課程介紹
本課程以培育AI機器人系統整合實務人才為核心,從產業趨勢與安全規範出發,結合Python、機器學習與ROS系統建構,奠定關鍵技術基礎。課程延伸至智慧驅動、邊緣AI運算、感測預知與AI視覺檢測,強化自主導航與決策控制能力,並導入CPS虛實整合與數位孿生應用。透過智慧製造、協作機器人及智慧物流等實務案例與企業參訪,培養具備跨域整合與落地應用能力之AI機器人專業人才。
課程特色/目標
- 實務導向學程規劃:建立AI機器人系統整合核心能力;培養學員具備AI機器人控制與系統整合之跨域能力,奠定智慧製造應用基礎。
- 打造系統整合人才:提升產業導入與系統整合實戰能力結合智慧製造、協作機器人與物流應用案例,培養學員規劃、導入與優化AI機器人系統之能力。
- 打造職場即戰力:以業界實務為導向,讓學員透過實機操作演練教學模式,能親手完成AI機器人系統整合,強調學以致⽤的專業實務訓練課程。
本課程為「產業新尖兵計畫」補助課程:計畫參訓者取得課程訓練單位錄訓資格後,可享:
1. 本課程受政府補助 2.培訓期間學習獎勵金(勞發署發給每月最高 8,000 元) 3.培訓期間享勞保(訓)
課程對象
1. 高中/職(含)以上,資通訊、電子電機、理工、管理等相關科系為佳
2. 有志投入AI機器人產業之求職者或轉職者,培養實務即戰力者
3. 資訊、電機、機械背景人才,欲跨域發展AI機器人系統整合能力者
4. 對AI機器人系統整合有興趣者
5. 年滿 15 歲至 29 歲之本國籍失業或待業青年
課程大綱
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模組 |
課程名稱 |
時數 |
學術/科 |
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基礎課程 87小時 |
職場力課程 | 了解自我以及職涯發展、工作責任感、基本工作態度、職場倫理、問題分析解決以及面試技巧 |
3 |
學科 |
| AI機器人基礎知能 | AI機器人產業應用與發展趨勢 |
7 |
學科 |
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| Python 數據、機器學習與深度學習技術 |
21 |
術科 |
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| 機器手臂設計原理與應用實務 |
14 |
學科 |
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| ROS機器人系統建構與模擬技術 |
14 |
術科 |
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| AI嵌入式機器人開發與控制技術 |
7 |
術科 |
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| 機器人運動規劃與導航控制技術 |
7 |
學科 |
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| 機聯網與智慧機器人於AI智慧工廠的運用 |
14 |
學科 |
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技術核心課程 189小時 |
AI機器人動力模組 | 智慧驅動與AI運動控制技術 |
7 |
術科 |
| 嵌入式控制與邊緣AI運算應用 |
7 |
術科 |
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| AI機器人感測預知 | AI訊號處理與預測、異常診斷技術與設備監測技術 |
7 |
學科 |
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| AI 視覺檢測與 AOI 應用技術 |
21 |
術科 |
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| ROS 自主導航技術:SLAM × LiDAR/3D 感測融合 |
14 |
術科 |
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| AI決策控制與虛實整合應用 |
7 |
術科 |
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| 機器人國際安全標準與法規、機器人安全控制設計、容錯控制技術 |
7 |
術科 |
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| AI機器人產業應用 | 協作機器人與AI整合應用 |
35 |
術科 |
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| 智慧製造:工業機器人製程應用案例 |
35 |
術科 |
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| CPS虛實整合與數位孿生系統整合技術 |
7 |
術科 |
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| 機器人模擬與應用案例分享 |
7 |
術科 |
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| 智慧倉儲與物流AI導入 |
21 |
術科 |
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| 服務型機器人應用 |
3 |
學科 |
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| 智慧服務與照護應用 |
4 |
學科 |
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| 企業參訪 |
7 |
術科 |
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| 就業媒合 | 就業媒合 |
4 |
其他 |
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*如遇不可抗力因素,主辦單位保有課程內容、日期及講師調整之權利。
