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【基礎課程】建構AI技術力—AI技術如何解決工安痛點

了解AI如何實際解決製造現場的痛點！本課程深入介紹機器學習、深度學習的運作原理，並說明鑑別式與生成式AI的差異與適用場域。課程特別結合設備故障預警、製程異常偵測、品質瑕疵辨識等實務情境，協助學員理解AI技術在安全與生產場域的管理要求，培養初步評估AI導入可行性的判讀能力。

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// 課程目標 //
說明常見AI技術之原理與模型邏輯，協助學員理解技術運作方式與資料需求，建立基礎技術判讀能力。

// 課程內容 //
• AI的技術原理：機器學習的基本原則、機器學習運作模式、深度學習運作架構、深度學習演算法介紹、鑑別式與生成式AI的簡介；並以設備故障預警、製程異常判斷、品質瑕疵辨識與工安風險辨識等場域為例，協助學員理解不同AI技術可解決的痛點與資料需求
• AI的指導準則：說明AI模型的資料品質、準確度與可靠性要求，並加入工安、品管與製程應用規範，例如誤報／漏報管理、風險等級評估、決策輔助限制條件與操作安全性，讓學員理解在實際生產與安全場域使用AI時的管理要求

/  講師簡介  /
周至宏 逢甲大學機械與電腦輔助工程學系/講座教授
國科會工程處產學合作推動規劃—機電能源領域召集人，國科會工程處自動化學門召集人，臺灣淨零科技方案推動小組低(減)碳領域共同召集人，工業技術研究院智慧感測與系統科技中心/智慧機械科技中心特聘研究顧問，精密機械研究發展中心顧問，金屬工業研究發展中心顧問，資訊工業策進會數位服務創新研究所顧問。專長為人工智慧、資訓技術與系統整合、穩健優化技術、系統動力與控制、自動化系統整合技術，國立中山大學機械電子研究所博士。

// 適合對象 //
1. 具製造現場實務經驗，欲提升AI應用能力之產業人才
2. 具基礎電腦操作能力，對AI應用有興趣之相關從業人員

// 課程費用 //
免費

// 學員須知 //
1. 每次課程完成簽到作業。
2. 配合值課人員的隨機抽樣，進行課程效益簡短訪談。
3. 每次課程離開前，請確實填寫線上滿意度問卷。