【數位同步學習課程】Python語言與工業人工智慧應用實作

【數位同步學習課程】【工業局補助】Python語言與工業人工智慧應用實作

上課地址:工研院產業學院 台北學習中心,實際上課地點,請依上課通知為準。

時數:12

起迄日期:2020-10-27~2020-10-30

聯絡資訊:葉先生/02-23701111#319

報名截止日:2020-10-22

課程類別:人才培訓( 課程含線上同步數位學習)

活動代碼:2320030072

課程介紹

109年度「金屬產業智機化提升計畫-機械產業專業人才培訓」,補助50%!

人類工業生產的進化歷程,從第一代引進水力與蒸汽的機械化(mechanical)工業革命,例如:1784年18世紀末的第一台機械織布機);到基於勞力分工引進電能(electrical power)的大量生產方式,例如:1870年Cincinnati屠宰生產線;接著是電子(electronics)與資訊科技(IT)促成更進一步的製造自動化,例如:1969年可程式邏輯控制器(Programmable Logic Controller, PLC)。現今人們冀望人工智慧應用於產業界,以建構網實整合系統(Cyber-Physical Systems, CPS)具體實現可自主適應調整的故障診斷(fault diagnosis)、健康管理(prognostic health management)與彈性製造(flexible manufacturing)。
本課程從工業大數據基礎各式感測器數據的認識開始,著重於掌握數據的動態時序性與檢測信號的模糊性,並學習各種訊號類型及其特性(確定性、隨機性、週期性、非週期性、穩態、非穩態等訊號)。從數據清理技術、特徵萃取技術的各式轉換,到基於模型(model-based)、基於知識(knowledge-based)及基於數據(data-based)等不同之智慧建模技術,輔以Python訊號處理與機器學習套件進行實機操作,厚實工業人工智慧系統開發基礎。

課程特色/目標

課程特色是網羅數學統計、資料探勘、機器學習、演算法與人工智慧方面多年相關教學經驗的工程背景師資,除了實機操作外,並分享實戰分析經驗,讓學員掌握工業數據的特質,瞭解不同前處理與建模方法的異同,結合機械、電機、生醫、化工等工程領域知識,活用資料分析技術並抓住未來發展趨勢。

課程目的學習工業生產中物理或化學相關訊號的離散抽樣原理,運用計算機處理有限長度與雜訊干擾的訊號數據,理解訊號特徵萃取的去蕪存菁原理,讓學員短時間內掌握智能建模的關鍵知識。

課程對象

電機/電子/機械/資訊/生醫/工工/化工/土木/環工等相關工程師、資料分析師/科學家、程式設計師、醫師、教育人員、統計人員、公務機關人員。

講師簡介

鄒老師
現任:臺北商業大學 資訊與決策科學研究所教授暨資料科學應用研究中心主任
經歷:新加坡國立大學解析與作業學系訪問教授、西交利物浦大學計算機科學與軟件工程學系暨大數據解析研究院訪問教授、南京理工大學經濟管理學院管理科學與工程訪問教授、中華R軟體學會理事長、臺灣資料科學與商業應用協會理事長、世新大學資訊管理學系副教授、中華大學企業管理學系副教授
專長:大數據與資料科學、機器學習、進化式多目標最佳化、群體智慧、賽局模型、等候網路、系統模擬、數學規劃、彈性製造與企業電子化
著作:大數據分析與應用實戰:統計機器學習之資料導向程式設計(東華書局總經銷)

課程大綱

單元

課程大綱

工業大數據概論

與智能分析技術

(6小時)

A. 工業大數據常見類型

A-1. 事件類型、數值類型、波形與2D圖像類型

A-2. 震動、電流、溫度、濕度、壓力、聲波、轉速、流量

A-3. 抽樣理論

B. 工業大數據智能分析技術

B-1. 訊號前處理技術

B-1-1. 遺缺值處理技術

B-1-2. 異常值處理技術

B-1-3. 數據平滑技術

訊號特徵萃取技術、

數位挖掘與機器學習技術

(6小時)

B-2. 訊號特徵萃取技術

B-2-1. 時域訊號 vs. 頻域訊號

B-2-2. 訊號視覺化

B-2-3. 濾波與加窗處理

B-2-4. 離散傅立葉轉換

B-2-4. 離散小波轉換

B-3. 數據挖掘與機器學習技術

B-3-1. 關聯規則與集群分析

B-3-2. 分類與迴歸

B-3-3. 故障診斷與預測

價格

原價

(含稅、講義)

