課程名稱

課程內容大綱

一、深度學習技術精進：

探索DNN與CNN的應用

介紹人工智慧是什麼，以及監督式、非監督式及強化學習概念
1.  什麼是AI？什麼是ANN?
2.  從底層邏輯帶你看深度學習
3.  卷積神經網路(CNN)介紹
4.  遞迴神經網路(RNN)介紹
5.  Transformer介紹
6.  分享模型調優之進階技巧
7.  從智慧製造應用到業界實際案例分享

二、物件辨識優化與挑戰：

解決複雜場景下的難題

介紹物件辨識業界常用模型以及智慧製造應用實作

1.  介紹物件辨識的概念

2.  說明常用的物件辨識模型特性

3.  介紹物件辨識應用場景

4.  使用標註平台進行模型訓練的實踐

5.  實戰物件辨識應用場景演練

三、ChatGPT 應用篇：

以對話形式探索AI技術在商業上的應用

利用 ChatGPT 和 Prompt 技術提供智造技術生產力

1.  了解 ChatGPT 模型的基本概念

2.  探討Prompt應用在不同領域的案例

3.  探討Prompt如何幫助 ChatGPT 模型提升產能

4.  主題式討論，與參與課程者互動，討論ChatGPT和Prompt 生活場景

5.  實戰演練，讓學員學會如何使用 Extension工具提高 ChatGPT 工作效益

四、大型語言模型應用實戰：
將生成式AI技術應用於商業場景

掌握大型語言模型的建構與應用，打造高效處理系統！

1.  分享大型語言模型應用開發流程

2.  LangChain 開發介紹，從資料讀取到連結向量資料庫

3.  使用場景分享：個人助理、ChatPDF、SQLGPT

4.  實作大型語言模型應用，建構公司內部文件GPT

五、從理論到實作：
建立與應用知識圖譜 (智慧製造應用實例)

知識圖譜應用於企業智能化決策的基礎理論與技術介紹

1.  Python程式設計基礎與Streamlit框架應用，輔助知識圖譜應用

2.  Neo4j圖形資料庫的應用技巧與操作

3.  使用 Whisper 語音模型，從影片中萃取知識

4.  案例演練：使用知識圖譜構建企業智能化決策系統

半導體製程技術的介紹與未來

1.半導體基本原理

2.半導體元件介紹

3.半導體製程技術介紹

4.先進製程及元件技術

半導體技術應用與發展藍圖

5.先進半導體技術及產業應用

 5.1晶圓代工

 5.2記憶體

 5.3化合物(第三類)半導體

 5.4其他半導體之新興應用

6.半導體產業趨勢發展及藍圖