課程代號：2326100108  

零基礎嵌入式 AIoT 實戰班：從感測器到設備異常偵測

想學習如何將感測器、AI 模型與設備資料整合，應用於智慧製造現場，卻不知道該從何開始？ 本課程從微控制器（MCU）、Arduino 開發板與感測器操作出發，帶領學員逐步完成感測資料擷取、資料處理、TinyML 模型訓練與推論，再串接 MQTT、Node-RED 儀表板及 Web 顯示，建立嵌入式 AIoT 的基本應用流程。
課程型態/
實體課程
上課地址/
臺中市西屯區廣福里中科路6號(中科管理局-工商服務大樓)
時  數/
18 小時
起迄日期/
2027/02/23 ~ 2027/02/25
聯絡資訊/
賴小姐,陳小姐   07-3367833＃14,07-3367833＃25
報名截止日期：2027/02/19
線上報名
課程簡介

從感測器到 AI 判斷，3 天打造設備異常偵測應用

本課程從微控制器（MCU）、Arduino 開發板與感測器操作出發，帶領學員逐步完成感測資料擷取、資料處理、TinyML 模型訓練與推論，再串接 MQTT、Node-RED 儀表板及 Web 顯示，建立嵌入式 AIoT 的基本應用流程。
課程以「送料系統卡料異常偵測」為實作案例，讓學員練習運用感測資料辨識設備正常與卡料狀態，理解如何將 AI 模型整合至設備端應用。無須具備程式設計背景，透過循序漸進的操作與整合實作，建立嵌入式 AI 與智慧製造應用的實務基礎。

 

課程亮點

1. 零基礎入門，掌握感測資料擷取：
從 MCU、Arduino 開發環境及感測器操作開始，實際取得設備運作資料，建立嵌入式系統的入門能力。
2. 從感測資料到 AI 模型：
練習感測資料蒐集、整理與基本特徵處理，使用 Edge Impulse 進行 TinyML 模型訓練，了解 AI 如何辨識設備運作狀態。
3. 整合嵌入式 AI 與 AIoT 通訊：
串接設備端 AI 推論、MQTT 資料傳輸與 Node-RED Dashboard，掌握從感測端到資料展示的整合流程。
4. 完成送料系統卡料偵測實作：
以送料系統為案例，整合感測資料、AI 模型與 Web 顯示，展示正常運作與卡料狀態的辨識結果。
 

建議參訓對象

  • 製造業、生產現場及設備相關人員
  • 智慧製造、工業物聯網、數位轉型相關工作者
  • 電機、電子、自動化、資訊及相關領域從業人員

  • 對感測器、微控制器、AI 應用有興趣

     

課程大綱

課程單元課程內容
                   嵌入式系統 × 感測器入門                  
  • 嵌入式系統、MCU 與 AIoT 基本概念
  • 開發板與感測器介紹
  • 感測器連接與基本操作
  • Arduino 開發環境及感測資料擷取                           
  • 感測資料觀察與基本處理                  
感測資料處理與模型建立
  • 感測資料蒐集與資料集準備
  • 感測資料整理與基本特徵處理
  • TinyML 與 Edge Impulse 工具介紹
  • 模型訓練與辨識結果觀察                          
  • 模型推論與設備狀態辨識概念     
AIoT 系統整合與設備異常偵測實作
  • 嵌入式 AI 模型推論與應用
  • AIoT 資料傳輸與 MQTT 基礎
  • Node-RED Dashboard 與 Web 即時顯示
  • 感測器、AI 推論及資料展示流程整合                          
  • 送料系統正常運作與卡料狀態辨識實作    

※主辦單位保留變更課程內容與講師之權利。
※參訓人員受訓時需自備筆記型電腦。

 

講師簡介

蘇老師

經歷：千鉑國際科技有限公司  專案經理
           百兆鍶國際有限公司     應用工程師

專長：嵌入式人工智慧、電腦視覺、MES開發、ERP開發


 

