工業數據異常偵測關鍵技術(基於多視角學習之異常偵測)
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
臺灣半導體產業未來必須透過智慧科技輔助，提升製造品質以及生產力，不僅維持我國於世界半導體產業既有地位，其他精密製造產業亦能受惠。
本課程模組旨為透過資訊的科技導入於工業大數據分析，提供學生實際參與將所學的資訊科技應用於未來的智慧製造產業上，提昇未來從事智慧製造研究之能力。而此項課程針對異常偵測關鍵技術中的多視角學習進行教學，透過融合多視角資料達到更精準之預測模型。
課程目標
本課程模組期望能夠透過問題導向式學習，使學生能夠
1)瞭解實際晶圓製造上所需問題。
2)透過分組討論詳細考量解決問題所需注意事項。
3)如何將問題明確描述。
4)針對資料特性，利用電機及資訊領域專門的知識，規劃了整套解法與實驗實作。
因此，本課程學生於此模組中，除了能透過問題導向式學習，深入學習半導體製造資料的特性、並針對多視角資料學習之相關知識及技術進行學習與實作，除了讓學生了解半導體製程產業界最新理論與技術資訊，也能夠針對產業相關問題進行發問，更了解什麼能力對產業來說重要，或是未來生涯規劃上更有方向。
適用對象
大三、大四、研究所、業界人士
課程特色
真實工業數據資料搭配多視角學習