工業數據異常偵測關鍵技術
帥宏翰
國立陽明交通大學
助理教授
帥宏翰2007年由國立台灣大學取得電機學士，2009年取得國立台灣大學電機所計算機科學組碩士， 2015年取得國立台灣大學電信所博士。畢業後他進入中央研究院資訊科技創新研究中心一年從事博士後工作。從2016年8月起，應聘至國立交通大學電機系擔任助理教授。其興趣包含機器學習、社群網路分析與資料探勘領域。其研究成果已發表於人工智慧與資料探勘領域中知名的國際會議與期刊，包含IEEE TKDE, IEEE TMM, KAIS等期刊與ACM SIGKDD, ACM CIKM, IEEE CVPR, IEEE ICDM, VLDB, WWW等國際會議。
課程簡介
2015年臺灣半導體產業整體產值達2.16兆元臺幣， 2016年整體產值預估達到2.21兆元臺幣，成長率為2.4%。半導體產業為臺灣重點「國家級產業」，在經濟上，半導體產業的產值、出口比重、與關連投資金額都是數一數二的，可說是臺灣經濟的重要支柱。龍頭業者包含台灣積體電路製造股份有限公司TSMC(台積電)、聯發科技Mediatek(聯發科)、與日月光集團(ASE)。除了半導體之外，台灣也延續舊有機械製造走向精密機械製造。
異常偵測是工業數據最基礎且重要的工作，本課程結合時序性資料異常分析、影像資料異常分析與多視角學習，提供工業數據各個面向的異常資料偵測技術，並利用PBL，先點出問題再提供解決之道。
課程目標
1. 培養學生基本的製程專業知識，俾能在遇到問題與設計解法時能夠充分了解問題與有效利用先驗知識有效解決。
2. 利用問題導向學習（Problem-Based Learning），增進及培養學生尋找與解決問題的興趣，俾能使其自發有效地學習。
3. 對於現有文獻有閱讀探討能力，俾能加以比較，辨別優劣。
4. 加強實作能力，能用基礎套件實作出可用之系統。
5. 加強業界與學界連結，透過真實問題導向學習（Problem-Based Learning），消弭學界理論與業界實務需求之距離，並讓學生懂得業界即期所需之專業技術。
適用對象
大三、大四與研究所
課程特色
基於問題導向式學習的方式，本課程將以實際問題引導至大數據分析技術的實作內容，培養學生解決實際情境問題的能力，並於分組討論中提出解決方案。
課程進度
第一週：基於多視角學習之異常偵測
第二週：時序性資料探勘於製程資料之應用
第三週：用於辨識製造缺陷之深度視覺演算法
先備知識
In-class problem, lab