開課資訊

【主辦單位】：工研院產業學院 高雄學習中心
【上課日期】：116/02/23(二)~02/25(四)，09:30~16:30 (3天共18小時)
【上課地點】：中科管理局_工商服務大樓4樓或9樓教室(實際請依據上課通知函為準!)
【招生人數】：本班預計20人為原則，依報名及繳費完成之順序額滿為止。(預計12人即開課)
【課程費用】：課程學費、講義、午餐、課程教材(完訓即可帶回)；各級學費見下頁表列。

課程費用會員
課程原價       $18,000       
          21天前報名及兩人團報優惠價                 $16,000       
三人團報優惠價       $15,000       

【受訓證明】：參加本課程之學員，研習期滿，出席率超過80%(含)以上，且參加實作演練，即可獲得工研院頒發的受訓證明。

【報名方式】：

  1. 線上報名
  2. 傳真報名：(07) 3367855 (傳真後請來電確認，以保障優先報名權益)
  3. E-mail報名：itrikhs@itri.org.tw 

【課程洽詢】：(07)3367833#14賴小姐、(07)3367833#25陳小姐

【繳費方式】：報名時選擇信用卡線上繳費或ATM轉帳，或於收到上課及繳費通知後，於開課日二天前以銀行匯款繳費。電子發票證明聯於繳款確認收款後將mail至您的信箱或於開課當天提供予您紙本電子發票證明聯，若需提早取得「電子發票證明聯」，請洽詢本學習中心。

【退費標準】：請以學員於開訓前退訓者，將依其申請退還所繳上課費用 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。

 

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。
  • 如本課程因人數或其他因素造成課程取消,本院將無息辦理退費,敬請見諒！
  • 為尊重講師之智慧財產權益，恕無法提供課程講義電子檔。
  • 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。
  • 因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜，若您不克前來，請於開課三日前告知，以利行政作業進行並共同愛護資源。
     

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常見問題

Q1. 零基礎學員如何有效學習嵌入式 AIoT？

A學員無須具備程式設計背景，訓練模組從微控制器（MCU）與 Arduino 開發板基礎操作開始，逐步引導感測資料擷取與處理。課程設計強調循序漸進的實作，將複雜的 AI 模型訓練與推論過程透過 Edge Impulse 工具簡化，使初學者能快速掌握嵌入式 AIoT 的核心概念與應用流程。

Q2. 嵌入式 AIoT 如何應用於智慧製造？

A該訓練模組以送料系統卡料異常偵測為核心實作案例，展示如何運用感測資料辨識設備的正常與異常狀態。學員將學習整合感測器數據、TinyML 模型推論，並透過 MQTT 與 Node-RED 儀表板進行即時監控，有效解決工業現場設備故障預警與生產線效率提升的實務痛點。

Q3. 參與此訓練對職涯發展有何助益？

A學員將建立從感測器資料擷取到 AI 判斷的完整嵌入式 AIoT 應用流程，掌握設備異常偵測的關鍵技術。此培訓賦能學員將 AI 模型整合至設備端，提升智慧製造領域的實務操作能力，並能獨立完成感測數據蒐集、模型訓練與系統整合，為跨足 AIoT 相關職位奠定堅實基礎。

Q4. 課程實作採用哪些硬體與軟體工具？

A實作環境主要運用微控制器（MCU）、Arduino 開發板及多種感測器進行資料擷取。AI 模型訓練與推論則透過 Edge Impulse 平台完成 TinyML 模型的建立。資料傳輸與可視化方面，將串接 MQTT 協定與 Node-RED 儀表板，並整合 Web 顯示技術，提供學員完整的軟硬體整合實作體驗。

Q5. 如何將感測資料整合至 AIoT 儀表板？

A該訓練模組引導學員從感測器獲取原始數據，經由 TinyML 模型在設備端進行異常判斷。接著，判斷結果會透過 MQTT 輕量級通訊協定傳輸至雲端或伺服器。最終，利用 Node-RED 視覺化編程工具建立即時儀表板，並透過 Web 介面顯示設備的運作狀態與異常警報，實現端到端的 AIoT 監控。