實作工作坊：利用工業數據實施AI應用案例培訓

簡介與團隊應用案例選擇

• 工業環境中的AI概述
• 應用案例類別：品質、維護、能源、物流
• 團隊組成與專案目標界定

理解與準備工業數據

• 工業數據類型：時間序列、表格、圖像、文字
• 數據獲取、清理與預處理
• 使用Pandas和Matplotlib進行探索性數據分析

模型選擇與原型開發

• 在回歸、分類、聚類或異常檢測之間選擇
• 使用Scikit-learn訓練與評估模型
• 使用TensorFlow或PyTorch進行進階建模

視覺化與解讀結果

• 建立直觀的儀表板或報告
• 解讀效能指標（準確率、精確率、召回率）
• 記錄假設與限制

部署模擬與回饋

• 模擬邊緣/雲端部署情境
• 收集回饋並改善模型
• 與營運整合的策略

專題專案開發

• 完成並測試團隊原型
• 同儕審查與協作除錯
• 準備專案簡報與技術摘要

團隊簡報與總結

• 展示AI解決方案概念與成果
• 小組反思與經驗教訓
• 在組織內擴展應用案例的路線圖

總結與後續步驟