光學工程師 工作年資 不拘、地區 不拘
平均月薪 6萬
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光學工程師
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職涯漲薪之路，打磨更好的自己
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AI路上我是新手，但是我能和學校企業一起比賽並得獎!
㊗️ 賀！緯育 與 #勞動部合作AI工程師班同學，參加AI CUP教育部全國大專校院人工智慧競賽，與446組參賽隊伍一同競賽，以 #2組社會人士組參加皆獲得前標之獎 ✨
緯育從2018年起與勞動部合作 #職業訓練補助計畫，已成功訓練超過560位同學學習AI技術！你也想要和他們一樣，邊學習邊參加競賽，為自己的職涯增光、點開AI技能嗎？
🙋♂️歡迎報名最新一期AI應用工程師班訓練
報名截止：2023/2/1
訓練期間：2023/5/8 ~ 8/10
參訓對象：具專科以上學歷者，訓後3個月內有意往AI領域就業之失待業者
🔹 LINE諮詢此課程，請加 ID【@173tnppq】
再次恭喜2組社會人士組的同學們～ 👏
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熱門精選
【限量:免費報名】利用AI自動化行銷｜直播講座
講座詳細資訊
時間：04/30（二） 20:00 - 21:00
講者：圭話行銷創辦人 何佳勳 / 業界資深的數位廣告行銷專家
主題：行銷新篇章：AI如何革新檔期活動策略
在這個數位化的時代，AI技術正以驚人的速度改變著我們的行銷方式。檔期促銷活動面對的受眾眾多，難以精準定位目標受眾，進而影響活動效果、每次規劃檔期活動都需要創造吸引人的內容和促銷方式，但長期以來，創意卻逐漸耗盡、想要掌握AI如何革新檔期活動策略的最新動向嗎？
你也在苦思如何創造不同以往、有別競品的檔期活動嗎？104學習精靈與緯育TibaMe，攜手邀請到數位廣告界專家 圭話行銷創辦人何佳勳老師。學員們都稱呼他為小圭老師，不僅熱愛與學員社群互動、對學員有問必答，更善於為客戶的製造許多驚喜及營收，一起期待老師分享如何透過 AI 工具提升30%的檔期活動成效吧~
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104學習精靈精選課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
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HOOK INSPECTION MACHINE, AI + AOI DTA824 鉤環檢查機
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企業如果想導入AI瑕疵檢測技術該怎麼做？三大產業成功案例分享
▍專家認為，製造業是 AI 在台灣最具發展潛力的產業領域
製造業的產品檢測，搭配高解析度的攝影機與光學元件配置進行機器視覺系統的建置，結合自動化流程設定，即得自動光學檢測辨識 ( Automatic Optical Inspection , AOI )，可輕鬆檢測小到人眼無法看到的物件細節、兼具高效辨識穩定性。
• 搭配AI建模的瑕疵檢測，有效提升辨識精準度、生產力、效率。
• 檢測漏檢率僅0.1%，超過人眼辨識10倍以上。因此在生產線上，機器視覺系統每分鐘能快速且精確的檢測數百個，甚至數千個物件，遠勝於人工的檢測能力。
• 應用產業：PCB、半導體產業、手機零件、醫療器材、各製造業(ex: 相機光學鏡片、高爾夫球、紡織業..等)高單價商品，AI建模提升辨識良率精準度外，提升產線的良率也非常重要。
• AOI不僅是篩檢瑕疵品的剔除者，也蒐集不良品資料，由瑕疵檢測細項數據分析、歸納找出每階段製程不良的原因，減低不良品生成，提升產線良率。
▍產業檢測必備，AI 優化 AOI 影像辨識率
AI深度學習技術利用神經網路，將需辨識的圖像類型加上標示，進而從這些圖像中辨識物件已知的功能特徵，異常和類別進行系統模型的訓練。
在訓練期間，訓練系統 AI模型辨識明確的缺陷瑕疵、存在多種形式的缺陷、和學習物件的正常外觀，包括顯著但可容許的變化。將 AI 助攻 AOI用於產品外觀檢測，涵蓋人工檢測的靈活度、機器檢測所具備的高可靠性，錯誤率更低，辨識速度更快的特性。
AOI自動光學檢測辨識系統，以非接觸式運用機器視覺擷取影像進行分析，應用層面遍及高科技產業研發、製造品管、電子機械業、醫療業等多種產業。
