110年第2學期-1056 人工智慧製造創新與實作 課程資訊

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評分方式

評分項目 配分比例 說明
期中考 30
作業 30 Kubeflow pipeline練習
專題實作一 20 kubeflow yolo pipeline實作
專題實作二 20 kubeflow LSTM pipeline實作

選課分析

本課程名額為 55人,已有17 人選讀,尚餘名額38人。

授課教師

石志雄

教育目標

本課程目標為提供一高階 AI 流程自動化佈署內容,結合模組化容器技術介紹,尤其重視虛擬化流程 pipeline 觀念導入智慧製造業界議題,如排程優化、機器視覺檢驗及機器手臂控制等 ,最後 以業界出題之應用結合AI自動化 container operator optimization 評估進行產學合作專題呈現 ,讓學生了解容器優化的重要性,並應用到金融大數據應用 產業 。 過程會介紹人工智慧 大數據分析學習訓練技術,包括類神經網路及深度學習 並結合雲端運算進行資源共享;進而使學生畢業後可以結合先進 AI 理論進行 AI 自動化應用 推廣,進而對 國家企業應用AI提升有所助益。

課程資訊

參考書目

https://github.com/FootprintAI/kubeflow-workshop