課程專為製造業和生產管理領域設計，旨在利用先進的機器學習和深度學習技術提升生產品質。本課程涵蓋從機器學習中的迴歸、分類和分群技術到深度學習模型的構建與評估，幫助學員掌握如何通過數據分析預測不良率、分類生產模式以及檢測生產異常。通過這些技術，企業可以大幅提升生產效率，減少浪費，並提高產品質量，從而在競爭激烈的市場中獲得優勢。課中也會講授關於No/Low code工具使用，有助於企業智慧生產的導入和應用。
產業發展署補助課程：
經濟部產業發展署『114年度機電產業智慧製造升級計畫-重電機械產業專業人才培訓』
– 主辦單位：經濟部產業發展署 / 執行單位：工業技術研究院
– 產業發展署補助計畫費用50% /「特定對象」及「中堅企業」：補助65%
課程大綱/講師介紹
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課程名稱 |
課程大綱 |
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第一天-機器學習(迴歸)不良率預測
第二天-機器學習(分類)模式分類
第三天-機器學習(分群)異常檢測
第四天-深度學習及模型評估 |
1.迴歸分析的基本概念和應用 2.線性迴歸、多元迴歸等技術 3.實作迴歸模型，分析生產數據 1. 介紹分類算法，包括邏輯迴歸、決策樹、隨機森林和支持向量機（SVM） 2. 實作分類模型，優化生產流程 1. 介紹分群算法 2. 學習如何利用分群技術進行異常檢測 1.深度學習的基本概念和神經網絡結構 2.學習如何構建和訓練深度學習模型 |
※主辦單位保留課程調整之權利
●課程日期：114/6/28、6/29、7/5 、7/6(週六~日)
●上課時間：09:30-16:30共4日，共24 hrs
●線上上課：線上直播會議室(採用Cisco Webex Meetings，將於課前提供會議室連結)。