![[台灣人工智慧學校] 台北總校第三期開學典禮 - 執行長報告](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opening1-180929011045-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[台灣人工智慧學校] 台中分校第一期開學典禮](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/opening-180820074116-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[台灣人工智慧學校] 新竹分校第一期開學典禮](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/aiahc-opening-180720120102-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[台灣人工智慧學校] 第二期開學典禮 - 執行長報告](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/ceoreportsw-180515030537-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[TOxAIA新竹分校] AI整合是重點! 竹科的關鍵轉型思維](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20181206002-181210031031-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[台灣人工智慧學校] 執行長報告](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/openingsw-190315170512-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[台中分校] 第一期結業典禮 - 執行長談話](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/sw-ppt-181217031715-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
![[TOxAIA台中分校] AI 引爆新工業革命，智慧機械首都台中轉型論壇](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/aia-chen-190116063635-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
AOI智慧升級─AI訓練師在地養成計畫_台灣人工智慧學校
- 1. AOI智慧升級 蔡明順 Richie Tsai 台灣人工智慧學校 財團法人科技生態發展公益基金會 2019-10-3@ 交通大學 AI訓練師在地養成計畫
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- 3. 2000: Mobile Device1980:PC 1990: Internet 2015: AI + IoT 台灣的下一個機會?
- 4. 產業 AI 化的挑戰 01實戰人才的缺乏 02資訊基礎建設不足 03 產學之間的鴻溝 04定義問題不簡單 關鍵 起步
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- 8. Typical defects after SMT(Surface-Mount Technology) process 短路 空焊 極反 缺件 浮高 跪腳 撞件 錫球 墓碑 … 8 https://www.researchmfg.com/2011/02/soldering-defect-symptom/
- 9. More SMT/DIP DefectExamples 9
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- 11. System automatically detectscracks in nuclear power plants 11
- 12. • Convolution NeuralNetworks + Transfer Learning • Pre-trained using 14-million image dataset • ResNet with > 8-million parameters Input images Model training / inference OK OK 以深度學習進行自動瑕疵檢測
- 13. 實際案例 – 視覺檢測速度比較 13 產線數量:23 條 4 位目檢人員; 漏網率約 5% AOI 設備每小時影像輸出量: 配合人力允許條件, 60 萬 (極限為每條產線 2 萬張/小時 = 1104 萬/日) 判定耗時: 30 萬張 / 人日 = 120 萬張/日 傳統 人力 目檢 深度 學習 系統 硬體設備: 中高階桌上型電腦 + NVIDIA GPU: 10 ~ 15 萬 軟體: 開源軟體 + 高度調校之深度學習模型 品質:模型漏網率控制在 0.01% 之下，目檢人員只需檢查原本總數之 5% 的圖 片 判斷速度: 166.67 張 / sec ➔ 每日 1440 萬張影像
- 14. 實際案例 – 視覺檢測效益評估 14 品質：根據複判初步統計，目檢人員漏網率至少為12.9% 速度：目檢人員 8~10 位，每天約可檢查共約 3,000,000 張 傳統 人力 目檢 深度 學習 系統 硬體設備：中高階桌上型電腦 + NVIDIA GPU: 10 ~ 15 萬 軟體：開源軟體 + 高度調校之深度學習模型 品質：模型漏網率控制在 1% 之下，目檢人員只需檢查原 本總數之 10% 的圖片 速度：8,640,000 張 / 天 = 100 張 / 秒
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- 18. 以產業聚落設分校，形成產業AI化創新中心 台北總校新竹分校 台中分校 南部分校 (1170 坪, 三重) (1200坪, 竹科) (900 坪, 台灣大道) (1000 坪, 台南仁德) (經理人班, 高雄中山大學) (經理人班, 東海大學) ✓ 寬敞的上課教室 & LAB ✓ 大量的沙發區- 交流空間 ✓ Ballroom - 論壇分享 ✓ 會議室與白板牆-腦力激盪 ✓ 開放的大空間- 實作場域 ✓ 形象牆與燈座- 歸屬感 (經理人班, 中研院)
