实验设计（DoE）

节省时间并精简实验流程与成本

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技能精进课程

针对制造业相关之各类通用主题，提供弹性培训课程。 该工作坊专为精进您的专业技能与实务知识而设计，协助您于瞬息万变产业中维持竞争优势，随时掌握业界最新趋势脉动。

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课程概览

得益于实验设计（DoE），研发工作得以进行合理规划，并显著提升效率。 尽管可采取未经预先规划之开发方式，但其非以目标为导向。 取得必要工具建立开发架构，促使您更快达成目标。 密集培训课程涵盖核心基础原理与实务演练，协助您于未来更高效执行开发与优化任务。 成功方程式：精简实验，成就最高可靠度。

  • 目标群体：负责处理与分析数据资料工程师、技术人员、分析师与科学家。
  • 背景知识：具备量化思维与模型构建能力 (或浓厚兴趣) 学习者。

 

课程目标

目标

  • 着重于对方法之深入理解；采用模拟演练而非繁复公式，诠释其底层数学与统计学逻辑。
  • 对各种方法之基础理论知识进行详尽且广泛探讨。
  • 不仅解析关键方法，更通过探讨应用范例及其数据处理过程，掌握核心技术。
  • 核心聚焦于现今顶尖技术，且该技术具备处理各种情境之完备能力。
  • 阐述实验设计（DoE）对机器学习（ML）项目之影响。

课程内容

内容

    • 黑箱与白箱模型
    • 所有工作步骤预览（设计 & 数据资料分析）

    • 概率分布（常态、Weibull、二项）
    • 置信区间

    • 制程行为之功能性方法
    • 衡量误差、杂讯变量与未知因素之统计模型
    • 设计空间与设计空间覆盖率

    • 优质设计之工作步骤
    • 模型假设之影响
    • 样本量计算
    • 特殊情况（约束条件、纳入项目、候选点集合）
    • 摘要统计量与数据资料聚合

    • 数据资料分析之工作步骤（检查清单）与背景
    • 工作步骤
    • 背景说明
    • 针对冲突回应进行模型可视化与最优化
    • 实操演练

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我们的培训课程由拥有多年（甚至数十年）实战经验的行业专家领衔。每位讲师都会分享实用的见解，确保您掌握宝贵的技能，并对课程内容有深入的理解。
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Dr. Theo Wember

我们的培训课程由拥有多年（甚至数十年）实战经验的行业专家 Theo Wember 领衔。每位讲师都会分享实用的见解，确保您掌握宝贵的技能，并对课程内容有深入的理解。

美国能源部专家，Cornerstone 董事会成员

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