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站內搜尋 - 找課程
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開課日
不拘
費用
2001-5000元
不拘
台北
桃園
新竹
台中
嘉義
台南
高雄
宜蘭
花東
線上
海外
不拘
開始日期:
~ 結束日期:
不拘
免費
2000元以下
2001-5000元
5001-10000元
10000元以上
"
" 課程共 70 筆,顯示第 61-70 筆
61. 台灣、美國及歐盟醫療器材法規策略管理與上市許可證申 (任一單元(6hrs)0505-0509(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,000]
[講師介紹]
台灣、美國及歐盟醫療器材法規策略管理與上市許可證申
講師:
台灣、美國及歐盟醫療器材法規策略管理與上市許可證申請實務 -本課程設定為初階課程,希望讓學員快速掌握台灣、美國及歐盟醫療器材產業法規認證基本觀念與實務技巧,節省醫療器材公司時間成本以爭取上市時間,避免曠日廢時的申請作業延誤企業商機。
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62. 量測不確定度分析與實務 (線上0620(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,000]
[講師介紹]
量測不確定度分析與實務
講師:
實驗室的產出為量測數據,沒有品質的數據就沒有量測技術的品質。然而無論是如何精良的儀器、量測程序和技術,其所量測得的數據依然存有所謂的「不確定度」,此量測不確定度常成為產品驗收與否的關鍵,於是國際標準化組織(ISO)建議所有的量測數據需依據此
...
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63. 縮短開發週期與降低研發成本. (0706(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,000]
[講師介紹]
縮短開發週期與降低研發成本.
講師:
縮短開發週期與降低研發成本 .過去的產品研發創新只重視技術面,這已不敷當今時代的要求。激烈的市場競爭尚需兼顧開發週期與開發成本,三者若缺一企業將無法獲得有利的競爭優勢!本課程特就如何縮短開發週期及降低研發成本兩各構面,深入探討理論與實務,
...
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64. Micro
LED關鍵技術與發展趨勢. (線上0706(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,000]
[講師介紹]
Micro
LED關鍵技術與發展趨勢.
講師:
總體來說,Micro
LED對於畫質來說會有質的提升,是下一代的革命性顯示技術,但是目前技術方面依然不夠成熟,最大問題在於製造過程與成本仍舊很高,因此尚需時間醞釀。
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65. 醫療器材軟體確效實務 (0712(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,500]
[講師介紹]
醫療器材軟體確效實務
講師:
本課程邀請工研院院友姚南光博士從醫療器材軟體生命周期解說軟體設計管制、需求規格撰寫精要、軟體驗證確效計畫及研討醫療器材軟體確效CADt、CADe、CADx實例。
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66. 醫療器材軟體確效實務 (112/6/28(含) 報名全程享早鳥優惠價0712(工研院台北學習中心))
[線上]
[$3,900]
[講師介紹]
醫療器材軟體確效實務
講師:
本課程邀請工研院院友姚南光博士從醫療器材軟體生命周期解說軟體設計管制、需求規格撰寫精要、軟體驗證確效計畫及研討醫療器材軟體確效CADt、CADe、CADx實例。
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67. 問題解決型QC
STORY-舊QC七大手法實務. (0713(工研院台北學習中心))
[線上]
[$4,500]
[講師介紹]
問題解決型QC
STORY-舊QC七大手法實務.
講師:
問題解決型QC
STORY-舊QC七大手法實務訓練- 生活工作中若要解決問題,防止問題再發生,必須先要定義問題的本質,而要定義問題的本質,首要是如何發掘問題所在,本課程透過「問題解決型QC
STORY」的課程解說與實際演練,使學員學會如何發
...
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68. 品質改善與管理
(遠距視訊) (遠距視訊班)
[線上]
[$4,000]
[講師介紹]
品質改善與管理
(遠距視訊)
講師:
本課程以六標準差品質改善為基礎,以案例分析與討論的方式帶入統計與品質改善方法的觀念,並且配合品管軟體的實作與應用,學員不僅建立觀念並具有實際運用的能力,以提昇企業品質改善與管理的能力
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69. 不寫程式也能玩資料分析.. (全系列定價(工研院台中學習中心))
[線上]
[$3,696]
[講師介紹]
不寫程式也能玩資料分析..
講師:
視覺化程式設計工具(Visual
Programming
Tools)提供開發人員和資料科學家各式各樣的模組,讓資料處理、模型建置、訓練及部署機器學習模型更加快速且視覺化。視覺化介面使您可以專注於探索性數據而不是編碼工作。
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70. 不寫程式也能玩資料分析II:Orange
Da.. (雲端自學-2024/12/29(工研院台中學習中心))
[線上]
[$3,960]
[講師介紹]
不寫程式也能玩資料分析II:Orange
Da..
講師:
Orange
資料探勘(Orange
Data
Mining,舊稱Orange
3)
是一個支援視覺化、圖示化介面的資料探索工具。使用Orange就可以像積木一樣,透過堆疊功能模組進行資料探勘(
Data
Mining)、機器學習
(Mac
...
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