inflearn logo

Đổi mới sản xuất và Dữ liệu lớn AI dành cho CEO và các nhà lãnh đạo

Bạn có thể tham khảo các phương án đổi mới sản xuất trong lĩnh vực bán dẫn và thực hiện chạy thử máy học (machine learning), học sâu (deep learning) với dữ liệu bán dẫn mà không cần lập trình.

(4.5) 2 đánh giá

17 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

AI
AI
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
classification
classification
AI
AI
Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
classification
classification

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Các ví dụ về trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong ngành bán dẫn

  • Thực hiện KHÔNG CẦN LẬP TRÌNH (Orange 3)

Tóm tắt bài giảng📖

1) Tại các hiện trường sản xuất bán dẫn và màn hình, những loại dữ liệu nào đang được thu thập để thúc đẩy các hoạt động đổi mới?
2) Với tư cách là CEO và nhà lãnh đạo, liệu có cách nào để biết liệu các dự án áp dụng trí tuệ nhân tạo có đang được triển khai đúng hướng hay không?
3) Liệu có thể sử dụng thành thạo Machine Learning hay Deep Learning mà không cần phải lập trình không?


Đối tượng học viên👨‍💻

1) CEO và các cấp quản lý đang có ý định áp dụng trí tuệ nhân tạo thông qua các hoạt động đổi mới liên quan đến sản xuất
2) Lãnh đạo các tổ chức đang có ý định áp dụng trí tuệ nhân tạo liên quan đến sản xuất
3) Những người muốn triển khai trí tuệ nhân tạo, Machine Learning, Deep Learning mà không cần lập trình


Hiệu quả mong đợi💁‍♂️

1) Bạn có thể tham khảo các phương án đổi mới sản xuất đối với dữ liệu lớn trong ngành bán dẫn và màn hình, từ đó đưa ra ý tưởng về cách áp dụng vào lĩnh vực chuyên môn của riêng mình.
2) Bạn có thể tự do vận hành Machine Learning và Deep Learning mà không cần lập trình, đồng thời có thể lựa chọn thuật toán trí tuệ nhân tạo tối ưu nhất.
3) Bạn sẽ được trang bị kỹ năng rút ra thông tin chi tiết (insight) thông qua các thuật toán Machine Learning và Deep Learning bằng dữ liệu trong lĩnh vực của mình để cải thiện thực tế tại hiện trường.

Chương trình giảng dạy📕

Bài 1. Đổi mới sản xuất Bán dẫn & Hiển thị và AI Big Data (Ví dụ đổi mới: Sản xuất, Hiệu suất, Chất lượng)
Bài 2. Đổi mới sản xuất Bán dẫn & Hiển thị và AI Big Data (Ví dụ đổi mới: Cơ sở hạ tầng, An toàn môi trường, Năng lượng)
Bài 3. Chuẩn bị trước / Tiền xử lý dữ liệu và Trực quan hóa
Bài 4. Tiền xử lý dữ liệu và Trực quan hóa / Học máy (Phân loại: k-NN)
Bài 5. Học máy (Phân loại: Logistic Regression, Tree, Random Forest, SVM)
Bài 6. Học máy (Phân loại: Naïve Bayes, Neural Network)
Bài 7. Học máy (Phân loại: Stacking, Adaboost / Hồi quy: k-NN, Tree, Random Forest, Linear Regression, Linear Regression, Neural Network, Bias and Variance, Ensemble và Bagging, Boosting, XGBoost, Stacking)
Bài 8. Học máy (Phân loại hình ảnh, Phân cụm: k-Means, Hierachical Clustering) /
Học sâu (DNN, CNN)

<10 lý do tại sao đào tạo Trí tuệ nhân tạo cho CEO/Quản lý/Lãnh đạo lại quan trọng>
1. Nếu CEO/Quản lý không thực hành trước, sẽ không có nhân viên nào làm theo.
2. Trí tuệ nhân tạo không phải là việc có thể phó mặc cho nhân viên và tự nó sẽ diễn ra.
3. Nếu CEO/Quản lý chỉ hiểu về trí tuệ nhân tạo một cách trừu tượng, họ không thể đưa ra quyết định đúng đắn.
4. Các chuyên gia trí tuệ nhân tạo có mức lương rất cao nên không thể tuyển dụng tùy tiện. Thậm chí nếu có tuyển dụng, cũng rất khó để biết nên hỏi gì và hỏi như thế nào khi phỏng vấn, cũng như khó nắm bắt được câu trả lời là đúng hay sai.
5. Việc đào tạo nhân viên sẽ mang lại hiệu quả tiết kiệm chi phí và thời gian lớn, nhưng CEO/Quản lý phải biết trước thì mới có thể cho nhân viên đi đào tạo.
6. Ý tưởng về việc áp dụng trí tuệ nhân tạo phải do CEO/Quản lý, những người hiểu rõ hệ thống công việc một cách bao quát nhất, đưa ra.
7. Khi CEO/Quản lý trực tiếp học về trí tuệ nhân tạo, họ sẽ nhận ra rằng việc triển khai trí tuệ nhân tạo không quá khó khăn.
8. Nếu CEO/Quản lý dẫn dắt dự án mà không biết về trí tuệ nhân tạo, dự án rất dễ đi chệch hướng. Nếu cứ nghĩ về trí tuệ nhân tạo ở cấp độ AlphaGo rồi khi hiệu suất thấp hơn mong đợi, tình trạng quay trở lại cách làm cũ có thể xảy ra ngay lập tức.
9. Sau khi học được trí tuệ nhân tạo thực sự là gì, lòng tham và kỳ vọng sẽ giảm xuống, và bạn sẽ nghĩ đến hướng cải thiện độ chính xác.
10. Cuối cùng, vì CEO/Quản lý là người đưa ra quyết định cho tất cả những điều này, nên nếu họ không biết rõ, cuối cùng sẽ không thể làm được gì cả.
(Nguồn: Sách <Kỹ năng làm việc với AI>, tác giả Jang Dong-in, nhà xuất bản Hanbit Media)

💾 Những lưu ý trước khi học

Bài giảng này là nội dung đã được biên tập lại từ một buổi hội thảo trực tuyến qua video. Xin vui lòng lưu ý!
Tùy thuộc vào môi trường, chất lượng âm thanh có thể không đồng đều. Vui lòng kiểm tra bài giảng xem trước trước khi đăng ký học!

