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人工智慧/深度學習技術與應用剖析
活動介紹

人工智慧與先進機器學習是由多種科技與技術所組成,例如深度學習、神經網路、自然語言處理(Natural-Language Processing, NLP)。這些先進技術超越了傳統以規則做為運算基礎的演算法,進而創造出能理解、學習、預測、適應環境、甚至自行運作的系統,也是讓智慧機器能顯得更「聰明」的原因。隨著深度神經網絡(Deep Neural Network, DNN)、GPU和大數據(Big Data)技術發展的成熟,人工智慧應用即將跨入全新里程碑,預計將掀起一波應用浪潮。Gartner甚至預言,十年後,將很難找到不具備某種人工智慧功能的科技產品或應用。

過去人工智慧的成本非常昂貴,因其執行的演算法是模擬人腦運算,也就是龐大的平行運算,這與現有電腦的運算模式是完全不同的。目前市面上已出現不少專用的人工智慧晶片,像是英特爾的Intel Xeon Phi、NVIDIA的人工智慧超級晶片Tesler P100 GPU等,且價格有下降的趨勢。在晶片對人工智慧的支援更加完善後,將可實現人工智慧邊緣運算(Edge Computing),讓物聯網(IoT)進化成AIoT(AI+IoT),並在各個應用領域開枝散葉,創造出可觀商機。

活動議程

9/19(二):人工智慧與機器學習完整介紹(學術界權威講師建構理論基礎)

.人工智慧技術之過去、現在、未來

.深度學習學理論到應用

.深度學習框架與演算法開發深度探究

.如何利用AI技術挖出大數據背後商機

講師:陳文輝博士

簡歷:國立臺北科技大學自動化科技研究所教授。教授人工智慧與機器學習超過十年。近年因執行科技部「應用深度學習於人類行為辨識之研究」專題計畫,對深度學習技術之實作及應用有深入瞭解。

9/20(三):人工智慧晶片技術與應用實戰(產業界專家分享實作經驗)

第一節:AI風潮下的處理器架構演進趨勢


講師:Staff Application Engineer 林文國 博士

簡歷:台灣益華電腦(Cadence)Tensilica現場應用工程團隊Staff Application Engineer。擁有澳洲阿德雷得(Adelaide)大學電機電子工程學系學士及博士學位,並具備影像處理、影像壓縮、色彩處理、機器視覺和3D立體成像等專業技術背景,曾擔任ASIC設計、研發經理、系統應用總監等職務。

第二節:影像監控結合人工智慧應用開發對策

講師:楊竣誠

簡歷:奇偶科技業務協理,於新產品事業部負責開發與推廣人工智慧及虛擬實境攝影機。曾服務於Atheros/Qualcomm、SST/Microchip等國際半導體大廠,深諳無線IC、物聯網SoC等產品技術與市場。

第三節:人工智慧與物聯網整合應用設計之道(上)

講師:藍坤銘

簡歷:工研院巨量資訊科技中心智慧分析技術副組長。曾任一二三視股份有限公司執行副總、工研院服務系統科技中心研發經理、中華大學科管系講師。2012曾獲潘文淵文教基金會年輕研究創新獎殊榮。

第四節:人工智慧與物聯網整合應用設計之道(下)

※主辦單位保留變更課程表權利,請以活動當天課表為準,課程變更恕不另行通知。

參加辦法

活動時間:2017/09/19 09:30~2017/09/20 16:30
活動地點:台灣區電機電子工業同業公會(台北市內湖區民權東路六段109號7樓會議室)
洽詢專員:蔡宜君小姐
洽詢專線:(02)8792-6666#218
傳真專線:(02) 8792-6138
參加方式:每位NT$11,000元,工業局補助5,000元,學員自費6,000元(含講義、餐盒)
TEEMA會員九折;同公司兩人以上報名享八折優惠 (以上優惠價僅能擇一使用。)
備註:傳真報名:請上網www.mem.com.tw列印報名表,再將報名表填妥後於9月19日前(額滿截止)傳真或E-mail(jilltsai@teema.org.tw)至本會進行確認,並請準時出席。

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注意事項

1.本會會員依據財政部85.9.25台財稅第851917276號函適用營業稅法第八條第一項第十一款及相關規定免徵營業稅,開立收據。

2.本課程授課完畢,即核發本會之結業證書。

3.開課後,如因個人因素無法繼續上課者,恕不受理退費。

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