理論聽了很多，但面對實體的硬體結構與機台，找不到將演算法實際導入設備的切入點。
鏟花等精密組裝高度依賴老師傅手感，精度難以數據化管理，品質無法穩定複製。
切削加工參數缺乏科學化評估，難以預測刀具壽命，常常導致意外停機或加工不良。
具備深厚的機械背景，但面對 Python 程式碼與龐雜的機器學習模型，感到無從下手。
打破機械、電控與資訊的界線，從底層演算法到一線生產加工，逐步建構你的 AI 實戰力。
Python × AI 演算法
學習程式開發與資料分析，打造開發智慧功能的「大腦」。
鏟花工藝 AI 實作
引入 AI 視覺輔助傳統工藝，解決「骨架」組裝精度問題。
工具機 AI 性能檢測
透過動態檢測與熱補償演算法，賦予機台自我校正能力。
切削加工 AI 實務
運用數據預測刀具壽命，實現「肌肉」輸出的最大化。
給想突破技術瓶頸的你：「別讓鏟花技術停留在傳統，用 AI 視覺精準掌握每一道工法。」
115/04/22(三) ~ 04/23(四)
PMC 第二辦公室 (二辦)
給追求極致性能的你：「透過動態測試與 AI 補償，讓機台在不同環境下都能發揮穩定表現。」
115/05/15(五) ~ 05/22(五)
PMC 第一辦公室 (一辦)
給管理加工流程的你：「將切削力數位化，讓 AI 成為你最精準的加工診斷師。」
115/05/07(四) ~ 05/21(四)
PMC 第一辦公室 (一辦)
工具機研發、設計、組裝、品管工程師；有意跨足 AI 應用之中小企業在職人員。