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非監督式學習模型的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦SanjayGupta寫的 大疫時代必修的生命教育 和薛志榮的 AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自行路 和崧燁文化所出版 。
國立中正大學 機械工程系研究所 鄭志鈞所指導 林盟弼的 晶圓研磨軌跡模擬與研磨品質預估 （2021），提出非監督式學習模型關鍵因素是什麼，來自於研磨加工參數最佳化、品質預估與監控、轉速穩定界線圖、研磨軌跡、隨機森林、隨機搜索與交叉驗證、三維齊次座標轉換。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 黃喬次所指導 曾琨翔的 建立AI模型應用於產品的自働化品質檢測系統 （2021），提出因為有 瑕疵檢測、深度學習、邊緣運算、SSD的重點而找出了 非監督式學習模型的解答。
大疫時代必修的生命教育
為了解決非監督式學習模型 的問題，作者SanjayGupta 這樣論述：
歐巴馬最屬意的衛生署長人選 白宮學者、CNN首席醫療記者 OpenBook年度生活書《大腦韌性》作者 桑賈伊．古普塔（Sanjay Gupta） 震聾發聵之作！ 研究顯示，在我們有生之年，至少會再遭遇一場傳染病大流行， 那麼，從個人、社會到國家，應該從這次新冠疫情中學到什麼？ 桑賈伊．古普塔是資歷長達二十餘年的CNN首席醫療記者，長期以來親臨全球重大災難現場，包括海地地震、日本海嘯，伊拉克、科威特和阿富汗戰事等，重要醫療事件更是無役不與，比如SARS與伊波拉病毒疫情、中東呼吸症候群疫情、炭疽病毒攻擊事件，都可見他站上第一線，撰文或邀請專家一
同為美國民眾解惑。由於報導內容專業、持平又深入淺出，深受美國民眾信賴，在新冠疫情爆發後，他的文章與節目也成了民眾了解相關事實的首選。 由於大流行病很可能每隔一段時間便捲土重來，古普塔以此次新冠疫情為鑑，為國家、社會乃至個人，整理出重要的因應之道。為此，他至今做了數千場訪談，對象包括華府決策要員、世界頂級公共衛生專家、流行病學相關領域知名學者、患者本人或家屬、私營單位主事者，以及與時間賽跑、迅速研發治療對策的科學家及其合作藥廠之高層等，從而得知許多獨家內幕。 此書前半部，檢討了疫情爆發後美國犯下的種種失誤，像是政治角力導致正確防疫政策推遲、質疑口罩與社交距離的效果
、輕忽無症狀感染、誤判新冠肺炎為老人病、太晚關閉公共場所等。此外古普塔還調查並回應了幾個重大疑慮，像是：全球疫情爆發源頭在哪？是否有人刻意釋出病毒？「疫苗猶豫」甚至「反疫苗運動」抱持什麼考量與論點？它們又錯在哪裡？作者以科研成果和他國經驗，建議了更為理想的作法。 由於長年直接與大眾溝通，古普塔的著作往往非常實用。本書後半部從這波疫情對人類社會造成的長期影響切入，關照民眾切身的難題，探討日後生活方式應如何調整：日常生活如何與病原共存、如何安排財務計畫、為何應預立危急時的醫療選擇、如何調適心態並培養心理韌性、怎麼為年老的父母安排居住環境、外出旅行要特別注意什麼，乃至長新冠患者日後要
怎麼維護健康……等等。 全書讓讀者在掌握真實資訊的同時，亦使自己的生命更具韌性、更具保障。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 各界好評 ►「古普塔借鑑他在前線抵抗新冠肺炎的精彩報導，寫了這本充滿實用智慧的書，幫助我們在大流行病盛行的這個時代變得更有韌性。藉著近期吸取的經驗，這本帶著希望和樂觀的書為讀者在駕馭未來時提供了一個紮實的基礎。」——華特．艾薩克森（Walter Isaacson），《賈伯斯傳》與《破解基因碼的人》等暢銷書之作者 ►「既像謀殺案推理小說，又是實用的生存指南，桑賈伊．古普塔醫生此書實屬傑作。在這本精彩的書中，桑賈伊向讀者揭發在疫情新聞中不
曾聽過的事（極少人有能耐這麼做），同時提供我們保持安全、並以前所未見的方式追求生命所需的日常工具。」——安迪．斯拉維特（Andy Slavitt），白宮新冠肺炎應對團隊前資深顧問 ►「憑藉著特有的好奇心、同情心和謙卑，再結合大師級的說故事長才，古普塔醫生介紹了這場我們經歷過最嚴重的公共衛生災難決定性的歷史，不管是個人還是整個社會，如果想要變得更強大就必須讀這本書。」——溫麟衍醫生，前巴爾的摩衛生專員 ►「口罩、肥皂、水、與人保持六英尺距離，再加上這本傑作，能讓我們在勢必得面對的下一場疫情中得以生存——也對我們剛經歷的這場疫情更加了解。新冠肺炎目前尚無治癒方法，但
這本書能讓你免受那些把世界搞得天翻地覆的錯誤訊息和假消息所累。」——史考特．伯恩斯（Scott Z. Burns），電影《全境擴散》編劇 ►「桑賈伊．古普塔醫生的智慧，讓我得以在過去十八個月守護住家人。現在這本書將使我們更有把握，自己擁有面對接下來發生的事時應具備的資源和心態。」——法蘭西斯．福特．柯波拉（Francis Ford Coppola），五度奧斯卡金像獎最佳導演獎得主 ►「這本書簡直是驚悚小說，我們暫時還不知道結局。這就是為什麼我們需要古普塔這位值得信賴、誠實且明智的嚮導，來告訴我們為何我們會走到這個地步，並幫助我們預見未來，以因應下一場大流行發生。
」——拉里．布萊恩特（Larry Brilliant）醫生，公共衛生碩士及大流行應對諮詢公司（Pandefense Advisory）執行長 ►「如果有哪本關於新冠肺炎的書是「必讀的，毫無疑問就是這本。」——彼得．傑．霍特茲（Peter Jay Hotez），貝勒醫學院熱帶醫學院院長及教授 ►「這本書對當前與未來的健康危機，做了充滿智慧且資訊完整的評估。」——《科克斯書評》 ►「寫實，但是帶給人的感覺並非愁雲慘霧、黯淡無光，反倒是令人振奮的期許。」——《出版者週刊》
晶圓研磨軌跡模擬與研磨品質預估
為了解決非監督式學習模型 的問題，作者林盟弼 這樣論述：
