專題演講 主講人：李家岩教授 (台灣大學資訊管理學系)

  • 事件日期: 2025-09-19
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題　目：智慧製造與局部通用模型可解釋人工智慧

主講人：李家岩教授 (台灣大學資訊管理學系)

時　間：114年9月19日(星期五)上午10:40-11:30
　　　　(上午10:20-10:40茶會於綜合一館428室舉行)

地　點：綜合一館427室
 

摘要

本講題主要以數據科學(Data Science)為核心，說明預測性分析(Predictive Analytics)與處方性分析(Prescriptive Analytics)在人工智能於製造業中扮演的角色。以生產與作業管理架構，介紹人工智慧在業界的實證案例，以工業運籌最佳化建立製造數據科學時代下的新格局。此外，隨著機器學習在製造、醫療及金融等高風險領域快速普及，人們對於模型的透明性與可信度需求愈發迫切。傳統解釋方法常假設局部線性，並依賴隨機擾動取樣，結果容易導致不穩定與偏差，特別在面對非線性邊界時問題更為嚴重。我們試著提出改良型解釋技術，兼顧穩健性、擬合度與不確定性量化。設計一種結合加權自適應迴歸樣條與自助聚合的非線性局部解釋方法，能更精準捕捉複雜決策邊界，並在貝葉斯框架下評估特徵貢獻的不確定性，於多項實驗中展現優異表現。

 

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