財團法人食品工業發展研究所／王俊霖 管理師
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人工智慧正快速改變食品產業的營運模式，從品質管理、製程優化到產品研發，都展現出嶄新的應用價值。本課程專為食品產業設計，協助企業建立AI基礎認知，了解AI、機器學習與深度學習的核心概念與差異。課程將結合食品產業實際案例，深入解析影像品檢、產線數據分析、製程優化及AI輔助配方開發等應用情境，帶領學員掌握AI如何協助解決現場問題、提升營運效率與創造新價值。內容以實務導向為核心，不涉及艱深技術，著重於協助企業找出適合的AI導入方向與行動策略。無論是企業主管、工程技術人員或食品產業從業者，都能快速建立AI應用思維，為智慧轉型奠定基礎。
一、AI的基礎認知與共同語言。
二、食品業AI應用的實際案例。
三、AI導入行動方案。
建立學員AI基礎觀念與食品業應用認知，理解AI在品質檢測、製程優化及產品開發的應用模式；並學習判斷企業導入AI的適用場景，掌握推動AI專案的基本思維，找到自身或企業可啟動的AI行動起點。學習知識分為以下三大架構：
一、AI基礎概念與脈絡：帶領學員釐清機器學習、深度學習與生成式AI的技術差異，並剖析台灣企業面臨缺工現況下的AI導入痛點與驅動力。
二、食品業三大實務應用：聚焦真實產業案例（如日本清酒釀造、精釀啤酒發酵），探討用於產線品管的影像評檢自動化、結合感測器優化生產的製程預測與分析，以及加速風味設計的AI輔助配方開發。
三、專案評估與行動框架：總結AI專案成功落地的三大必備條件（資料、工具、人才），幫助決策者評估哪些痛點適合利用AI解決，進而精準找出日常營運的切入點。
一、AI基礎概念與脈絡：帶領學員釐清機器學習、深度學習與生成式AI的技術差異，並剖析台灣企業面臨缺工現況下的AI導入痛點與驅動力。
二、食品業三大實務應用：聚焦真實產業案例（如日本清酒釀造、精釀啤酒發酵），探討用於產線品管的影像評檢自動化、結合感測器優化生產的製程預測與分析，以及加速風味設計的AI輔助配方開發。
三、專案評估與行動框架：總結AI專案成功落地的三大必備條件（資料、工具、人才），幫助決策者評估哪些痛點適合利用AI解決，進而精準找出日常營運的切入點。
活動詳情：https://www.smelearning.org.tw/news.php?node=840