站內搜尋 - 找課程
- 地區

台北
- 開課日

不拘
- 費用

5001-10000元
"站內搜尋 - 找課程" 課程共 3051 筆,顯示第 1221-1230 筆
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1221. 智慧穿戴實戰與案例研習班 (1004-1005(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/04]
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[$6,500]
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「穿戴式科技產品」被喻為下一世代的重要科技趨勢,2018年穿戴裝置出現兩大趨勢,一是獨立化、一是AI化(Artificial Intelligence,人工智慧),穿戴裝置將持續導入更多獨立功能,進一步降低對智慧手機的依賴;再導入邊緣運算A ...
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1222. 財務報表解析運用全修班-輕鬆入門與實務進階 (107年10月7日至10月28日每週日9:30~16:30,總計24小時 (※可單選講座班※)★確定開班)
- [台北]
- [2018/10/07]
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[$8,500]
[講師介紹]
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| 財務報表解析運用全修班-輕鬆入門與實務進階 |
| 講師:彭浩忠 |
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1.企業經營管理者在千頭萬緒的營運交易事項中,如何透過財務務報表的解讀,了解到企業的發展狀況?
2.企業是否遇到看起來生意興旺、工作忙碌,卻發現沒甚麼利潤;或是有一些利潤,現金卻是不夠用?。
3.想透過財務報表選擇值得投資的企業 ...
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1223. 結構疲勞與最佳化設計分析 (確定開課1011-1012(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/11]
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[$6,000]
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據工程統計產品結構問題中約有70%是疲勞問題,疲勞問題又分結構與焊接疲勞,本課程主要介紹結構與焊接疲勞的理論,分析及改善技術,並列舉工程實際案例作分享研討。第二天課程主要分享目前最新於結構改良的最佳化技術,並列舉工程實例作分享研討。
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1224. 機械手臂自動化產線虛擬調試模擬分析實作 (1011-1012(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/11]
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[$6,000]
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政府積極推廣企業導入工業4.0智能製造,數位化工廠是基礎,但如何做最明智的設備採購決策、機械手臂與機台動作整合規劃、廠房空間配置最佳化,這些都是可以在實際設備建置之前,先透過模擬軟體來進行規劃與驗證。
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1225. 德國工業4.0與轉型升級 (1011-1012(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/11]
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[$6,000]
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工業 4.0 是一個大趨勢,如同物聯網是大趨勢、智慧家居是大趨勢、行動互聯網是大趨勢等 是一樣,套一句中國的用語,就是一個大”風口”。從大環境分析角度來看,工業 4.0 是政策( Policy)、法律 (Legal)、經濟(Economic ...
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1226. 統計一點通-12小時學習建立職場終身競爭力 (107年 10月份 台北場)
- [台北]
- [2018/10/13]
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[$5,600]
[講師介紹]
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| 統計一點通-12小時學習建立職場終身競爭力 |
| 講師:何志傑 |
| 擔任企業教育訓練講師,具10年以上經驗
企業輔導案主持人,輔導經驗包括汽車電子、工業電腦等產業 |
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目標:
1. 瞭解統計學在工作上可以解決的問題
2. 瞭解統計學的實際應用
3. 統計學的基礎概念與理論
4. 統計軟體的操作
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1227. TQM全面品管與QC七大手法(台北班) (1016-1017(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/16]
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[$6,000]
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1. 瞭解及運用TQM全面品質管理的系統觀念與QC手法。
2. 從品質經營策略至品質作業方法,全面展開以品質為中心
的經營管理,藉以提升產品品質、創造企業經營效益。
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1228. 衛星通訊 (1018-1019(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/18]
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[$6,500]
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基礎認知/近場與遠場/空間環境/發射與接收/天線增益溫度雜訊比/射頻雜訊比/反射面天線/低雜訊放大器/類比信號/數位信號/直播衛星/轉發器/數位脈波信號錯率/電磁干擾
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1229. 電力電子系統電磁雜訊干擾及控制實務研習班 (不可報名1018-1019(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/18]
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[$7,000]
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開關電源(Switching Mode Power Supply),又稱切換式電源、開關變換器,是一種高頻化電能轉換裝置;其功能是將一個位準的電壓,透過不同形式的架構轉換為使用端所需求的電壓或電流。早期探討電磁相容測試是在測試設備與設備或系 ...
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1230. 電腦視覺與機器學習技術簡介 (1019-1026(工研院台北學習中心))
- [台北]
- [2018/10/19]
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[$6,000]
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本課程在影像處理部份將介紹影像增強、影像幾何轉換、影像壓縮。電腦視覺部份包括了影像特徵偵測及全景圖之實現,機器學習部份包括了Adaboost與支持向量機,深度學習部份簡介各種經典的卷積神經網路及目前最為先進之物件偵測模型(R-CNN Tri ...
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