因AOI為非接觸式擷取影像進行分析，為業界廣泛應用於半成品或製程不影響產能的影像抽檢，特別是部分產業，例如印刷電路板(PCB)在極高良率要求，以AI智慧化檢測系統來減低AOI過篩誤判的現象，更能優化後續篩檢，提增影像辨識精確度。
▍如果想學習AI瑕疵檢測並導入企業該怎麼做
AOI 搭配 AI深度學習技術，已成功部署於產業進行實務運用，讓深度學習更普及於市場上各產業優化的必備技術。
TibaMe的「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」，能讓學員瞭解常見產品瑕疵影像任務種類與深度學習如何應用在產品瑕疵影像辨識的整體概念，使學員在應用與研發相關系統時，能充分瞭解須注意的重點。
授課講師具有台大資工所背景，曾參與多項知名公司AI專案開發經驗，並於科技軟體公司擔任工程師，具備豐富的AI專案實務開發與軟體整合經驗。
這堂課，你將學會：
一、業界專業視角定義瑕疵影像分類，確認每個瑕疵影像邊緣
二、以物件偵測找出瑕疵並標註範圍與各瑕疵類別比對
三、AI建模學習瑕疵類別與範圍
四、以實際影像進行檢驗，比對模型辨識準確度(Accuracy)與辨識位置
五、AI影像辨識建模的基本功
六、了解各類經典AI模型
七、實作AI建模分析
產學接軌，榮獲2022年AIGO金質培訓課程
🏭 培訓成果亮點企業(一)：正文科技股份有限公司
「醫療器材讀數智慧辨識 MEOCR」是一個結合了物件偵測以及 OCR 技術的服務，可將量測完的醫療器材照片自動轉換成對應的量測讀數。此服務讓 APP 使用者透過手機拍攝照片完成健康數據的紀錄 ，改善原本使用者判讀不正確、輸入錯誤、輸入流程費時等使用者體驗不佳的問題。
🏭 培訓成果亮點企業(二)：新呈工業股份有限公司
「AI檢測連結器卡榫」使用 YOLO 物件偵測的技術，利用產品卡榫特徵/顏色進行區隔並進行模型訓練，將攝像頭抓取到的圖像擷取，送入CNN網路處理預測結果得到檢測的目標，最後進行網絡預測判斷連結器是否安裝卡榫，結合 Kneron dongle 提升運算速率外可節省硬體(主機)成本金額花費。
🏭 培訓成果亮點企業(三)：東鄉工業有限公司
「原材表面缺陷檢查系統」適用於鋼捲、銅鋁箔、軟式電路板、PET膜等電子化工原材表面檢查，自動光學檢測領域結合了光學、機械、電機和資訊等多種技術領域，廣泛應用於各種產業或相關的產品。
想得到的實際應用影像檢測分析技術，都在「AI產品瑕疵檢測-應用CNN物件偵測實作班」這門課，培訓成果看得見，結訓後將課堂所學直接導入企業，創造最大商業價值！
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03/27 00:00
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PCB AOI檢查
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AI 畫圖下prompt指令技巧，提供描述方向、免費指令範本
使用 AI 畫圖最難的部分往往是準確地描述你想要的畫面。要讓 AI 理解並創造出符合你期待的圖像，你需要非常具體和詳細地表達你的想法。這包括顏色、風格、場景、情感等等細節。另外，理解 AI 的限制和可能的創作偏好也是一大挑戰，因為有些細節可能需要通過試錯來完善。
要讓 AI 更好地理解和創建你想要的圖像，以下是一些關鍵細節你可以具體描述來指導 AI：
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6. 細節描述：
如有特殊紋理或圖案，詳細描述它們的外觀。
如果有特定文化或歷史元素，也應詳細指出。
- 紋理：錯綜複雜的木紋、磨砂玻璃的透光性、皮革的細膩質感
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【Prompt 指令範本，可以自行套用】
請創建一幅畫面，場景設定在【場景地點，例如：一個安靜的湖邊】，時間是【時間，例如：黃昏】。在畫面的中央位置有【主要物件，例如：一個坐在長椅上的年輕女子】，她穿著【服裝描述，例如：一件簡單的白色長裙】。背景中有【背景物件，例如：綻放的櫻花樹和遠處的小山丘】。
風格方面，我希望這幅畫帶有【風格，例如：印象派】的特點，使用【色調，例如：柔和的粉色和淡黃色】。光線來自【光源方向，例如：西邊的落日】，給整個場景投下溫暖而輕微的陰影。
此畫面應該傳達一種【情感氛圍，例如：寧靜而思念的】感覺。請注意畫面的細節和質感，特別是【特定細節，例如：女子臉上的表情和櫻花的細節】。
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