學科(30小時)

l   物聯網概論與課程規劃介紹(3小時)

–         課程規劃核心理念介紹

–         產業發展趨勢與需求

–         培訓主軸與產業技術對應關係

–         EPCIE物聯網工程師認證介紹

–         意見與回饋

l   工研院智慧物聯網技術案例-車聯網(3小時)

–         車聯網簡介與國際發展趨勢

–         車聯網關鍵應用與應用場域

–         未來車聯網發展趨勢-聯網自駕車

–         工研院聯網自駕車案例分享與綜合討論

l   職涯規劃-找到自己的方向(3小時)

–         認識自己和他人的溝通風格

–         找到自己的職涯方向 (「職志(職業) 」、「專業」、「熱情」和「使命」)

–         找出、強化和推廣自我品牌

l   求職密技(含撰寫履歷與面試技巧)(9小時)

–         有效設計履歷自傳的技巧和要訣

–         實際演練並完成自己的履歷自傳

–         藉由履歷健檢演練，強化履歷自傳準備能力

–         求職面談前的準備的技巧

–         求職面談過程/結束後和遠距面試的注意事項

l   專題影片製作技巧(12小時)

–         影片製作介紹

–         Openshot 軟體介面

–         視訊處理技術

–         音軌處理技術

–         影片字幕練習

核心專業

學科

(90小時)

l   Python 程式設計 (30小時)

–         程式語言簡介

–         Python 開發環境介紹

–         變數

–         資料型態

–         輸入與輸出

–         運算式

–         單向判斷式 (if)

–         雙向判斷式 (if…else)

–         多向判斷式 (if…elif…else)

–         巢狀判斷式

–         for迴圈

–         Python Array 一維陣列介紹

–         巢狀for迴圈

–         Python Array 二維陣列介紹

–         While迴圈

–         Python 套件安裝與應用

–         Python 套件進階應用

l   人工智慧-深度學習概論(30小時)

–         神經網路基礎

–         訓練神經網路的流程

–         序列模型與密集神經網路

–         卷積神經網路 (CNN)

–         卷積層 (Convolutional Layer)

–         池化層 (Pooling Layer)

–         最大池化MaxPooling2D

–         平均池化AveragePooling2D

–         降維方式展平層 (Flatten)、密集層 (Dense Layer)、丟棄層 (Dropout)

–         循環神經網路 (RNN)

–         文件資料預處理 Text Preprocessing

–         結果與討論

l   物聯網認證實務–EPCIE物聯網工程師認證(30小時)

–         物聯網簡介

–         物聯網架構

–         物聯網感知層技術

(1) 無線射頻識別技術

(2) 感測器介紹

(3) 感測器硬體介紹

(4) 感測器感測結構改良

(5) 整合型感測器介紹

–         物聯網網路層技術

(1) 無線感測器網路介紹

(2) 感測器平台系統概念

(3) 影響感測器網路設計因素

(4) TinyOS作業系統介紹

(5) nesC 環境的程式設計概念

–         物聯網網路層技術

(1) EPCglobal框架概論

(2) EPCgloabl網路架構元件

(3) Identify、Capture、Exchange

–         EPCIE – 物聯網工程師認證考試模擬練習

術科（210小時）

說明

本課程聚焦在專題實作，讓學員在實作過程中逐步熟悉並累積物聯網相關實務技能，培養具備物聯網專業人員之核心職能。

實作與專題

(210小時)

l   Python 程式設計實習 (30小時)

–         Python 操作環境與使用

–         Microbit 控制板Hello World – Python輸入與輸出實作

–         Microbit 控制板+ 鋼琴擴充板 – Python輸入與輸出實作

–         Microbit 控制板陣列 LED 控制 - Python判斷式實作

–         Microbit 控制板加速度計控制 - Python多向判斷式實作

–         Microbit 控制板電子羅盤控制 - Python多向判斷式實作

–         Microbit 控制板 LED 箭頭控制 –Python陣列實作

–         Microbit 控制板 python while 迴圈

–         Python 視覺化工具

–         Python 網路爬蟲套件安裝與應用實作

–         Python Pygame套件安裝與應用實作

–         Python PIL套件安裝與應用實作

l   Android APP 技術實務(30小時)

–         Android 行動裝置平台簡介

–         Android 開發環境安裝與使用

–         Android 程式框架與專案結構

–         元件佈局(Layout)

–         視覺化元件

–         事件處理

–         其他視覺元件與列表元件

–         選單與對話視窗

–         活動(Activity)與意圖(Intent)

–         廣播接收器

–         系統應用

–         多媒體應用

–         資料儲存

–         網路服務(Web Service)

l   物聯網技術實務 (30小時)

–         Arduino 操作環境與使用

–         Arduino 開發環境介紹

–         認識電子零件特性，認識電阻、LED、麵包板等。

–         程式基礎練習

–         微控制器系統開發工具與流程

–         I/O實驗：LED基本控制

–         蜂鳴器發聲，音樂合成控制

–         馬達變數控制

–         時脈、電源、步進馬達

–         超音波

–         藍芽控制

l   大數據分析與實務 (30小時)

–         NumPy套件

–         Data Manipulation with Pandas 套件

–         Visualization with Matplotlib 套件

–         Scikit-Learn 套件

–         Python 與 Firebase

–         Python 與 MySQL資料庫

–         OCR 辨識實作

–         Python 網頁爬蟲實作

l   AIOT雲端與人工智慧技術實務 (30小時)

–         Google Colab 雲端開發環境

–         Colab 雲端虛擬主機的管理與設定

–         Colab 的目錄窗格與檔案管理

–         函數式 API 的建模方式

–         Word2vec 神經網路

–         LeNet

–         AlexNet

–         實驗：梯度消失 (Vanishing gradient)

–         VGG

–         Network in Network (NiN)

–         GoogLeNet：Inception-V1

–         Inception-V2、V3

l   物聯網整合專題製作(避障車、循跡車、機器人…)(54小時)

–         MQTT 通訊協定實作

–         Modbus  通訊協定實作

–         IFTTT 網路整合服務平台實作

–         避障車、循跡車專題實作

–         機器人專題實作

   
           其他

l   專題實作作品發表與媒合會(6小時)

      –         專題實作與作品發表