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工業設計系課程規劃與就業職能對應關係

為了解決autocad學生版2021的問題，作者紀婷芳 這樣論述：

大學是求取知識的殿堂，也是銜接職場的途徑。本研究旨在探討工業設計系教育與就業現況以及兩者間的關係。教育面向的樣本選擇高教體系下的工業設計系，就業面向的樣本選擇刊登於104人力銀行之工業設計系畢業生可任職的職務。首先運用內容分析法歸納工業設計系的課程、核心能力及業界重視的就業職能，接著透過問卷調查瞭解其對應關係。研究結果發現，企業最重視的工業設計軟體工具為AutoCAD、SolidWorks、Pro/E、Adobe Photoshop、Word等，最重視的工作技能為樣品檢討及設計修正、製圖、機構設計、製程規劃與改善、產品整體性設計等。工業設計系畢業生最擅長外觀設計、創新提案、製作模型、平面設計

、團隊合作等工作技能，並且認為與電腦繪圖及3D建模相關的課程有助於培養就業所需的設計表達能力，顯示畢業生大多具備使用設計專業軟體的硬實力；專題設計及設計心理學課程亦是較多畢業生認為對就業有幫助的課程。畢業生最不擅長技術研究方面的就業職能，此領域是工業設計系教育可思考的部份。除了課程的修習外，超過半數畢業生經由自我學習提升就業競爭力，例如進修碩博士班、取得語言證照或電腦認證等；設計年資對於畢業生的就業職能有很大影響，建議學生可透過在學期間的校外實習及畢業後的實務工作累積經驗並精進設計能力。

數據驅動產品設計：應用機器學習分類、 歸納與預測風格

為了解決autocad學生版2021的問題，作者陳志平 這樣論述：

本研究創建了一個基於機器學習以及深度學習的數據驅動產品設計模擬工具，將此設計評估、風格分類以及預測系統用來提升年輕設計師對於風格與設計品味的認識，包含品牌風格以及年代風格，並利用電腦來辨識年輕設計師所創作之作品風格，從收集過往案例且基於產品設計資料庫，由電腦提供一些理性的建議，此建議是有異於人類經驗的設計導師建議。以六個數據驅動的產品設計案例為核心。透過「數據驅動產品設計」的概念以及「應用機器學習分類、歸納與預測風格」之應用，提出此方法於產品設計過程中所產生的資料價值，將有助於促進年輕設計師的設計評估、判斷與決策的實用工具。 首先，建構本論文的架構，包括：（1）擬定產品設計應用

之範圍，（2）品牌風格以及年代風格的探討，（3）風格分類、歸納與預測之概念呈現，（4）數據驅動解決方案之應用與設計實驗之驗證。其次，本研究對促進設計的創新價值所需數據科學化的工具，應用數據驅動產品設計的概念，深入探討產品設計過程中所對應的機器學習與深度學習運算方法，並著重於風格之分類與歸納。擬定出四個產品領域，包括：（A）道奇以及積架的品牌汽車的設計風格探討，（B）Genius品牌電腦滑鼠在三十五年期間風格演變之調查，（C）手指微血管顯微鏡之醫療裝置設計與擷取影像清晰度的探討，（D）以人因工程為基礎的手工具設計實驗與評估。 最後，本研究嘗試將數據驅動產品設計之概念轉變成設計課程之規劃，在

教學實踐上提出包含：（1）產品設計資料庫；（2）設計樣品製作；（3）設計目標與評估；（4）數據驅動方式的應用；（5）數據可視化。藉此概念在課程學習上能夠讓學生了解自己設計作品的風格走向，讓學生了解品牌產品設計風格的演變，利用品牌產品的歷史設計資料，來預測學生作品的設計風格，期待結合數據驅動與機器學習方式，能夠提升未來投入產品設計教學領域之成效，並且提供一些數據驅動設計的範式，進而從學校教學實踐之後，將此方法推廣至業界，達成產品設計創新價值的目標。