目前位置: 首頁 > 公開課程 > 創新研發 > 專業技術

專業技術

"專業技術" 課程共 43 筆,顯示第 1-10 筆
  1. 1. 近零能耗建築設計師認證班 (0724-0814(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/24]
    • [$14,000]
    被動式房屋(Passive House)為nZEB的最佳典範之一,這類型的建築物幾乎不太需要長時間使用主動式“Active”的采暖和製冷(Heating and Cooling),因而被稱作為被動式“Passive”。在歐洲大陸氣候條件下, ...
    收藏
  2. 2. 金屬材料性質分析 (0725-0726(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/25]
    • [$6,000]
    金屬材料性質分析。材料是科技工業之母,科技日新月異變遷總離不開基本的材料加工技巧。台灣工具機在世界的競爭力有目共睹,認識材料的基本結構與微觀分析。有益於精密耐久性元件的製造至關重要,金屬材料中合金鋼、輕金屬裡的鋁合金、鈦合金的加工與熱處理後 ...
    收藏
  3. 3. 智慧農業與先進溫室系統技術應用研習班 (0726(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/26]
    • [$3,500]
    智慧農業與先進溫室系統技術應用研習班。過去,人們總是以「靠天吃飯」來形容農夫收入的不穩定,尤其是地處亞熱帶、熱帶地區的臺灣,更因著夏季高溫、多颱風等氣候特性,使得農業發展面臨極大的挑戰。然而,拜著智慧科技所賜,智慧溫室系統、植物工廠等解決方 ...
    收藏
  4. 4. 【中科管理局】 鋰電池材料及塗佈技術 (0727-0728(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/07/27]
    • [免費]
    動力鋰電池的關鍵材料主要包括高功率正極材料、快速充電負極材料、低價高安全動力鋰電池隔離膜與機能性電解液等。本課程包括鋰電池原理/構造技術,協助參與學員瞭解鋰電池關鍵技術與設備/材料,以掌握市場先機,提早進行技術研發與產業化佈局。
    收藏
  5. 5. AI運算加速系列-OpenCL 高效能平行運算實作 (台北)
    • [台北]
    • [2019/07/29]
    • [$12,000]
    本入門上機課程的最大目的是引導 OpenCL初學者能夠在短時間內快速學習 OpenCL。只要是具備有 C 程式語言的設計基礎者均可以加入此上機課程,利用兩天的時間快速學會 OpenCL 平行處理程式的設計技巧及平行理念。 詳見【課程網址】 ...
    收藏
  6. 6. 產品結構輕量化設計模擬分析實作班 (0731(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/07/31]
    • [$4,600]
    本課程以結構優化及複合材料模擬實作主題,透過電腦輔助工程軟體(CAE)模擬與多重物理耦合建模技術,分享各種結構優化及複合材料模擬的基本觀念與應用,並實際以模型案例的建模來進行幾何形狀的建模及優化,並結合多物理域耦合的設定,設定結構、熱傳、流 ...
    收藏
  7. 7. 多軸機械手臂設計實務與電腦整合製造系統培訓班 (0801-0802(工研院台中學習中心))
    • [台中]
    • [2019/08/01]
    • [$6,000]
    本課程主要解析多軸機械手臂與電腦整合製造系統,智能製造中機械手臂為最佳助手,為了瞭解多軸機械手臂設計的開發初期,針對關鍵零組件-馬達與減速機的選用,透過機械手臂各軸的靜態剛性分析與多(柔)剛體與多伺服動態調變控制,依機械手臂於輕切削應用做進 ...
    收藏
  8. 8. 5G V2X技術發展與商機前瞻 (0801-0802(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/08/01]
    • [$6,000]
    聯網化是近年車輛發展的重點之一,根據產業調查機構研究指出至2020年聯網車輛將增至6,100萬輛;2016年車聯網市場產值突破190億美元,2015至2020年的年均複合成長率高達31.5%,2020年車聯網市場規模將突破500億美元。車聯 ...
    收藏
  9. 9. 結構聲學與振動實作班 (0801(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/08/01]
    • [$4,600]
    結構聲學與振動實作班
    收藏
  10. 10. 機器學習實戰演練-使用R語言 (0802-0810(工研院台北學習中心))
    • [台北]
    • [2019/08/02]
    • [$17,300]
    學習機器學習在R語言上的應用,本課程將會說明實作同時著重於背後的原理,幫助應用在實際的工作上,將會以監督式的學習與非監督式機器學習分類,說明如何運用R語言來達成機器學習甚至是深度學習的目標。
    收藏