AI智慧製造大數據分析課程(補助50%)
經濟部工業局 111年度 AI產業實戰應用人才淬煉計畫
提供機構：
適合對象：中小企業負責人 、高階主管 、中階主管 、專業人員 、技術人員 、一般職員 、職場新鮮人 、二度就業者 、轉職者 、創業
【線上直播】AI智慧製造大數據分析課程-AIGO課程
~綠色轉型達成碳中和~《經濟部工業局補助50%學費》
課程簡介
AI人工智能於各產業的應用發展漸趨成熟，其中國內AI於智慧製造之應用案例及需求一直居高不下，本計畫希望補強此方面的應用，增加國內人工智慧產業化的智慧製造成功案例。
NoCode(不需寫任何程式碼)」與「AutoML(自動化機器學習)」是能幫助各領域導入AI數據分析的好方法，可為無程式設計或資料科學背景的主題內容專家，
提供AI數據預測的解決方案及資料科學解釋性圖表，可適用於製造業、醫療業、智慧農業、智慧城市及零售業等各種領域。
AutoML目前已經於學界與產業界被廣泛應用，例如：
產業界：提高客戶留存率、降低使用者離網率、提高銷售精準度、降低行銷成本、降低倉儲成本、客流與銷售預測等等。本認證培訓課程中討論如何利用相關AI工具與數據來進行分析解讀，廣泛應用於各產業。
課程大綱
經濟部工業局 111年度 AI產業實戰應用人才淬煉計畫
※ 政府補助50%學費！ ※
本課程補助名額有限！(補助以完成報名繳費順序為認定標準)
報名學員需先於AIGO計畫網站註冊，且上傳2個學習積分取得參訓資格，再完成課程報名及繳費，才算完成報名並符合補助資格！
ESG 分別代表 ~ E - 環境（Environment）、S - 社會（Social），以及 G - 治理（Governance）三個方面。
2021年歐盟執行委員會頒布了碳邊境調整機制（Carbon Border. Adjustment Mechanism，CBAM）規章草案，其中特別強調針對所有歐盟以外國家 / 地區，相關貨品進口歐盟。
台灣金管會也在 2020 年 8 月公布的「公司治理 3.0 永續發展藍圖」，提出超過 20 億元以上資本額上市櫃公司在 2023 年起要參考 TCFD 及 SASB 國際規範揭露永續報告書，強化上市櫃公司 ESG 資訊揭露。 因應減碳的需求，在製造業往智慧工廠方向做AI數位優化，已經是必要趨勢：用 AIoT 做智能製造產業的數位轉型已經不只是幫工廠提升效率，現在還符合 ESG 綠色轉型的趨勢。經濟部工業局50%補助AI 智慧製造大數據分析 - ESG綠色轉型課程，培訓企業能透過 AI 針對數據系統最佳化，達到綠色轉型的目標。
課程目標：
1.充分理解監督式學習於智慧製造之概念與原理
2.實際操作autoML智慧製造自動化分析之完整流程
3.學習數據分析與預測之演算法
4.學習ETL異質資料庫整合流程
5.完整操作機器學習智慧製造分析專案並提出相關決策
課程大綱與上課日期：
2022年 08/25、09/01、09/08、09/15、09/22 每週四 09:00-16:30 ，共計5次課程。
課程時數總計30小時，包含以下內容：此梯次為遠距教學(線上上課)
【課程大綱】
1. 智慧製造大數據基本概念
(1) 甚麼是大數據？基本特徵有哪些？
(2) 大數據四大基本特徵有哪些？
(3) 大數據分析的主要流程步驟
(4) 大數據分析如何幫助企業價值創造
(5) 大數據分析經典案例探討
(6) 如何開始構思大數據分析專案
2. 大數據分析演算法的基本概念與應用場景介紹
(1) 大數據產業應用方式與案例說明。
(2) 企業數據分析需求分析流程。
(3) 以策略地圖與BSC精準定位數據分析專案。
(4) 大數據分析技術於智慧製造領域的應用方向。
(5) 智慧製造大數據分析專案主題小組發想討論。
3. 智慧製造資料分析錢之處理與準備-ETL工具的運用(1)
