隨著智慧製造快速發展，品質管理系統已累積大量機台警報、維修紀錄與技術工單等非結構化資料。傳統人工分析不僅效率低，更易產生確認偏差(Confirmation Bias)。導入自然語言處理(NLP)進行根因分析(RCA)，已成為企業邁向預測性品質(PdQ)的重要關鍵。
課程以Problem-Solving Innovation Solution架構為核心，結合理論與實務，解析Transformer、BERT、RoBERTa等AI模型，並應用於金屬加工、PCBA與晶圓製程等產業情境。
透過Human-AI Collaboration，協助學員建立AI文本分析能力，快速找出異常根因，提升品質改善效率、製程穩定性，朝向Zero-Defect目標邁進。

AI在品質管理上的應用：專業實務專家培訓
從傳統預防到自動化預測，品質4.0是實現零缺陷的核心引擎
當前產業正處於第四次工業革命階段，品質管理（QM）逐漸結合AI、IoT與大數據分析，由傳統檢驗轉為策略管理。品質4.0強調以技術整合提升品質決策與營運效率。
課程協助品質管理經理、工程師及數位轉型人員理解AI導入品質管理的核心概念與應用流程，建立實務規劃與決策能力。
課程特色※七大模組涵蓋AI視覺檢測、預測品質、NLP分析與ISO42001 AI管理系統。
學習效益※理解YOLOv4、BERT等AI技術於品質控制的應用※建立ROI與KPI評估思維※規劃18-24週AI品質導入藍圖。
配合事項※請攜帶手提式電腦以利軟體實務演練。

面對2050淨零碳排趨勢，電動車、再生能源、資料中心及低軌衛星等產業快速發展，帶動碳化矽(SiC)與氮化鎵(GaN)等寬能隙(WBG)半導體需求快速成長。相較矽基半導體，具備耐高溫、高壓、高頻及高效率等優勢，已成為各國重要戰略技術。
隨著能源轉換效率需求持續提升，WBG半導體已成為節能、減碳與能源管理的重要核心技術，可有效提升電力系統效能，協助企業落實ESG永續發展。
課程以流程化方式介紹寬能隙半導體原理、元件特性、可靠度分析及新能源應用，並說明其於能源管理與ESG之實務應用，使學員建立完整技術觀念。
課程安排課堂演練進行學習成效驗證，完成課程者核發結業證書，提升新能源與ESG相關專業能力。

隨著工業5.0與智慧製造發展，AOI自動光學檢測導入深度學習已成為製程精進的重要趨勢。傳統SPC偏向變異攔截，現代複雜製程則需進一步導入預測性品質(PdQ)，由反應式防範邁向動態決策。
課程旨在打通學術研究與實務應用之間的工程鴻溝，以理論為基礎，解析CNN、YOLOv4/YOLOv8及ViT等核心演算法之邏輯與應用。
並針對金屬加工、PCBA與晶圓製程提供落地實務方案，協助企業克服高良率產線的數據稀缺與長尾效應，強化AI視覺檢測能力，朝向零缺陷(Zero-Defect)目標邁進。