從人工檢測到智慧判定：AI在晶圓與晶片驗證的實踐
課程資訊
課程代碼
23964
課程名稱
從人工檢測到智慧判定：AI在晶圓與晶片驗證的實踐
講師
元智大學師資群
上課方式
線上
課程時間
32分鐘
核發證書
有
課程售價
免費
課程說明
課程代碼:23964
講師：元智大學電機工程學系甲組 /黃郁惠 教授
電腦視覺加速晶圓產線驗證，從古樂譜到晶片檢測AI如何看見世界
介紹電腦視覺與深度學習的應用，涵蓋 RGB 映射、像素處理等基礎概念。
主要應用範例
講者討論 Google Lens 在 Google App 中的圖像檢索功能、iPhone 的 Face ID（臉部辨識，用於 Apple Pay）、以及 Google Magic Eraser（圖像修補技術，基於生成模型），並延伸到 Pixel 手機和 Apple Intelligence 的 AI 功能。
技術發展與挑戰
內容提及 2012-2013 年 AlexNet 革命性改變特徵提取與分類，ImageNet 挑戰、GPU（如 Nvidia）在深度學習中的角色，以及語意分割、晶圓骨架辨識（wafer skeleton identification）等產業應用，包括 ASML 設備和晶片封裝挑戰。
先進模型介紹
講者解釋 Segment Anything Model (SAM) 和 Meta 的基礎模型，用於高解析圖像分割，透過提示（prompt，如點擊或邊界框）處理圖案多樣性，並討論 GPU 記憶體限制與 divide-and-conquer 策略。
結語與啟發
影片強調 AI 基礎模型的即時可用性，鼓勵從 Python 開始應用，並總結晶圓識別、圖案多樣性。
講師：元智大學電機工程學系甲組 /黃郁惠 教授
電腦視覺加速晶圓產線驗證，從古樂譜到晶片檢測AI如何看見世界
介紹電腦視覺與深度學習的應用，涵蓋 RGB 映射、像素處理等基礎概念。
主要應用範例
講者討論 Google Lens 在 Google App 中的圖像檢索功能、iPhone 的 Face ID（臉部辨識，用於 Apple Pay）、以及 Google Magic Eraser（圖像修補技術，基於生成模型），並延伸到 Pixel 手機和 Apple Intelligence 的 AI 功能。
技術發展與挑戰
內容提及 2012-2013 年 AlexNet 革命性改變特徵提取與分類，ImageNet 挑戰、GPU（如 Nvidia）在深度學習中的角色，以及語意分割、晶圓骨架辨識（wafer skeleton identification）等產業應用，包括 ASML 設備和晶片封裝挑戰。
先進模型介紹
講者解釋 Segment Anything Model (SAM) 和 Meta 的基礎模型，用於高解析圖像分割，透過提示（prompt，如點擊或邊界框）處理圖案多樣性，並討論 GPU 記憶體限制與 divide-and-conquer 策略。
結語與啟發
影片強調 AI 基礎模型的即時可用性，鼓勵從 Python 開始應用，並總結晶圓識別、圖案多樣性。
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