  • Bạn chỉ cần chuẩn bị máy tính (máy tính để bàn hoặc laptop) là đủ.

  • Cấu hình máy tính càng cao thì việc thực thi có thể càng nhanh, nhưng không có sự khác biệt lớn.

  • Chúng tôi sử dụng Orange, một bộ công cụ khai thác dữ liệu mã nguồn mở. Vui lòng tải xuống từ liên kết này để sử dụng.

  • Tệp dữ liệu bán dẫn cho bài thực hành được đính kèm trong Phần 0-Bài 3.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Các CEO và ban điều hành đang có ý định áp dụng trí tuệ nhân tạo thông qua các hoạt động đổi mới liên quan đến sản xuất.

  • Lãnh đạo tổ chức đang muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo liên quan đến sản xuất

  • Những người muốn triển khai trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu mà không cần lập trình.

Xin chào
Đây là 1159136

Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành kỹ thuật điện tử tại Đại học Kwangwoon, ông đã làm việc tại bộ phận bán dẫn của Samsung Electronics trong suốt 27 năm từ năm 1984 đến năm 2011 với các chức vụ Trưởng nhóm sản xuất và Giám đốc trung tâm sản xuất, đồng thời là Giám đốc trung tâm công nghệ hạ tầng phụ trách an toàn môi trường, thiết bị và hệ thống. Sau khi kết thúc sự nghiệp trong lĩnh vực bán dẫn với tư cách là Giám đốc điều hành, ông đã giữ chức Phó Chủ tịch của Samsung Display (OLED) trong 5 năm từ 2011 đến 2016 với vai trò Giám đốc trung tâm sản xuất và Tổng giám đốc khu phức hợp phụ trách sản xuất, an toàn môi trường, thiết bị và hệ thống. Sau khi tốt nghiệp Trường Cao học Khoa học Seoul và Trường Kinh doanh Lausanne (BSL), ông đã nhận bằng MBA, Tiến sĩ và DBA về dữ liệu lớn (big data) tại Trường Cao học Khoa học Thụy Sĩ. Hiện tại, ông đang đảm nhiệm vai trò Trưởng dự án trí tuệ sản xuất với tư cách là giáo sư tại Trường Quản lý Thụy Sĩ (SSM), giáo sư nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Chính sách Công nghiệp Hàn Quốc và Phó Chủ tịch Hiệp hội Trí tuệ Nhân tạo.

Sau khi tốt nghiệp chuyên ngành Kỹ thuật Điện tử tại Đại học Kwangwoon, chuyên gia tư vấn trên đã làm việc tại bộ phận bán dẫn của Samsung Electronics trong suốt 27 năm từ năm 1984 đến năm 2011, trải qua các vị trí Trưởng nhóm Sản xuất, Giám đốc Trung tâm Sản xuất và Giám đốc Trung tâm Công nghệ Hạ tầng phụ trách An toàn Môi trường, Cơ sở vật chất (Facility) và Hệ thống. Sau khi kết thúc sự nghiệp trong mảng bán dẫn với chức vụ Phó Chủ tịch (Executive Vice President), từ năm 2011 đến năm 2016, ông đã đảm nhiệm vị trí Phó Chủ tịch tại Samsung Display (OLED, LCD) trong 5 năm, giữ vai trò Giám đốc Trung tâm Sản xuất và Tổng quản lý khu phức hợp chịu trách nhiệm về sản xuất, an toàn môi trường, cơ sở vật chất và hệ thống. Sau khi nghỉ hưu, ông đã nhận bằng Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh (MBA) về Big Data và bằng Tiến sĩ (Ph.D., DBA) tại Trường Kinh doanh Seoul (aSSIST) và Trường Kinh doanh Lausanne (BSL) Thụy Sĩ. Hiện tại, ông đang giữ chức vụ Giáo sư tại SSM (Swiss School of Management), Giáo sư nghiên cứu tại Viện Nghiên cứu Chính sách Công nghiệp, Phó Chủ tịch Hiệp hội Trí tuệ Nhân tạo và đảm nhiệm vai trò Trưởng ban Dự án Thông minh hóa Sản xuất.

Thêm

Đánh giá

Tất cả

2 đánh giá

4.5

2 đánh giá

  • inseokkang6652님의 프로필 이미지
    inseokkang6652

    Đánh giá 3

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    100% đã tham gia

    • jhlee06096671님의 프로필 이미지
      jhlee06096671

      Đánh giá 1

      Đánh giá trung bình 4.0

      4

      89% đã tham gia

      • 1159136
        Giảng viên

        Tôi vui mừng khi biết rằng nó đã giúp bạn. Cảm ơn

    Khóa học tương tự

    Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

    Giảm 25% cho thành viên mới

    1.566.706 ₫

    25%

    2.088.946 ₫