課程名稱：AI培能課程(電子資訊產業-PCB、被動元件、光電)
課程時間：113 年11月26日(星期二) 09:00-16:00
課程地點：桃園市工業會1102教室
課程地址：330桃園市桃園區縣府路332號11樓
對象：電子資訊產業暨光電產業在職員工
課程費用：免費
(上午場)
課程主題：產品瑕疵檢測
課程目標：
◼缺陷(Defect)亦稱為瑕疵(Flaw)，是一種具有未知形狀、未知尺寸、出現位置也不一定的特徵。將待檢測影像與標準影像進行影像相減或XOR (互斥或) 運算，可以很容易的找出兩者之間大小、形狀、位置、方向、顏色或紋理上的差異。待檢測影像與標準影像有差異的地方，即可視為缺陷，這是金樣本比對(Golden Template Matching)法檢測缺陷的基本原理。缺陷檢測(Defect Detection)就是利用一些演算法發現缺陷，避免瑕疵品流入市場。只找到缺陷是不夠的，有必要進一步判定缺陷的類別，以追溯缺陷源。
◼ 人工目檢找缺陷的方式早已落伍，至於基於機器學習的自動化光學檢測(Automated Optical inspection, AOI)技術也有其限制。現在最受矚目的缺陷檢測法是YOLO (You Only Look Once)。YOLO 是一種基於人工智慧深度學習的物件偵測(Object Detection)技術，影像只需要通過AI 模型一次，就可以得知影像中出現幾個缺陷，以及每一個缺陷的位置與類別。
◼ 課程目標是要讓學員：
➢ 了解傳統AOI 如何檢測缺陷
➢ 了解YOLO 與AOI 在缺陷檢測的優缺點
➢ 即使不具IT 背景，也有能力依照上課介紹之SOP 建立公司專屬的YOLO缺陷檢測模型。
➢ 在得知缺陷種類後，迅速調整製程參數，對產品品質進行及時的管控。
建議先備條件：
1.大專以上畢業且以資訊相關領域的學士學位（含以上）為佳。
2.大專以上畢業且具備基礎電腦視覺與深度學習知識為佳。
3.大專以上畢業且具備製造業相關專業領域實務工作經驗為佳。
4.大專以上畢業且有意願將AI導入製造業相關領域進行數位轉型。
評量方式：將提供學員10張測試圖片，學員若能針對提供之測試圖片，順利將缺陷檢測出來，即可證明學員已達成學習的目標。
(下午場)
課程主題：智慧工廠部署
課程目標：智慧工廠是可指運用先進的工程技術，如人工智慧、物聯網、數據分析等，來實踐工廠製程的自動化、資料化與智慧化，其具體內涵包含標準化的作業流程、自動化的製程、以資料驅動的決策支援、即時的製程監控以及製造程序的合宜調整。其中的資料驅動的決策支援，運用資料分析和AI人工智慧，通過收集和分析製程資料的資料管理，經由實證資料描繪製程現況。進而運用人工智慧模型觀察製程問題，提出適當的解方，使製程結果更符合企業的期待。
本課程預計讓學員透過理論、技術實作、產業案例分析學習到以下能力：
1.瞭解部署智慧工廠的重要模組。
2.瞭解智慧工廠資料管理關鍵技術。
3.基礎開發AI分析模型能力。
4.以Case Study -基於收集到的生產流程設備和生產數據，開發機器學習模型，支持數據分析和決策之案例。
建議先備條件：
1. 大專以上畢業且以資訊相關領域的學士學位（含以上）為佳。
2. 大專以上畢業且具備基礎機器學習知識、Python 程式環境的操作經驗為佳。
3. 大專以上畢業且具備製造業相關專業領域實務工作經驗為佳。
4. 大專以上畢業且有意願將AI 導入製造業相關領域進行數位轉型。
評量方式：學員若能完成AI分析模型開發，即可證明學員已達成學習目標。
備註：
1、學員需配合學習考核及成果評估。
2、需填寫學員資料表及個資同意書。
3、本會保有更改課程內容及審核學員資格之權利。
4、學員若因個人因素無法前來上課，敬請於課前三日(含)提出。
5、課程僅提供講師授權之電子檔案。
6、學員出席率需出席100%，且完成學習考核，將發放培訓結業證書。