【線上數位同步】Python工業連續製程分析大師:參數指標、預測建模一把罩

開課日期:2022-09-01 課程費用:線上洽詢 備註:優惠請電洽
上課時間:週三,週四 / 上午,下午 學習時程:12
上課地點: 台北市中正區館前路65號7樓 map
適用對象:
(1)連續製程數據分析初學者
(2)想透過統計檢定,挑選出最適合的品質指標者
(3)想優化製程...看完整
收藏課程
課程特色
第一階段數位先修課程:此為網路數位課程,購買即可觀看。
※ 建議學員先觀看數位課程,有利銜接第二階段實體課程學習內容。

第二階段實體課程:此為為期兩天的實體課程,亦開放同步線上旁聽方案。
詳細內容
 
課程介紹
 
為什麼要選擇這門課?
身處連續製程產業中,學習工業人工智慧技術是現今的趨勢,本系列課程將從基礎的參數資料整理至品質參數分析、機器學習應用及預測,優化製程參數等,讓連續性製程可以結合數據分析技術,更透過節流矩陣,找出變數的最適調參甜蜜點,進而提升專業能力。

本課程分為兩個階段,第一階段會透過數位課程「Python工業4.0人工智慧:製程資料處理大師」,教導您工業參數資料轉換、處理與清理,視覺化呈現數據結果。在奠基了參數資料清理及視覺化基礎後,將開始進入第二階段,也是製程資料深入分析的階段。第二階段透過實體課程的方式,帶領學員現場進行製程參數分析、調整,以及製程參數的建模與預測,進而教導您各種機器學習的預測應用,讓您在工業製程領域上更加得心應手。

課程目標
 

上完本課程您可以學習到?
本課程將透過兩階段的學習,教導您如何結合「製程數據資料」與「資料科學」,讓您了解工業人工智慧實務應用、Python實戰操作、資料處理與視覺化操作等各種細節。並透過案例的演示,了解如何進行資料處理及異常值的排除,找出可分析的製程資料,並學習機器模型的運用與優化,奠定工業人工智慧資料的第一步。

第一階段課程包含Python資料處理以及判斷式、迴圈的學習,並透過Pandas套件,處理製程時間序列資料,以及產出三大資料正確性圖表:遺失值欄位檢視表、整體變數選擇表、品質參數與節流省錢分布統計表,確認資料分析正確性,最後將結果統整繪製互動折線圖,清楚呈現分析成果。

第一階段課程包含四大面向:數位學習更便利

應用案例面:了解Python實戰案例情境以及如何挑選有用的參數
程式基礎面:學習Python基礎程式語法,透過套件打造自己的模組能力
資料處理面:進行時間序列的處理,解密各式資料型態
資料實戰面:找出製程資料遺失值以及進行異常值的處理,分析製程資料並視覺化呈現

接著將透過第二階段的課程,學習重要變數的挑選與分析,以及六項機器學習的效能評估與演練,制定方案最適的節流矩陣,扎實應用製程分析技術,從資料處理分析到機器學習模擬評估一次操作,讓您遨遊在工業製程領域!

第二階段課程包含四大面向:實體實戰更落地

實務面:了解資料科學在工業實務上的真實案例應用
統計面:透過敘述性統計、相關檢定,挑選最適品質指標並找出最佳節約點
機器學習面:透過六種實用的機器學習模型,評估不同模型效益,找出重要變數
開源節流面:使用預測節流模型,評估執行方案的效益

 

具備工具

需先學習過「Python工業4.0人工智慧:製程資料處理大師」數位課程
學員請自備win7以上有usb的NB,建議電腦規格:
l   處理器(cpu):第三代 i5 cpu 以上 or 第五代i3 CPU 以上
l   記憶體(ram):8G 或以上
l   硬碟可用儲存空間( Empty storage space):15G 以上
 
 
課程大綱

第一階段數位先修課程:此為網路數位課程,購買即可觀看。
※ 建議學員先觀看數位課程,有利銜接第二階段實體課程學習內容。

第二階段實體課程此為為期兩天的實體課程,亦開放同步線上旁聽方案。

課程分類

學習主題

詳細說明

開課時間

時數

第一階段

數位先修課程

「Python工業4.0人工智慧:製程資料處理大師」

更詳細的課程內容請見:

