半導體 AI 與功能安全趨勢解析：SC-AISP 證照課程 11月開班

隨著 AI 技術逐步導入 ADAS、自動駕駛與智慧感測系統，AI 模型已成為影響系統功能安全的重要組件。不同於傳統軟體邏輯，AI 模型可能受到訓練資料、環境條件及硬體實現方式影響，因此需透過系統化方法進行風險分析與安全管理。

近年來，車用電子與半導體產業開始關注 AI 與功能安全的整合議題。ISO/PAS 8800 進一步針對 AI 元件於安全生命週期中的應用提出相關要求，協助企業建立 AI 系統的風險管理與驗證架構。

SC-AISP（Semiconductor AI Safety Professional）課程即以此為核心，協助學員建立 AI 功能安全基礎知識，理解 AI 模型在安全關鍵應用中的挑戰及其與 ISO 26262、ISO/PAS 8800 的關聯。

從 AI 基礎到半導體實現，建立完整技術觀念

課程由神經網路與機器學習概念出發，介紹 Neural Network、Deep Neural Network（DNN）、Convolutional Neural Network（CNN）以及 Machine Learning 等核心技術，協助學員建立完整的 AI 架構觀念。

掌握 AI 模型導入 SoC 與 IP 的關鍵議題

隨著 AI 模型逐步部署於晶片與系統平台，課程將說明模型如何實現於 SoC 與 IP 架構中，並探討 AI 推論流程、硬體設計及半導體實現機制之間的關聯。

了解 AI 系統可能面臨的失效模式

課程深入探討 CNN-Based SoC 的潛在失效模式、可能造成的影響以及診斷機制，協助工程師建立 AI 安全風險分析能力，理解功能安全分析於 AI 系統中的應用方式。

透過 ADAS 案例學習 AI 安全分析方法

課程將以 ADAS 應用情境為例，解析系統架構、資訊流設計以及感知系統可能面臨的風險，說明如何評估 AI 元件對整體系統安全的影響。

了解 ISO/PAS 8800 與 AI 功能安全要求

課程亦將介紹 ISO/PAS 8800 的核心概念，包括 AI 功能安全、AI 開發生命週期、安全驗證及風險管理等內容，協助學員建立 AI Safety 的基礎觀念。

本課程適合希望了解 AI 與功能安全整合應用的相關技術人員，包括：

• IC 設計工程師
• SoC 開發工程師
• 功能安全工程師
• ADAS 系統開發人員
• AI 晶片研發團隊
• 車用電子研發人員
• 半導體驗證與測試工程師

無論是希望了解 AI 模型於晶片設計階段的應用，或希望掌握 AI Safety 與 ISO/PAS 8800 發展方向的技術人員，皆可透過本課程建立相關知識基礎。