강의

멘토링

커뮤니티

AI Technology

/

etc. (AI)

CEO và lãnh đạo về đổi mới sản xuất và AI Big Data

Có thể tham khảo đổi mới sản xuất về bán dẫn và chạy Machine Learning, Deep Learning không cần mã hóa với dữ liệu bán dẫn.

(4.0) 1 đánh giá

16 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

  • 1159136
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.

  • Ứng dụng AI và Big Data trong bán dẫn

  • NO CODING(Orange 3) triển khai

Tóm tắt bài giảng📖

1) Loại dữ liệu nào sẽ được thu thập tại các cơ sở sản xuất chất bán dẫn và màn hình để thúc đẩy các hoạt động đổi mới?
2) Là một CEO và nhà lãnh đạo, có cách nào để biết liệu một dự án ứng dụng trí tuệ nhân tạo có đang tiến triển đúng hướng hay không?
3) Có thể sử dụng máy học hoặc học sâu một cách tự do mà không cần lập trình không?


Đối tượng mục tiêu👨‍💻

1) Các CEO và giám đốc điều hành muốn ứng dụng trí tuệ nhân tạo thông qua các hoạt động đổi mới liên quan đến sản xuất.
2) Các nhà lãnh đạo của các tổ chức đang tìm cách đưa trí tuệ nhân tạo vào sản xuất
3) Những người muốn triển khai trí tuệ nhân tạo, máy học và học sâu mà không cần lập trình.


Hiệu quả mong đợi💁‍♂️

1) Bạn sẽ có thể đánh giá các kế hoạch đổi mới sản xuất cho chất bán dẫn và hiển thị dữ liệu lớn, đồng thời đưa ra ý tưởng về cách áp dụng chúng vào lĩnh vực của mình.
2) Bạn có thể tự do thử nghiệm với máy học và học sâu mà không cần viết mã và lựa chọn thuật toán trí tuệ nhân tạo tối ưu.
3) Bằng cách có được khả năng rút ra hiểu biết sâu sắc thông qua các thuật toán học máy và học sâu bằng cách sử dụng dữ liệu của từng miền, bạn có thể cải thiện lĩnh vực này.

Chương trình giảng dạy📕

Bài giảng 1. Đổi mới sản xuất màn hình bán dẫn và dữ liệu lớn AI (Các trường hợp đổi mới: Sản xuất, Năng suất, Chất lượng)
Bài giảng 2 : Đổi mới sản xuất màn hình bán dẫn và dữ liệu lớn AI (Các trường hợp đổi mới: Cơ sở hạ tầng, An toàn môi trường, Năng lượng)
Bài 3 : Chuẩn bị sơ bộ / Xử lý dữ liệu và trực quan hóa
Bài giảng 4 : Tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu / Học máy (Phân loại: k-NN)
Bài giảng 5. Học máy (Phân loại: Hồi quy logistic, Cây, Rừng ngẫu nhiên, SVM)
Bài giảng 6. Học máy (Phân loại: Naïve Bayes, Mạng nơ-ron)
Bài giảng 7. Học máy (Phân loại: Xếp chồng, Adaboost / Hồi quy: k-NN, Cây, Rừng ngẫu nhiên, Hồi quy tuyến tính, Hồi quy tuyến tính, Mạng nơ-ron, Độ lệch và phương sai, Tập hợp và Bagging, Tăng cường, XGBoost, Xếp chồng)
Bài giảng 8. Học máy (Phân loại hình ảnh, Phân cụm: k-Means, Phân cụm phân cấp) /
Học sâu (DNN, CNN)

10 lý do tại sao đào tạo AI cho CEO, giám đốc điều hành và lãnh đạo lại quan trọng
1. Nếu CEO/giám đốc điều hành không làm trước thì sẽ không có nhân viên nào làm.
2. Trí tuệ nhân tạo không phải là thứ có thể giao cho nhân viên và tự thực hiện.
3. Nếu các CEO/giám đốc điều hành chỉ có hiểu biết trừu tượng về AI, họ sẽ không thể đưa ra quyết định sáng suốt.
4. Các chuyên gia AI rất đắt đỏ, khiến việc tuyển dụng họ một cách tùy tiện trở nên khó khăn. Ngay cả khi được tuyển dụng, việc biết nên hỏi những câu hỏi nào và cách hỏi họ trong các buổi phỏng vấn cũng rất khó khăn, thậm chí còn khó xác định câu trả lời của họ là đúng hay sai.
5. Đào tạo nhân viên có thể rất hiệu quả về mặt chi phí và tiết kiệm thời gian, nhưng trước tiên, CEO/giám đốc điều hành phải biết cách đào tạo họ.
6. Ý tưởng triển khai AI nên đến từ CEO/giám đốc điều hành có kiến thức toàn diện nhất về hệ thống kinh doanh.
7. Khi các CEO và giám đốc điều hành tự tìm hiểu về AI, họ nhận ra rằng việc triển khai AI không hề khó.
8. Nếu CEO hoặc giám đốc điều hành dẫn dắt dự án không hiểu rõ về AI, dự án có thể dễ dàng đi chệch hướng. Nếu họ hình dung một AI ở cấp độ AlphaGo, nhưng hiệu suất của nó lại không đạt kỳ vọng, họ có thể ngay lập tức quay lại phương pháp ban đầu.
9. Khi bạn hiểu được AI thực sự là gì, kỳ vọng và tham vọng của bạn sẽ giảm xuống và bạn sẽ bắt đầu nghĩ về những cách để cải thiện độ chính xác.
10. Cuối cùng, CEO/giám đốc điều hành sẽ đưa ra mọi quyết định về vấn đề này, vì vậy nếu họ không biết chi tiết, họ không thể làm gì được.
(Nguồn: Sách , tác giả Jang Dong-in, nhà xuất bản Hanbit Media)

💾 Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học

Bài giảng này là phiên bản chỉnh sửa lại của một buổi hội thảo trực tuyến được thực hiện qua hội nghị truyền hình. Xin lưu ý!
Tùy thuộc vào môi trường xung quanh, chất lượng âm thanh có thể không đồng đều. Vui lòng kiểm tra bài giảng trước khi tham dự!

  • Tất cả những gì bạn cần là một máy tính (máy tính để bàn hoặc máy tính xách tay).

  • Máy tính có cấu hình cao hơn có thể chạy nhanh hơn, nhưng sẽ không có sự khác biệt lớn.

  • Chúng tôi sử dụng Orange, một bộ công cụ khai thác dữ liệu nguồn mở. Vui lòng tải xuống và sử dụng theoliên kết .

  • Các tệp dữ liệu bán dẫn để thực hành được đính kèm trong Phần 0-Đơn vị 3.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • CEO và các lãnh đạo muốn ứng dụng AI thông qua hoạt động đổi mới sản xuất.

  • Lãnh đạo tổ chức muốn triển khai AI trong sản xuất

  • Những ai muốn thực hiện AI, ML, DL mà không cần lập trình

Xin chào
Đây là

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.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

9 bài giảng ∙ (7giờ 11phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

1 đánh giá

4.0

1 đánh giá

  • 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

2.057.301 ₫

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!