你的第一個 AI 策略夥伴
啟動 AI 專案陷阱多，你的專案該如何避開失敗？
啟動 AI 專案陷阱多，你的專案該如何避開失敗？
台灣人工智慧學校針對企業技術及經理人才，分別開設專班，以四個月的時間，為產業培訓立即可用的相關人才。
您的企業想導入AI是否適合？是否適合 AI還是傳統方法就可解決問題？或是還缺少條件？幫助企業針對問題進行評估，協助專案順利進行。
啟動專案進行，透過全台最大的AI專家社群，協助你的企業快速進行專案。
轉型策略擬定：協助您的企業選擇正確的人工智慧技術工具，建立團隊，讓企業人力與人工智慧協同增進生產力。
當紡織廠接到訂單時，師傅們會根據客戶指定的布料、顏色，進行打色。過程中染料濃度、溫度、布料材質…等變數，都會提高染色的錯誤率。隨著市場改變，客製化、少量多樣將決定工廠的市場競爭力。如何讓紡織廠的布料，可以快速染對顏色？成了老牌紡織廠轉型的關鍵。
透過深度學習技術，運用數據制定染色最佳化策略，不僅縮短染製時間，也降低錯誤率，並提升生產力。這個技術原理，同樣也能運用至香水調製、威士忌釀造等需要物料組合的應用上。
為了充分了解心臟在日常生活中的各種狀況與活動，患者會透過24小時的心電圖檢查，幫助醫師得到最詳盡與完善的資料。不過，這份紀錄了24小時連續資料的紀錄，在資料判讀上，十分仰賴專業的知識與人力時間。
近年來，國外有許多團隊嘗試導入人工智慧技術，協助並減少醫生判讀心電圖的時間。台灣的醫療是否會因為錯過這波人工智慧的興起，而喪失領先趨勢？
擁有多年判讀心電圖經驗的團隊，至今已累積數萬筆相關資料，他們希望能發展AI判讀技術，協助醫生快速篩檢出不正常的資料，做更精確的診斷。不僅縮短醫生判讀心電圖的時間，也能幫助病人減少診斷等待的時間。
每當工廠內的機器損壞時，產線及產量都會受到影響，但眾多的機器型號及故障原因並不盡相同，每一台的機況都需要靠具經驗的工程師，透過判讀程式或時序圖，以人力剖析資料才能找出機況原因。是否能透過工廠累積多年的數據，加速處理生產機台異常的時間？協助新工程師快速判斷機台異常的原因？
透過Python 協助資料的蒐集與清理，再以監督式學習與類神經網路演算法，選擇及建立問題，同時分類問題尋找關鍵因子，經過分析結果與模型修正之後，修復機器的時間縮短了25%，降低工廠空轉的時間。這個應用例子，不僅適用於工廠機器修復，同時也能幫助新興工廠減少新進工程師的培訓時間。
台灣人工智慧學校自 2018 年成立以來，透過系統化的教學與做中學的方式，成功且大量的為台灣產業孕育出 7000 位 AI 人才。
累積超過 1700 家企業人才培育經驗，我們希望借用這些經驗，並集結專案經驗豐富的頂尖碩、博士級工程師，成立了專案處，協助更多台灣產業打造實際落地專案，讓產業向上提升。
除學員自發專案之外，來自產業送訓的學員，所發展的自家公司 專題已超過 200 項，應用範圍涵蓋製造、電子、金融、電商、媒體…多個行業。
