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【AI 新十大建設專案】智慧製程 × 模組訓練 × 產業共創

全球AI浪潮與科技轉型加速的時代,台灣正迎來屬於自己的「智慧國力升級時刻」。這不再只是科技的競賽,而是一場全民參與的產業革新。「AI新十大建設」是我們的方向,而專案,就是讓更多人能參與其中、共同見證改變的起點!

智慧製程輔助系統✅
國內外晶圓廠及AI技術團隊合作,建立具彈性與安全的半導體製程輔助平台,提升效能與良率。
AI 模組訓練生態✅
透過在地資料整合與模組化訓練機制,讓AI技術不再遙遠,人人都能參與、理解與應用。
人才共育 × 創新共學✅
導入「AI實戰培訓」與「協作開發實驗場域」,讓學員、工程師、志工與業界專家共創產業新價值。
開放入股、共創收益✅
參與者不僅能學到實戰技術,更能共享平台效益,每一份投入都會反映在AI產值的實際回報上。
智慧效能 × 產業收益並進✅
模組效能持續優化中,預估整體產能轉化效益可達原系統181%以上。
全程專業監控與技術輔導✅
專案由具國際AI與半導體工程背景的顧問團隊全程監控,確保系統穩定、數據安全與回報透明。


🧩 專案參與流程(SOP)
💠 報名申請
 向特助登記,完成入股後專案由特助統一排程。
💠 系統啟動
 由理事長進行一對一模組導入與實機操作指導。
💠 訓練與驗證
 參與AI模組訓練、數據標註與製程優化任務,確保每一階段都能達到最佳效能。
💠 成果核算
 系統將根據模組表現與生產貢獻自動產生收益報表。
💠 回饋與公益
 總收的50%專利費將捐入「愛心基金」,用於支持AI教育、弱勢培訓與環保計畫


【預估收益參考】
(每 1 股 = NT$1,000)

【A1初階模組】門檻60股-180股→
產量效益初估22-54萬⬆️
——————————————————
【A2強化模組】門檻200股-350股→
產量效益初估63-125萬⬆️
——————————————————
【A3專業模組】門檻420股-550股→
產量效益初估155-180萬⬆️
——————————————————
【A4優化模組】門檻600-999股→
產量效益初估200-297萬⬆️
每月享有智能產能紅利分成1.0%
——————————————————
【A5晶片級模組】門檻1000股以上
產量效益初估380萬⬆️
每月享有智能產能紅利分成1.5%
——————————————————
【A6系統級模組】門檻1500股以上
產量效益初估505萬⬆️
每月享有智能產能紅利分成2.0%
——————————————————
【A7聯合運算模組】門檻2000股以上
產量效益初估614萬⬆️
每月享有智能產能紅利分成2.5%
——————————————————
【A8定制】門檻高於3000股以上
由區域團隊評估,量身制定專案
產量效益初估870萬⬆️
每月享有智能產能紅利分成3.0%
——————————————————
📌 以上為初步效益預估,實際依現場操作數據為準,不低於基準值。

🗓️ 專案報名資訊
報名期間:2025/12/01 ~ 2025/12/31
最低參與門檻:60股(NT$60,000)
每位參與者僅限參與一次
若需AI設備、學習或資金輔助,請洽各區域專案特助
收益實現後,將酌收:
▪️ 模組授權維運費 15%
▪️ 系統支援與算力費 3%

⚠️ 注意事項
1️⃣ 本專案為合法登記之AI技術合作計畫,禁止作為任何非法投資用途。
2️⃣ 請以學習、共創、實作為核心,確保技術與收益平衡發展。
3️⃣ 主辦方(甲方)須提供正式合約與資料安全保證。若因疏忽造成損失,將依法全額賠償乙方。
4️⃣ 專案進度依AI模組訓練與半導體製程整合實際情況滾動調整。

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    2 人回報1 則回應1 年前
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    6 人回報1 則回應1 年前
  • 隨著人工智慧全面進入各產業領域,「AI 模組訓練」成為推動智慧應用與精準決策的關鍵核心。系統以深度學習與強化學習為基礎,整合數據處理、模型訓練與自我優化機制,致力於打造能自主學習、動態修正、跨域應用的智慧模組訓練平台。 ✅ AI 智慧訓練引擎 內建先進的資料前處理與參數調整演算法,可針對不同場域的資料特性進行最佳化訓練流程。 透過多層神經網路架構實現: ▶️自動化資料清洗與特徵提取 ▶️動態權重更新與模型自我校正 ▶️訓練結果可視化與準確率追蹤 ▶️實現從「資料輸入 → 模型生成 → 智能迭代」的一站式閉環訓練系統。 ✅ 全方位模組整合:學習、驗證、部署 ▶️即時監控訓練進度與損失函數變化 ▶️多模型並行訓練(CNN、RNN、Transformer 等架構) ▶️自動測試與準確率比對機制 ▶️模型壽命週期管理(MLOps 模式) ▶️確保訓練模組具備高穩定性、高可重現性與可持續成長性。 ✅ 智慧優化系統 (AI-Optimizer) 系統具備自動參數搜尋(AutoML)與強化學習調整功能, 可整合: ▶️分散式訓練架構(Distributed Training Framework) ▶️雲端 GPU 加速運算環境 ▶️模型壓縮與量化技術 ▶️自主超參數調整(Hyperparameter Tuning)以達成高效能訓練、低資源消耗、準確率極大化的目標。 👨‍🔬 領銜工程師:江中恆(Chief AI Architect) 具備跨國人工智慧與系統工程背景: 2013|取得 FE Exam (Fundamentals of Engineering) 證照 2014|通過 PE Exam (Professional Engineer) 專業工程師考試 2016|完成 ML & AI Deep Learning 專業認證課程 2017|取得 TensorFlow Certified Developer 認證 2020|參與國際自駕車 AI 模型優化專案 專長於 AI 模型訓練架構、MLOps 系統整合與數據驅動決策, 具備 10 年以上國際專案經驗,曾領導多項深度學習落地應用計畫。 🙏我們深信: 「讓機器學會思考,讓人類擁有更多可能。」 以「教育AI、善用AI、共生AI」為核心理念, 推動智慧社會的永續發展,落實科技與人性的共榮共進。 🤝 國際合作與產業布局 攜手全球雲端與AI晶片領導廠商,共同打造新一代智慧訓練平台, 實現: ▶️ 高精度 AI 模組在醫療、能源、交通等領域的導入 ▶️ 開源模型共享與再訓練計畫 ▶️ 建立「AI 模組訓練台灣中心」,強化國際合作能量 ▶️ 創造人才共學、收益共享的 AI 生態圈 📩 專案詳情洽詢 請聯繫【AI開發團隊特助】或至內部平台填寫意向表單。
    2 人回報1 則回應6 個月前