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- 20. AIA 招生班別 • 十六周 •每周三、五、六 • 朝九至晚六 • 理論課程 • 實作課程 • 專題實戰 (專題成果) • 個人競賽 • 期中、期末考試 技術領袖 培訓班 經理人 周末研修班 • 十六周 • 每周六 • 朝九至晚七 • 基礎理論課程 • 應用分享 • 分組討論／報告 • 創新/產學合作競賽 (專題成果) • 交流聚會
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- 25. Core tech Engineers & Scientists Advance IndustrialAI Engineers & Managers Application Engineers Enterprise Application Engineers 頂尖學術研究中心， 國際AI大廠，前端科 技研發新創 (1-2%) 教學型大學或區域型 AI 人才培育中心 (30%) 實戰的產業 AI 化 人才培育中心 (10%) 民間培訓機構與AI 社 區大學 (60%) 培養實戰的產業AI化人是首要任務 人才可投入最前端科技學術研究、AI 大廠 最先進科技研發、與利基型的新創產業 300-500位 人才可領導企業進行產業AI化，投入AI新創 產業，成立產業顧問團以及系統整合商 (System Integrator, SI) 10000位 新創產業、系統整合商、企業軟體 研發部門 (IT) 30000位 系統整合商、企業軟體研發 部門 (IT)、企業部門 AI 運用 60000位 Slide credit : Taiwan AI Academy
- 26. Discovery Basic Research Applied Research Product Development Production 產業界學研界 The GAP “Valley ofDeath” The GAP between 學研界 and 產業界
- 27. Discovery Basic Research Applied Research Product Development Production 產業界學研界 Close the GAPbetween學研界 and 產業界 Close the GAP
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- 29. 「移地解題」方案主要協助企業導 入 AI 應用，將AI 運用在自家實際 問題上。 也是目前唯一將外訓、解題及人工 智慧導入產業界的方案。 為台灣企業量身打造—「移地解題」方案 關於「移地解題」方案詳細介紹
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- 35. 台灣是全球最好的AI實驗場域 台灣的機會在於產業聚落 AI化 場域特性：幅員小、聚落集中、人口密度高、教育水準普及、網路環境 與智慧手機密度全世界 產業條件：優質中小企業供應鏈、隱形冠軍領域知識強、行銷成本低 深厚的半導體,資通訊, 軟硬體製造與整合能力，強大的國際業務網絡 與高密度的電信上網— AIoT 台商掌握許多最有效率的生產製程，台灣北中南各擁有規模化的產業 聚落，台商在大陸深圳昆山等地也有產業聚落 — 智慧製造 台灣醫療水準是全世界最頂尖的國家之一，高素質的醫療人員與研究 、健全的健保醫療制度，豐富的電子病歷、各種的醫療影像數據— 智慧醫療
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- 38. 仔細看, 真偽AI，如何定義人工智慧化? 最近，AI 是浪潮，因此，很多產業、產品、系統、研發成 果，都喜歡掛上"智慧/智能"的字眼，但是，很多都只是在自 動化、順序控制化、數據化(收集數據/數據可視化)的階段， 尚未屬於“智慧/智能化/AI"的階段。 何謂“智慧/智能化”？ 要具備 Analysis(分析)、Learning(學習)、Adaptation(調適)、 Reasoning(推理)、或 Decision(決策)等能力，才可稱為其有 “智慧/智能化/AI"之能力。 標準化 資訊化 自動化 數據化 智能化 Quote from : 周至宏教授FB
- 39. 2.5% Innovators 創新者 13.5% Early Adapters 早期採用者 34% Early Majority 早期大眾 34% LaterMajority 晚期大眾 16% Laggards 落後者 Blooming means: 1. 領導企業展示許多成功效益 2. 產業AI化有許多標準產品與服務 3. 導入AI是必要投資且有專責部門 You are riding the crest of a wave 站在浪頭上 往前看, AI 技術採用週期 Blooming in coming Ch as m 2012 -2021Years SaaS 10 Years Blooming We are here Y2021- 2022 10 Years Mature Technological Singularity 2030 Slide credit : Taiwan AI Academy
- 40. 把AI科技當成企業/個人彎道超車的加速器 Good-to-great companies usedtechnology as an accelerator of momentum, not a creator of it. They all became pioneers in technology once they grasped how it fit with their three circles of the Hedgehog concept 一、在哪些方面能達到世界頂尖的水準？(優勢所在) 二、經濟引擎主要靠甚麼來驅動？(資源所在) 三、對何種事業充滿熱情？(願景所在)
- 41. Nokia 3310 iPhone11 MAX Pro • GSM mobile phone • Monochrome display 84x48 Pixels • No Wifi • No Camera • No Bluetooth • Only 6 Pre-installed games • Texas Instruments MAD2WD1 • (based on ARM7TDMI) 想像AI未來演進 VS Y2019Y2000
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