- 著重於對方法之深入理解;採用模擬演練而非繁複公式,詮釋其底層數學與統計學邏輯。
- 對各種方法之基礎理論知識進行詳盡且廣泛探討。
- 不僅解析關鍵方法,更透過探討應用範例及其數據處理過程,掌握核心技術。
課程概覽
得益於實驗設計(DoE),研發工作得以進行合理規劃,並顯著提升效率。 儘管可採取未經預先規劃之開發方式,但其非以目標為導向。 取得必要工具建立開發架構,促使您更快達成目標。 密集培訓課程涵蓋核心基礎原理與實務演練,協助您於未來更高效執行開發與優化任務。 成功方程式:精簡實驗,成就最高可靠度。
- 目標群體:負責處理與分析數據資料工程師、技術人員、分析師與科學家。
- 背景知識:具備量化思維與模型建構能力 (或濃厚興趣) 學習者。
課程目標
目標
- 核心聚焦於現今頂尖技術,且該技術具備處理各種情境之完備能力。
- 闡述實驗設計(DoE)對機器學習(ML)專案之影響。
課程內容
內容
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- 黑箱與白箱模型
- 所有工作步驟預覽(設計 & 數據資料分析)
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- 機率分配(常態、Weibull、二項)
- 信賴區間
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- 製程行為之功能性方法
- 衡量誤差、雜訊變數與未知因素之統計模型
- 設計空間與設計空間覆蓋率
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- 優質設計之工作步驟
- 模型假設之影響
- 樣本量計算
- 特殊情況(約束條件、納入項目、候選點集合)
- 摘要統計量與數據資料聚合
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- 數據資料分析之工作步驟(檢查清單)與背景
- 工作步驟
- 背景說明
- 針對衝突回應模型進行視覺化與最佳化
- 實作演練
嚴選講師陣容
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