「Python工業4.0人工智慧:製程資料處理大師」

1. Python人工智慧應用案例
 
2. Python環境介紹與安裝
 
3. Python工業人工智慧基礎起手式
 
4. Python基礎-Pandas智慧製程資料處理教學
 
5. Python案例實戰-智慧製程資料處理面
6.Python案例實戰-智慧製程視覺互動面
1. Python實戰案例情境與資料集介紹
 
2. 製程監控品質參數篩選技巧說明
 
3. Python環境Anaconda介紹
 
4. Python基礎教學-字串數字與變數、IF判斷式、For迴圈操作、Function操作、Import操作等
 
5. 資料型態與處理教學,解密各式資料處理方式
 
6. 製程參數資料轉換與篩選,遺失值統計與異常值處理,輸出可分析的資料等
 
7. 互動折線圖實戰-繪製專屬客製化折線圖

購買即可觀看課程

課程即日起上架,觀看權限為期三個月。

建議學員先觀看數位先修課程,有利銜接第二階段實體課程學習內容。

5H20Min

第二階段

實體課程「Python機器學習工業製程大師:

參數指標一把罩

01_Python實戰 – 資料集準備

製程資料處理大師:溫故知新

  1. 分享處理專業製程資料的細節與專家溝通技巧

2022年9月1日

星期四

09:30-16:30

中午提供便當,

用餐1小時

6H

02_Python實戰 – 製程統計面(敘述統計)

透過製程參數資料,找出在品管範圍內可設定的最佳節約點

  1. 樞紐分析
  2. 在品管標準範圍內,發現最佳節能品質參數點,為後續資料分析奠定基礎
  3. 品質與節能分析模組

03_Python實戰 – 製程統計面(相關性統計)

透過統計檢定,從廠方提供的3個品質指標中,找出最適品質分析參考。

註:品質指標為標準差、平均數、中位數

  1. 使用「相關性檢定」,探討不同品質指標與原料成本指標間的關係
  2. 分析成果透過plotly進行視覺化,產出相關性矩陣圖
  3. 挑選出最適合的品質指標(粒徑),作為分析的考量指標

04_Python實戰 – 五種工業製程好用的預測模型

介紹五種機器學習模型,深入淺出了解模型原理,快速掌握建模技巧

  1. 使用Linear Regression、Elastic Net、Decision Tree、Random Forest、XGBoost等五個模型,進行操作演練
  2. 了解模型損失函數「均方根誤差」(Root Mean Square Error, RMSE)與「平均絕對百分比誤差」(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)的計算方式以及背後代表的管理意涵
  3. 將模型的預測成果透過plotly動態繪圖套件包進行視覺化,一目了然不同預測模型架構
  4. 為後續變數篩選奠基良好的機器學習基礎

第二階段

實體課程「Python機器學習工業製程大師:

參數指標一把罩

05_Python實戰 – 重要「品質」、「原料成本」變數篩選

透過機器學習模型,找出影響「品質」、「原料成本」的重要變數

  1. 使用Linear Regression、Elastic Net、Decision Tree、Random Forest、XGBoost等五個模型,進行操作演練
  2. 使用模型損失函數-RMSE、MAPE來評估模型預測準確度
  3. 以敏感性分析找出影響品質/原料成本的重要參數

2022年9月2日

星期五

09:30-16:30

中午提供便當,

用餐1小時

6H

06_Python實戰 – 基礎監測模型與優化監測模型效果

瞭解模型在預測上的準確度,並找出優化方法

  1. 使用模型損失函數,挑選出最佳模型
  2. 透過plotly動態繪圖套件包,將模型的預測值與實際狀況進行視覺化比較
  3. 透過Model Stacking的方式,融合不同的機器學習模型;結合優點、強化預測準確性

07_Python實戰 – 第六種機器學習模型介紹,節流省錢區間評估模型

深入淺出了解GAM的原理與應用,進行實作練習

  1. 使用General Additive Model(簡稱GAM),進行實戰演練練習
  2. 了解Spline參數的原理與對預測的影響
  3. 使用型損失函數-RMSE、MAPE來評估模型預測準確度
  4. Prediction Interval的製作方法
  5. 透過Plotly與Matplotlib兩個視覺化套件包,將資料成果視覺化

08_Python實戰 – 善用預測模型,找出製程變數的最適數值

透過工業製程實際資料,進行實戰演練

  1. 透過Partial Dependency Plot,找出每個變數的最佳調參甜蜜點為何
  2. 透過Plotly與Matplotlib兩個視覺化套件包,將資料成果視覺化
  3. 建立節流矩陣,評估採用方案的效益

 

 
師資介紹
工研院-專業講師
報名方式
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