明志科技大學電子工程系／許宏彬 教授
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探討如何透過AI技術解決產業核心痛點。課程內容涵蓋五大領域：AI實務應用導論、專案需求評估、技術選型、成效管理，以及實務案例練習。針對電子與光學元件瑕疵微小、傳統AOI與人工檢測誤判率高，以及少子化導致的缺工問題，課程介紹如何導入AI來提升效率、良率與預測能力。技術應用重點在於YOLO物件辨識模型，指導學員利用Google Colab與Python等免費雲端資源進行影像標註與模型訓練。此外，課程結合台積電、中鋼及光學鏡片廠等實際案例，展示良率從89%提升至98%、人力成本減少35%的卓越成效。透過定義KPI、5 Whys分析與持續改善機制，協助中小企業從小型產線環節切入，逐步實現製造流程的自動化與智能化。
一、AI實務應用導論。
二、專案規劃與需求評估流程。
三、AI技術選型與導入關鍵考量。
四、成效評估與專案管理實務。
五、案例探討與實務練習。
將掌握電子與光學業導入AI的實務流程，技術上能學會操作YOLO模型進行瑕疵辨識，並利用Google Colab與Python執行免算力的雲端訓練與部署。管理面則涵蓋使用5 Whys與Ishikawa圖分析痛點，並學會統一數據格式以建立AI可讀資料庫。最後，能習得設定KPI與ROI評估成效，藉由量化指標說服高層支持自動化轉型。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840