機械工程系的出路? , 此科系如何最大化的運用AI ?
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出路 :
機械工程系畢業生通常可以進入以下領域:
1. 製造業
2. 自動化產業
3. 航太產業
4. 汽車產業
5. 能源產業
6. 半導體產業
運用AI最大化 :
1. 學習機器學習和深度學習,應用於機械設計和製造流程優化
2. 結合AI與機器視覺,用於品質檢測和缺陷識別
3. 學習預測性維護技術,利用AI預測設備故障
4. 應用AI於機器人控制和自動化系統
5. 學習數位孿生技術,結合AI模擬和優化生產線
就讀機械工程系的出路方面，以下是一些相關資訊：
出路：畢業後的就業方向多元，包括研究機構、高科技產業、半導體製造業等。
你可以在全球企業中擔任精密機械、汽機車、航太、造船、鋼鐵、綠能
科技、智慧機械工業等領域的高階幹部或主管工作。
至於如何最大化的運用AI，以下是一些建議：
預測與診斷：AI可以用於預測和診斷各種機械問題，例如齒輪壽命、切削刀具壽
命、冷卻液壽命，以及真空注型機的真空泵浦油品壽命。
數據分析：AI可以用於分析和理解大量數據，從而提供更好的決策支持。
自動化與智慧製造：AI可以用於自動化生產流程，提高生產效率，並實現智慧製
造。
專業知識傳承：AI可以用於數位化傳承資深員工的專業知識，以提升企業的競爭
力。
有空也可以到部落格看看 https://tslv.pixnet.net/blog 感謝您!!
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- 2. 自動化產業
- 3. 航太產業
- 4. 汽車產業
- 5. 能源產業
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- 1. 學習機器學習和深度學習,應用於機械設計和製造流程優化
- 2. 結合AI與機器視覺,用於品質檢測和缺陷識別
- 3. 學習預測性維護技術,利用AI預測設備故障
- 4. 應用AI於機器人控制和自動化系統
- 5. 學習數位孿生技術,結合AI模擬和優化生產線
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- 出路：畢業後的就業方向多元，包括研究機構、高科技產業、半導體製造業等。
- 你可以在全球企業中擔任精密機械、汽機車、航太、造船、鋼鐵、綠能
- 科技、智慧機械工業等領域的高階幹部或主管工作。
- 至於如何最大化的運用AI，以下是一些建議：
- 預測與診斷：AI可以用於預測和診斷各種機械問題，例如齒輪壽命、切削刀具壽 命、冷卻液壽命，以及真空注型機的真空泵浦油品壽命。
- 數據分析：AI可以用於分析和理解大量數據，從而提供更好的決策支持。
- 自動化與智慧製造：AI可以用於自動化生產流程，提高生產效率，並實現智慧製 造。
- 專業知識傳承：AI可以用於數位化傳承資深員工的專業知識，以提升企業的競爭 力。
- 有空也可以到部落格看看 https://tslv.pixnet.net/blog 感謝您!!
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AI的世界充滿了創新和潛力，涵蓋了許多領域，包括但不限於機器學習，自然語言處理、電腦視覺和機器人技術。AI對人類社會的影響是複雜而多層面的，既帶來了巨大的機遇，也提出了新的挑戰。社會需要在技術發展和倫理規範之間找到平衡，確保AI技術的應用能夠真正造福人類。
本文談及資料科學的領域與分工。首先是建造一個AI的研發流程，資料收集到 AI 模型訓練的過程，AI經歷這一切流程被創造出來並產生價值；再來本文也提及在這個領域中的各種腳色、資料工程師、數據庫工程師、資料科學家和資料分析師的各種介紹。並且強調跨領域合作的重要性。
好的產品總是要從好的工具開始，協助你容易的開始，協易機械這類產業可以重新觀察。沖床龍頭廠協易機械第1季財報，單季合併稅後純益1.22億元，每股獲利0.77元同期新高。協易機因為於AI而帶動伺服器、電動車...等產業需求往上，推升沖床需求增長，協易機主要產品：門型沖床、C型沖床兩大類，以自有品牌「SE
資工系啊！在這個升學的時間肯定是被搶破頭的科系吧，不論是未來誘人的薪資還是AI的浪潮，這個行業⋯你們肯定充滿了想像與嚮往
資工系與其說是科學或工程、它其實更像邏輯、藝術、和歷史的結合，很多設計、很多程式碼、很多非硬性規定追根究底的話就是「喔⋯⋯當初大家這樣講好了啊」「這樣寫比較好⋯因為如果⋯就會⋯
建築行業長久以來被視為勞動密集型行業，但隨著技術的進步，自動化已經開始顯著改變這一行業的許多方面，從設計到施工。這篇博客將探討建築行業的核心業務流程，介紹BIM（建築信息模型）和自動化施工設備的應用，並分享自動化如何提高建築項目的效率和精確度。
大語言模型能夠生成文本，因此被認為是生成式人工智慧的一種形式。
人工智慧的學科任務，是製作機器，使其能執行需要人類智慧才能執行的任務，例如理解語言，便是模式，做出決策。
除了大語言模型，人工智慧也包含了深度學習以及機器學習。
機器學習的學科任務，是透過演算法來實踐AI。
特別
*從Embedded World看到，AI在工業領域的發展，會比原本預期再慢一點。
*目前在消費端、服務端，例如顧問業者、客服、buy now pay later等業務，有很多AI功能、LLM模型導入。
--初階的碼農容易被AI取代。
*工業端，最早是PLC編程，到IPC，未來在IPC裡面 會
去年也說明過了,就是機器人的產業崛起想像
我們目前頂多習慣LEVEL 2~3
而下一個等級是系統全自動,這需要更多的法規還有硬體+軟體進步
我還是跟2020年看法一樣.電動車2025年群雄割據結束後,就會邁入下一個階段
之後就是軟體也會開始有成長期空間
2020年說要先硬體普及後才能開
本文深入探討人工智能對勞動市場的影響及應對策略。隨著AI技術的進步，許多傳統職業面臨被自動化的風險，同時也創造了新的職業機會。文章強調了教育與培訓的重要性，以培養未來勞動市場所需的技能。必須積極擁抱變化，通過教育和政策創新，為未來的工作環境做好準備。
工廠自動化是利用技術和系統來達到免人工或少量人工需求，減少人力成本。機械手臂作為自動化的重要組成部分，其選擇應基於應用需求、成本效益和技術支持等因素。本文將深入探討工廠自動化的概念、機械手臂的原理、價格，以及如何挑選機械手臂公司。
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