工業局補助

一般企業

(實體上課)

工業局補助

中堅企業

(實體上課)

工業局補助

特殊身分

(實體上課)

法人/學校

-優惠價

(實體上課)

數位旁聽

-優惠價

(Webex遠距上課)

10,000/

5,000/

3,000/

3,000/

5,000/

6,000/

課程費用:課程原價每人10,000元整(費用包含講義及教材費)

1.    一般身分補助50%每人5,000元整(政府補助NT$5,000,學員自付NT$5,000

2.    中堅企業補助70%每人3,000元整(政府補助NT$7,000,學員自付NT$3,000

※中堅企業說明:屬於經濟部工業局公佈之中堅企業名單(請參考網頁公告附件或來電洽詢),學員報名必須繳交一張公司名片、請公司開立在職證明,課程發票會開立該公司發票

中堅企業廠商
申請經濟部中堅企業躍升計畫通過者方能使用此資格,詳情請見以下網址:
http://www.mittelstand.org.tw/

☉註:本課程經工業局補助,受訓學員需依規定填寫學員基本資料及簽名,且出席時數需達報名課程時數八成以上,方可適用補助辦法,若未符合規定者,則需支付課程原價費用。(結訓學員應配合工業局於培訓後電訪調查)

3.    特定對象補助70%每人3,000元整(政府補助NT$7,000,學員自付NT$3,000

※特定對象: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)中有工作能力者提供縣市政府或鄉鎮(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。)

4.法人/學校-優惠價(實體上課)每人5,000元整。

5.數位旁聽-優惠價(遠距上課)每人6,000元整。
使用Webex遠距同步直播授課,節省學員交通往返時間與成本。

常見問題

1.主辦單位:經濟部工業局
2.執行單位:工研院產業學院
3.上課時間:109年10月27日、10月28日、10月29日、10月30日,晚上6:30~晚上9:30,共計12小時。
4.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。
5.招生人數:本班預計20人為原則,最低開課門檻為12人。
6.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。
7.報名方式:
(1)傳真報名:02-23811000 葉先生收(傳真後請來電確認,以保障優先報名權益)
(2)電子郵件報名:Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它
(3)連絡電話:02-23701111#319 葉先生
8.繳費方式:報名時可選擇信用卡線上繳費或匯款,主辦單位將於確認開班後通知您相關匯款資訊。
9.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。

貼心提醒

1.  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。

2.  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。

3.  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。

4.  為尊重講師之智慧財產權,恕無法提供課程講義電子檔。

5.  本課程需上機實作,請自備筆電上課。

6.  本課程為工業局補助計畫,受訓學員於每堂課程上課須簽到、下課須簽退。於課堂中需進行隨堂測驗(數位旁聽學員不在此限)

※因應性別主流化國際趨勢,打造友善職場之發展,歡迎女性學員踴躍報名。

課程推薦

人工智慧課程系列

學習主題&連結

課程介紹

1

AI人工智慧與TensorFlow、Keras深度學習應用

學習Python語法基礎,深度學習基本概念

2.

Python 資料分析及機器學習預測實作

學習運用Python模組實踐機器實作

3.

Python機器學習實作應用研習班

學習NumpyPandasScikit-learn三大模組結合運用

4.

Python網路爬蟲實作技術研習班

學習網路爬蟲所需的Python基礎入門

5.

AI推薦系統與精準行銷實作班

學習精準行銷與實作練習、深度學習推薦系統演算法。

6.

輕鬆學會Python打造聊天機器人

學習實機操作和撰寫Python程式

7.

Python語言與工業人工智慧應用實作

學習Python訊號處理與機器學習套件進行實機操作。

8.

Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發

深度學習最新的TensorFlow 2.0套件以及實作演練

9.

數位訊號處理與Python程式實作

學習Python程式設計,進行DSP技術實作

10.

LabVIEW 機器視覺應用班(假日班)

學習實際運用LabVIEW建置機器視覺作業並執行檢測

11

Python與深度學習技術應用研習班

學習Python與深度學習之發展趨勢與應用

12

AI大數據分析與應用實戰班

學習AI人工智慧的概念,並上機寫基礎RPython程式


附件

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