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AI Development

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etc. (AI)

CEO及びリーダーのための製造革新とAIビッグデータ

半導体に関する製造革新案をベンチマーキングし、半導体データでコーディングなしに機械学習、深層学習を試すことができます。

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머신러닝
반도체
AI
Machine Learning(ML)
classification

こんなことが学べます

  • 半導体ビッグデータ人工知能事例

  • NO CODING(Orange 3) 実装

講義要約📖

1)半導体とディスプレイ製造現場ではどのようなデータを収集してイノベーション活動を推進するか?
2)CEOおよびリーダーとして人工知能を導入したプロジェクトがきちんと推進されているかどうかを知る方法はないだろうか?
3)コーディングをせずにマシンラーニングやディープラーニングを自由自在に使ってみることはできないだろうか?


受講対象👨‍💻

1)製造関連のイノベーション活動を通じて人工知能を導入したいCEOと役員
2)製造関連人工知能を導入しようとする組織のリーダー
3)コーディングなしで人工知能機械学習ディープラーニングを実装したい方


期待効果💁‍♂️

1)半導体、ディスプレイビッグデータに対する製造イノベーション案をベンチマークし、各自本人のドメインでどのように導入していくかについてのアイデアを導出することができるようになる。
2)コーディングなしで自由自在に機械学習、ディープラーニングを回すことができ、最適な人工知能アルゴリズムを選択することができる。
3)それぞれのドメインデータを持ってマシンラーニング、ディープラーニングアルゴリズムを通じたインサイトを導出することができる実力を備えることになり、現場を改善することができる。

カリキュラム📕

1強。半導体ディスプレイ製造革新とAIビッグテーター(革新事例:生産、歩留まり、品質)
2強。半導体ディスプレイ製造革新とAIビッグテーター(革新事例:インフラ、環境安全、エネルギー)
3強。事前準備/データの前処理と可視化
4強。データの前処理と可視化/機械学習(Classification:k-NN)
5強。機械学習 (Classification: Logistic Regression, Tree, Random Forest, SVM)
6強。機械学習(Classification: Naïve Bayes, Neural Network)
7強。マシンラーニング
8強。機械学習(Image Classification, Clustering: k-Means, Hierachical Clustering) /
ディープラーニング(DNN、CNN)

< CEO/役員/リーダーの人工知能教育が重要な10の理由>
1. CEO/エグゼクティブが最初に実践しなければ、どの従業員もしません。
2. 人工知能は従業員に任せて知って進めることではありません。
3. CEO/エグゼクティブが人工知能について抽象的にしか理解できない場合、正しい意思決定はできません。
4. 人工知能の専門家は身代金が高く、むやみに採用することはできません。採用をしても、インタビューの際に何をどのように聞かなければならないのか、そして答えが正しいのか間違っているのかも把握するのは難しいです。
5. 従業員を教育することは費用と時間の節約効果が大きいでしょうが、CEO/役員が先に知っていなければ教育もさせることができます。
6. 人工知能導入業務のアイデアは、業務システムを最も包括的に知っているCEO/役員が出さなければなりません。
7. CEO/役員が直接人工知能を学ぶと、人工知能を実装することはあまり難しくないことがわかります。
8.プロジェクトを率いるCEO /役員が人工知能を知らない場合は、プロジェクトが山に行きやすくなります。アルファゴレベルの人工知能を考えて期待より性能が落ちるとすぐに元の方法に戻る事態が発生することがあります。
9. 人工知能が実際にどんなものかを学んだら、欲と期待が低くなり、精度を改善する方向を考えるようになります。
10. 結局、これらすべての意思決定はCEO/役員が行うので、彼らが正しく知らなければ結局何もできません。
(出典:著書、著者チャン・ドンイン、出版された光メディア)

💾受講前の注意

本講義は、画像で行われたオンラインセミナーを再編集した講義です。参考にしてください!
環境によっては音質が不均一に感じることがあります。受講前のプレビュー講義をご確認ください!

  • 準備はコンピュータ(デスクトップorノートブック)だけで済みます。

  • コンピュータの仕様が高いほど実行が速くなりますが、大きな違いはありません。

  • オープンソースのデータマイニングツールキットであるOrangeを使用します。そのリンクからダウンロードして使用してください。

  • 練習用の半導体データセットファイルはセクション0-ユニット3に添付されています。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 製造関連の革新活動を通じ、AIの導入を目指すCEOおよび役員

  • 製造関連AIの導入を検討されている組織のリーダー

  • コーディングなしでAI、機械学習、深層学習を実装したい方

こんにちは
です。

After majoring in electronic engineering at Kwangwoon University, he served as the head of the manufacturing team and the head of the manufacturing center in the semiconductor division of Samsung Electronics for 27 years from 1984 to 2011, and the head of the infrastructure technology center in charge of environmental safety, facility, and systems. After completing his career in semiconductors as an executive director, he served as the vice president of Samsung Display (OLED) for five years from 2011 to 2016 as the head of the manufacturing center and the general manager of the complex in charge of production, environmental safety, facility, and systems. After graduating from the Graduate School of Science in Seoul and Business School Lausanne (BSL), he earned MBA, Ph.D., and DBA degrees in big data from the Graduate School of Science in Switzerland, and is currently serving as the head of the manufacturing intelligence project as a professor at the Swiss School of Management (SSM), a research professor at the Korea Institute for Industrial Policy Studies, and vice chairman of the artificial intelligence association.

상기 컨설턴트는 광운대에서 전자공학을 전공한 뒤 1984년부터 2011년까지 27년동안 삼성전자 반도체 부문에서 제조 팀장 및 제조 센터장을 거쳐 환경안전, Facility, 시스템을 총괄하는 인프라 기술 센터장을 지냈다. 전무로 반도체의 경력을 마친 뒤 2011년부터 2016년 까지는 5년간 삼성 디스플레이(OLED, LCD)에서 부사장으로서 제조 센터장 및 생산, 환경안전, 퍼실리티, 시스템을 책임지는 단지 총괄을 맡았다. 퇴임 후 서울 과학 종합 대학원 대학교와 스위스 BSL(Business School Lausanne)에서 빅데이터 MBA 와 Ph.D., DBA 학위를 취득한후 현재는 SSM(Swiss School of Management) 교수, 산업정책연구원 연구 교수, 사단 법인 인공지능협회 부회장으로 제조 지능화 사업단장 업무를 수행 중에 있다.

カリキュラム

全体

9件 ∙ (7時間 11分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

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1件の受講レビュー

  • 이정화님의 프로필 이미지
    이정화

    受講レビュー 1

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    • 제조 지능화 전문가
      知識共有者

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