(1) 甚麼是ETL工具？ETL 工具的功能有哪些？
(2) 智慧製造異質資料庫的整合
(3) 智慧製造異質(不正確、不一致、重複、冗餘)資料的整理
(4) (散佚、離群值、雜訊)資料清理
4. 智慧製造資料分析前之處理與準備-ETL工具的運用(2)
(1) 智慧製造資料的轉換（處理那些格式不符合統計或演算法假設的資料）
(2) 智慧製造資料化約（資料過多或維度過高的處理）
5. 數據模型中分類演算法原理
(1) 分類演算法的概觀
(2) AI分析工具中提供的各種分類演算法原理、參數與特性。
(3) 不同分類演算法間的優缺點比較，以及合適的應用
6. 數據模型中分群演算法原理
(1) 分群演算法的概觀
(2) AI分析工具中提供的各種分群演算法原理、參數與特性。
(3) 分群演算法與分類演算法的比較
(4) 不同分群演算法間的優缺點比較
7. 數據模型中回歸演算法原理
(1) 回歸的基礎概念
(2) AI分析工具中提供的各類回歸演算法的原理。
(3) 不同回歸演算法間的優缺點比較
8. 數據模型中異常偵測演算法原理
(1) 異常偵測的基礎概念
(2) AI分析工具中提供的各類異常偵測演算法的原理。
(3) 不同異常偵測演算法間的優缺點比較
9. 企業應用案例說明(1)
(1) 智慧製造大數據分析實際個案演示說明
(2) 各組學員數據分析專案成果展示
10. 企業應用案例說明(2)
(1) 智慧製造大數據分析實際個案演示說明
(2) 各組學員數據分析專案成果展示
【 Google Meet 視訊軟體 / 課前準備 】
→電腦版 ：可直接使用網頁瀏覽器(建議使用Chrome)
→平 板 ：使用Andriod或iOS系統之行動裝置，需下載「Google Meet」應用程式
★報名此課程需有Google帳號，以利順利登入上課。(沒有帳號之學員，請事先申請)
【LIVE直播課程 / 注意事項】
★第一次上課請於課前20分鐘前進入Google Meet會議室，進行個人設備測試並完成簽到報到程序。
★上課期間，請同學先 [ "開啟" 裝置鏡頭 ] / [ "關閉" 麥克風 (先舉手後發言) ]。
★【開課通知】課程會議室連結與課程注意事項將於開課一周前寄送到簡訊與Email
★【洽詢電話】 (02)2736-3878#136黃小姐。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
適合對象
企業各階層主管及IT與製造部門員工，具備生產管理及智慧製造之背景知識與實務經驗者佳。
課程簡介
AI人工智能於各產業的應用發展漸趨成熟，其中國內AI於智慧製造之應用案例及需求一直居高不下，本計畫希望補強此方面的應用，增加國內人工智慧產業化的智慧製造成功案例。
經歷：
[學歷] ●國立東華大學 應用數學系 [經歷] ●台灣人工智能產業協會 AI課程講師 ●華梵大學 大數據/物聯網/AI課程講師 ●大臺北產職業聯合總工會 物聯網/AI課程講師 ●社團法人台灣創意啟發協會 大數據/物聯網/AI課程講師 ●力新創意有限公司 研發經理 [企...
經歷：
學歷 ●國立台灣大學森林系 學士 ●元智大學 工業工程與管理 碩士班 ●輔仁大學 經濟學系 研究所 經歷 ●台灣人工智能產業協會 AI 課程講師 ●社團法人中華勞動力職能發展協會 大數據 物聯網 /AI 課程講師 ●社團法人台灣創意啟發協會 大數據 物聯網 /AI 課程講師 ●力...
經歷：
[學歷] ●美國加州大學戴維斯分校 計算機系 [經歷及現職] ●弘瑞科技 執行長 ●長鑫存儲技術公司 資訊長 ●資策會教研所 資深總監 ●工研院機器學習工程師能力鑑定顧問及專業委員 ●貞吉生技製藥公司顧問 ●志合信息AI領航計畫顧問 ●精準創投AI/IT顧問 ●緯育AI人才培...
