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站內搜尋 - 找課程
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不拘
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~ 結束日期:
不拘
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2000元以下
2001-5000元
5001-10000元
10000元以上
"
" 課程共 84 筆,顯示第 41-50 筆
41. 【數位同步學習課程】運用WHY
WHY
分析解決 (1203(工研院台北學習中心))
[線上]
[$3,500]
[講師介紹]
【數位同步學習課程】運用WHY
WHY
分析解決
講師:
【數位同步學習課程】運用WHY
WHY
分析解決問題 透過WHY
WHY
分析解決問題手法介紹,及Why-why分析寫作技巧與實際案例分析,使現場基層幹部具備找出客訴發生的關鍵原因法,及表單寫作技巧能力,俾以有效的解決問題。
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42. 運用QFD(品質機能展開)技巧以掌握關鍵品質訓練. (1207(工研院台北學習中心))
[線上]
[$3,200]
[講師介紹]
運用QFD(品質機能展開)技巧以掌握關鍵品質訓練.
講師:
新產品企劃是產品開發的首要重視第一步,企劃的好壞可說是決定未來產品上市的成敗命運主要因素,也影響了產品開發流程的執行品質,一但決定投入開發,必然會先耗掉許多公司的資源,使得產生大量成本,所以,若不能開發成功且順利上市並暢銷,將使公司營運產生
...
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43. 【線上直播】醫療器材法規管理精要 (0111(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,500]
[講師介紹]
【線上直播】醫療器材法規管理精要
講師:
醫療器材相關產品從研發到上市,甚至上市後監管,往往需要符合各項法規要求、品質管理系統及標準規範。為協助醫療器材研發團隊、製造商、創新研發公司在醫材申請方面預做規劃,本課程邀請工研院院友姚南光博士精選醫材實戰案例,由案例出發解析醫療器材法規管
...
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44. 【數位同步】醫療器材軟體確效理論與實務班 (0112(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,180]
[講師介紹]
【數位同步】醫療器材軟體確效理論與實務班
講師:
資通訊技術是台灣的軟實力,近年透過影像處理、無線傳輸、AI人工智慧技術等軟體進行醫療器材應用範疇與日俱增,然而因軟體失效而造成醫療器材不良事件亦伴隨而來,因此醫療器材軟體安全愈顯重要。醫療器材國際標準IEC
62304是針對醫療器材軟體所做
...
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45. 【數位同步】Micro
LED關鍵技術與發展趨勢 (0120(工研院台北學習中心))
[線上]
[$3,000]
[講師介紹]
【數位同步】Micro
LED關鍵技術與發展趨勢
講師:
LEDinside預估Micro
LED市場產值至2023年將高達42億美元。IHS
Markit的研究則顯示,隨著製造成本急劇下降,Micro
LED顯示器價格將逐漸來到一般大眾市場可接受的範圍,進而到2026年時,出貨量可成長至1550
...
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46. 【數位同步】運用5
Why法提升問題分析與解決能力 (0215(工研院台北學習中心))
[線上]
[$3,500]
[講師介紹]
【數位同步】運用5
Why法提升問題分析與解決能力
講師:
透過「運用5
Why法提升問題分析與解決能力」課程,可提升受訓幹部「找出問題發生的關鍵原因及解決問題」之核心能力,尤其是設計問題、製程不良與客訴事件之根因分析特別有效。
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47. 醫療器材風險管理
ISO
14971:2019精. (0308(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,500]
[講師介紹]
醫療器材風險管理
ISO
14971:2019精.
講師:
【線上直播】醫療器材風險管理
ISO
14971:2019精要 醫療器材相關產品從研發到上市,甚至上市後監管,往往需要符合各項法規要求、品質管理系統及標準規範。為強化醫療器材研發團隊、製造商、創新研發公司對於醫材法規中的風險管理有一定的概
...
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48. 社會責任驗廠法規符合性評估實務 (線上研討會)
[線上]
[$3,000]
[講師介紹]
社會責任驗廠法規符合性評估實務
講師:
簡介國際企業社會責任(CSR)驗廠標準最新趨勢,並說明驗廠四大面向之相關法規要求與管理重點。
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49. 不寫程式也能玩資料分析.. (全系列定價(工研院台中學習中心))
[線上]
[$3,696]
[講師介紹]
不寫程式也能玩資料分析..
講師:
視覺化程式設計工具(Visual
Programming
Tools)提供開發人員和資料科學家各式各樣的模組,讓資料處理、模型建置、訓練及部署機器學習模型更加快速且視覺化。視覺化介面使您可以專注於探索性數據而不是編碼工作。
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50. 不寫程式也能玩資料分析.. (全系列定價(工研院台中學習中心))
[線上]
[$3,696]
[講師介紹]
不寫程式也能玩資料分析..
講師:
視覺化程式設計工具(Visual
Programming
Tools)提供開發人員和資料科學家各式各樣的模組,讓資料處理、模型建置、訓練及部署機器學習模型更加快速且視覺化。視覺化介面使您可以專注於探索性數據而不是編碼工作。
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