智能化生產技術

臺北科技大學 115-1 學期課程，課號 365443。

課程大綱

本課程以智能化生產為核心，介紹人工智慧、資料分析與工業資訊技術的基本原理及其在製造領域的應用。課程內容涵蓋人工智慧發展、機器學習模型、資訊理論、人工神經網路、深度學習與卷積神經網路、大型語言模型、檢索增強生成（RAG）及強化學習，並延伸至工業物聯網、雲端服務、大數據與管理系統。透過異常檢測、智慧維護及虛擬量測等專題，探討相關技術如何支援生產管理與製程改善。課程亦結合氛圍編程（Vibe Coding）專題實作與報告，引導學生運用自然語言與生成式人工智慧輔助程式開發，培養整合所學、驗證成果及解決智能化生產問題的能力。

課程進度

週次 單元主題 第一週 智能化生產技術簡介 第二週 人工智慧的過去與現在/機器學習。 第三週 機器學習模型/資訊理論。 第四週 人工神經網路 第五週 深度學習/卷積神經網路/大型語言模型 第六週 強化學習 第七週 工業物聯網/雲端服務/大數據 第八週 期中考 第九週 管理系統 第十週 異常檢測特論 第十一週 智慧維護特論 第十二週 虛擬量測特論 第十三週 氛圍編程(vibe coding)專題報告I 第十四週 氛圍編程(vibe coding)專題報告II 第十五週 氛圍編程(vibe coding)專題報告III 第十六週 氛圍編程(vibe coding)專題報告IV 第十七週 彈性學習 第十八週 彈性學習

評量方式

作業: 20% 期中考: 40% 專題口頭報告: 30% 彈性學習: 10%

教材

【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 工業4.0 智能化生產技術與實作 李志鴻著 參考書目: Machine Learning/Tom M. Mitchell/McGraw-Hill Deep Learning/Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville/MIT Press (http://www.deeplearningbook.org)