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

選課分析

本課程名額為 55人,已有14 人選讀,尚餘名額41人。


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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

開課紀錄

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