本研究聚焦於晶圓研磨加工技術的發展，分為二大主題；第一主題為研磨加工參數最佳化；第二主題為研磨品質預估。在加工參數最佳化中，首先應用實驗模態測試繪製研磨轉速穩定界線圖(Stability lobe diagram, SLD)，以此可有系統化地確立主軸之最佳研磨轉速與其相對應之載台轉速。針對傾斜角度、主軸與載台轉速、偏心距離等各項研磨參數，利用立體研磨軌跡進行估算晶圓研磨後幾何形貌，開發一款對使用者更具友善之立體研磨軌跡介面程式模擬晶圓上磨粒之路徑軌跡，可提供工程師在設計階段能更加輕鬆預測研磨軌跡與加工後所產生之晶圓型貌，更加方便於研磨參數上之挑選與設計。在第二主題中，於研磨過程中擷取加工中之
振動或麥克風訊號後，建立隨機森林(Random forest, RF)預測研磨品質之監督式學習模型，本次預測指標為表面粗糙度(Roughness)、總厚度變化(Total thickness variation, TTV)、彎曲度(Bow)與翹曲度(Warp)，以此建立晶圓研磨表面品質預估模型，可在研磨加工過程中持續預估每片晶圓之研磨品質，針對可能不合格之晶圓提出警訊，以提升檢測效率。此外，也開發一種基於自組織映射圖(Self-organizing map, SOM)的非監督式學習模型，用於線上監測研磨過程之技術。透過晶圓研磨品質預測與加工監控技術，如果檢測到潛在的不合格晶圓或異常加工狀態，可
發出警告信號通知現場人員，藉此提高研磨效率。
AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略
為了解決非監督式學習模型 的問題，作者薛志榮 這樣論述：
AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 【人工智慧在紅什麼？】 ．AI的誕生 1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 ．人機互動的發展歷程 60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是
勢如水火的兩大陣營？ 明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 ．機器學習和深度學習 機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。 【人工智慧如何影響設計？】 ．從圖片到影像，Ado
be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 ．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 ．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 【AI衝擊！設計師該何去何從？】 既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ ．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ ．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…
…六種方法助你永保飯碗！ 【比人還通人性！談AI的實踐】 ．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 ．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 ．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 【未來五年，人工智慧的發展】 ．智慧城市 下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工
作！ ．商場 對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 ．家園 在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ ★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃
給予相關建議。
建立AI模型應用於產品的自働化品質檢測系統
為了解決非監督式學習模型 的問題，作者曾琨翔 這樣論述：
工業 4.0最早由德國於2011年的漢諾瓦工業博覽會上所提出，它不單提出了新的工業技術，更是將工業化從自動化的工業理念推向智慧化的工業理念，注重於將現有的企業製造、產品改良、產品銷售的方式以及客戶的售後服務項目進行整合， 朝著少量、多樣、快速客製化的智慧製造進行邁進，並導入物聯網(IoT)、雲端運算和分析、機械學習和智能化 AI，將其整合到目前的生產設施與整體企業營運中，以提升上下游生產鏈、同業間協同製造的作業效率，透過生產製造商中內嵌式的感測器和相關應用軟體，蒐集並分析產品製造的相關資料，並利用雲端運算的方法做出最佳的品質檢測以及數據分析。早期台灣工業發展都以代工做起家的，因此還保有許多傳
統的製造商及加工商，且大多數的工廠目前還是使用傳統的人力進行物料的製造，以及對物件的品質瑕疵檢測，這些作業流程都需要用到許多的人力，進而間接增加人力成本，且若是利用人力進行瑕疵檢測，還可能因為經驗、人為的疏失以及沒有即時對機台參數校正等影響，導致不良品沒有在第一時間被發現並進行排除，那將會增加後續多餘的生產加工成本和不良品的報廢成本。本研究利用NVIDIA開發套件，結合跨平台電腦視覺庫Open CV以及深度學習的相關訓練模型，設計出具有提供辨識物狀態及一定百分比信心指數的視覺辨識檢測系統，模型的準確度經過計算有95%以上，而在辨識物件的信心指數也達到90%以上的準確度，因此都具有一定的參考價值
。將SSD模組訓練好的模型導入至NVIDIA Jetson Nano中，並投入雷射加工生產流程上，擔任辨識物件工作，透過與機械手臂的配合，將待加工的手工具於物料區夾取至雷雕區進行雷雕後，再透過機械手臂放置於輸送帶上，配合安裝於輸送路徑上的影像鏡頭，當感測器接收到物料來的訊號後，便立即對鏡頭下達拍照的命令，即時將產品的加工狀況投射於螢幕上，因此操作員可以配合訓練好的模型和螢幕顯示出的狀態圖來判斷加工後的物件是好的還是壞的產品。