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良率预测：基于工艺参数波动的良率预测模型校准实战

共计 30 章节
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01
课程导论
良率预测在半导体制造中的重要性 · 工艺参数波动的挑战 · 模型校准的必要性
课程导论良率预测
02
良率基础
良率定义（晶圆良率 · 芯片良率 · 封装良率）
良率基础良率定义
03
工艺参数概述
关键工艺参数（温度 · 压力 · 气体流量
工艺参数概述关键工艺参数
04
数据采集与预处理
传感器数据采集 · 数据清洗（缺失值 · 异常值处理）
数据采集预处理
05
探索性数据分析（EDA）
参数分布分析 · 相关性热力图 · 良率与关键参数的散点图矩阵
EDA探索性数据分析
06
特征工程
基于物理知识的特征构造 · 主成分分析（PCA）降维 · 特征选择方法（过滤式
特征工程基于物理知识的特…
07
基线模型建立
线性回归 · 逻辑回归作为良率预测的基线模型 · 模型评估指标（MSE
基线模型建立线性回归
08
树模型与集成学习
决策树 · 随机森林 · 梯度提升树（XGBoost/Ligh…
树模型集成学习
09
深度学习模型
多层感知机（MLP）用于良率预测 · 网络结构设计 · 激活函数选择
深度学习模型MLP
10
模型校准概念
什么是模型校准 · 校准的重要性（概率输出可靠性） · 校准与准确率的区别
模型校准概念什么是模型校准
11
校准曲线（可靠性图）
绘制可靠性图的方法 · 如何解读校准曲线（过自信 · 欠自信）
校准曲线可靠性图
12
校准评估指标
期望校准误差（ECE） · 最大校准误差（MCE） · 布里尔分数（Brier Score）
校准评估指标ECE
13
普拉托缩放（Platt Scaling）
逻辑回归后处理校准方法 · 原理与实现步骤
PlattScaling
14
保序回归（Isotonic Regression）
非参数校准方法 · 原理 · 优缺点及适用场景
IsotonicRegression
15
温度缩放（Temperature Scaling）
针对神经网络输出的简单高效校准方法 · 原理与实现
TemperatureScaling
16
贝叶斯模型校准
基于贝叶斯推断的参数不确定性量化 · 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法简…
贝叶斯模型校准基于贝叶斯推断的…
17
集成校准方法
结合多种校准技术的策略 · 如堆叠校准（Stacking Cal…
集成校准方法结合多种校准技术…
18
工艺参数波动建模
高斯过程回归（GPR）对参数波动进行… · 预测参数漂移
工艺参数波动建模GPR
19
蒙特卡洛模拟
利用蒙特卡洛方法模拟工艺参数波动 · 生成合成数据用于模型鲁棒性测试
蒙特卡洛模拟利用蒙特卡洛方法…
20
对抗性验证
检测训练集与测试集分布漂移（数据漂移… · 使用对抗性分类器进行验证
对抗性验证检测训练集
21
模型漂移检测
统计检验方法（KS检验 · PSI稳定性指数）监控模型性能随时间…
模型漂移检测KS
22
在线学习与自适应校准
在线梯度下降 · 贝叶斯更新实现模型参数的实时自适应校…
线学习自适应校准
23
主动学习策略
基于不确定性采样的主动学习 · 减少标注成本 · 提升校准数据效率
主动学习策略基于不确定性采样…
24
迁移学习与领域自适应
将源工艺线的良率模型迁移到新工艺线 · 微调与校准策略
迁移学习领域自适应
25
实战案例一
基于公开半导体数据集（如SECOM）…
实战案例一SECOM
26
实战案例二
模拟工艺参数波动场景 · 使用蒙特卡洛生成数据 · 评估校准前后模型性能
实战案例二模拟工艺参数波动…
27
实战案例三
部署在线校准系统 · 使用流式数据更新模型 · 监控校准误差变化
实战案例三部署
28
模型可解释性
SHAP值分析 · 部分依赖图（PDP）解释工艺参数对良…
模型可解释性SHAP
29
生产环境部署
模型序列化（ONNX/PMML） · API服务搭建（Flask/Fast… · A/B测试框架
生产环境部署ONNX/PMML
30
课程总结与展望
最佳实践总结 · 未来趋势（数字孪生 · 因果推断在良率预测中的应用）
课程总结最佳实践总结