111年第2學期-1051 人工智慧製造創新與實作 課程資訊

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

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。

基本資料

選修課，學分數：0-3
上課時間：五/2,3,4[ST405]
修課班級：資工系3,4
修課年級：3年級以上
選課備註：數創組分組選修；同「數位創新實作」

參考書目

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