★工業局「智慧電子人才應用發展推動計畫」課程補助
學員負擔:線上洽詢
訓練時數:12小時
收藏課程
通俗職類:N/A
訓練性質:在職訓練
訓練時段:週一 ~ 週五 / 上午,下午
訓練位置:台中市大雅區中科路6號(中科管理局_工商...看完整map
報名日期:2020-03-20~2020-09-04
訓練日期:隨時開課
訓練人數:20 人
補助對象額度:
1. 自動化、精密機械、智慧機械、半導體或相關技術領域之產業設計及製程之工程師、主管。
2. 熟悉自動控制、機電整合應用

訓練概要

工業局「智慧電子人才應用發展推動計畫」,主要在推動智慧科技與服務創新,結合IC設計、IC製造、IC封測、測試、車用電子、智慧醫療、綠電、智慧汽車、3C電子、智慧製造及科技管理等整合技術 ,持續因應智慧物聯多元新興應用趨勢與人才缺口,優先培育高附加價值之關鍵技術與人才,協助企業加速投入智慧創新領域,提升產業競爭力與台灣在全球高科技發展的關鍵角色。

訓練內容

 

2020-06-18~2020-06-19 靜電放電(ESD)防護設計與測試驗證培訓班

本課程將從ESD簡介、靜電量測及各ESD發生機制及相對應的測試方式介紹起,這將對電子產品 ESD防制有著重要影響,課程最後也介紹了系統等級、零組件等級及晶片等級如何做ESD防護設計。

 

22020-05-21~2020-05-22 永磁無刷馬達之分析、設計與實例模擬

國內的工具機廠商大多使用日本與德國製的馬達,為了強化馬達設計分析能力,介紹maxwell軟體,使用maxwell軟體分析與設計目前工業用永磁無刷馬達的電磁特性,完成具備馬達設計與模擬技能,降低生產成本。

 

2020-06-11~2020-06-12 製造自動化與機器人實務培訓班

本課程主要解析智動化生產系統內製造自動化、機器人兩大主軸,說明製造自動化生產系統設施、物料運輸系統與自動化遷移策略,解析鴻海富士康自動化與FANUC富士山工廠720無人化生產線的演進,說明六軸機械手臂為自動化的最佳助手,搭配相關週邊與配件可實現無人化生產。

 

2020-07-16~2020-07-17 產線電磁干擾(EMI)防制設計與接地工程培訓班

課程結合圖學的專業知識,並更深入瞭解工程圖操作技巧,讓您由淺入深更加完整的認識工程圖運用,提升設計效率,全程採用電腦教室教學,學習效果加倍,讓您在最短時間學習到SolidWorks相關技術,考試成績合格者,即可獲得原廠證照及工研院培訓證書-雙證書。

 

2020-07-14~2020-07-15 產品環境試驗與加速壽命試驗培訓班

課程核心:新產品開發設計保證,量產中之產品可靠度,加速壽命抽查所必備工具!
本課程為新產品開發設計保證及量產中之產品可靠度及加速壽命抽查所必備工具,可提供學員正確有效的可靠度試驗及評估方法,對設計品質及設計能力的提升,無論是開發階段及量產階段,其有實質的助益。

 

2020-06-02~2020-06-03 量測與校正實務培訓班(確定開課)

在全球化交易風潮下,各企業體均以積極態度推動ISO 9001、ISO 17025等品保制度之建立,其中對於量測設備的品質管制更是該制度中的一個要項,組織內部藉由適切與有效的量測設備管理,確保產品品質的提升,與企業體競爭力.....

 

2020-07-24~2020-07-25 啟動AI~物聯網系統規劃、建置與應用實作培訓班

本課程主要透過物聯網解決方案架構為主軸,深入剖析物聯網相關技術與導入策略,並結合Pi與AWS AI平台相關指令與軟體應用,提供具前瞻性的系統架構,透過實際介紹與展示操作,以培養AIx物聯網產業相關技術人才,提昇企業競爭力。

2020-07-08~2020-07-09  第五代行動通訊之天線陣列技術(實作)

5G特色為高頻通訊、Massive MIMO、載波聚合技術,其中5G天線發展從被動式(Passive)改為主動式(Active),並與射頻單元整合,從原先天線加上射頻單元的遠端射頻單元(Remote Radio Unit,RRU),變成主動天線單元(Active Antenna Unit,AAU),為了滿足5G高頻通訊發展之需求,「主動式相位陣列天線」成為現今的設計主流。

2020-08-31~2020-09-01 深度學習與NVIDIA Jetson Nano自駕車應用實戰班

NVIDIA®Jetson Nano™模組尺寸僅70x45mm,是全球最小的Jetson裝置,屬於可量產的模組系統,能有效將人工智慧部署至各個產業的終端裝置;加上Jetson Nano具備472GFLOP的運算能力,能同時執行多個神經網路且同步處理多個高解析度感應器,適合用於影像分類、物件偵測、分割和語音處理等應用上,課程將利用Jetson Nano讓學員建立具備深度學習分類的電腦視覺模型,並將其應用在自駕車(Deep Car)的開源平台上,以深度學習來打造自動駕駛系統。
師資介紹
工研院-專業講師 

 

 

 
備註
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