AI 策略高峰會

工業局與 NVIDIA 攜手合作舉辦 AI 策略高峰會，旨在提升企業 AI 決策能力、人才培育、跨領域 AI 應用個案經驗分享，擴大台灣 AI 生態系連結為主要目標，透過高峰論壇發掘「產業 AI 化的未來與契機」。NVIDIA 將以台灣產業最蓬勃發展的工業 4.0 智慧製造、邊緣運算、智慧無人機器等領域，透過專家演講發現「AI 應用趨勢與商機」，期許共同加速企業邁向 AI 數位化的藍海。

AI 策略高峰會著重在跨領域經理人熟悉全球 AI 趨勢脈動，以及產業開發者實際動手實作 AI 訓練與推論，掌握國際科技與技術實際運用與導入經驗。再透過工業局積極推動的 AI 人培專案與新創媒合，加速企業應變數位化浪潮衝擊。

議程表

6/10 基礎DLI深度學習實作坊
09:00 – 09:30 報到
09:30 – 17:30

每一主題 (Track) 約為7小時，請擇一參加。

 Track 1 ：
電腦視覺的深度學習基本原理
講師：麗臺科技 GPU技術經理 / 劉家豪
Track 2 ：
運用於自然語言處理的深度學習基本原理
講師：麗臺科技 資深經理 / 林威延 博士
Track 3 ：
CUDA C/C++ 加速運算的基本原理
講師：清華大學 助理教授 / 李濬屹 博士
* 6/10 請自行攜帶筆記型電腦（每一座位皆有插座），並依照課前通知安裝好最新版 Chrome 或 Firefox 瀏覽器，以及其他所需的軟體環境與套件。

 

6/11 進階DLI深度學習實作坊
09:00 – 09:30 報到
09:30 – 17:30 利用深度學習實踐於工業瑕疵檢驗
講師：NVIDIA 資深解決方案架構師 / 劉冠良 博士
* 6/11 請自行攜帶筆記型電腦（每一座位皆有插座），並依照課前通知安裝好最新版 Chrome 或 Firefox 瀏覽器，以及其他所需的軟體環境與套件。

 

6/12 AI 策略高峰會
時間 議程
08:00 – 09:30 大會報到
09:30 – 10:00 貴賓致詞
10:00 – 10:45 如何透過 AI 技術轉型傳統企業 - Landing Ai
10:45 – 11:30 NVIDIA AI 全球客戶實際案例分享
11:30 - 12:15 深度學習應用於智慧封測產業 - 矽品
12:15 – 13:30 午休
自主機器
13:30 – 14:00 Jetson 生態圈夥伴實際案例分享 - Advantech
14:00 – 14:30 Jetson 開發平台應用於智慧影像分析領域技術
14:30 – 14:45 中場休息
14:45 – 15:15 凌華 AIoT 解決方案
15:15 – 15:45 Jetson 開發平台應用於自主機器領域技術
15:45 – 16:30 NVIDIA 深度學習應用於智慧影像辨識操作入門
16:30 賦歸
智慧製造
13:30 – 14:00 Edge AI in Smart Manufacturing: Defect Detection and Beyond - Inventec
14:00 – 14:30 深度學習應用於瑕疵檢測 - Wistron
14:30 – 14:45 中場休息
14:45 – 15:15 AOI + AI 智檢未來 - AUO
15:15 – 15:45 瑕疵檢測自動化平台分享 - Smasoft
15:45 – 16:30 AI 應用於預測型維修、產線檢測技術與案例分享
16:30 賦歸
* 6/12 不需攜帶筆電。
* 6/12 活動符合AI智慧應用新世代人才培育計畫

DLI 深度學習實作坊課程簡介

深度學習近年來於電腦視覺領域取得非常巨大的成就，本實作坊中說明如何利用 NVIDIA DIGITS 搭載 Caffe 與 Google Tensorflow，無需撰寫程式代碼，即可完成圖像分類和物件偵測等模型訓練工作。並通過少量的 Python 程式即可將模型佈署至現實世界中。並且通過醫療影像數據，實作真實應用。透過本實作坊可以使學員了解卷積類神經網路、各種深度學習常見到的觀念與理論，與各項不同的深度模型架構，並透過實際操作來提高性能和功能，探索深度學習的基礎知識。

你將學習：

  • 實作常用的深度學習工作流程，如: 圖像分類和物體偵測
  • 透過資料、訓練參數、網路架構等策略進行實驗以改善效能與功能
  • 部署你的神經網路，開始解決現實世界的問題

完成之後，你便能獨立開始使用深度學習解決問題。

  • 必備基礎能力：熟悉基礎程式設計原理，例如函數和變數
  • 測驗類型：程式編寫
  • 課程結束後，可進行線上測驗，通過後可取得電子認證證書

自然語言處理為近年蓬勃發展的領域，本實作坊透過上機撰寫 Python 程式，並實際執行數個案例，由自然語言處理入門的詞嵌入，進階至文本分類以及翻譯，讓學員學習各種序列式數據的深度學習模型。透過本實作坊可以使學員了解遞迴神經網路、與長短記憶網路，以及必要的自然語言處理知識，通過文本分類與文本翻譯的案例，瞭解多種遞迴神經網路模型，並可拓展至處理各種時序相關的數據。並且可以學習進階 Tensorflow/Keras 與程式編寫。

你將學習：

  • 將文字轉換成機器能夠理解的表現形式與其經典做法
  • 實作分散式表示法 (內嵌) 並瞭解其性質與好處
  • 訓練機器翻譯，從一個語言譯為另一個語言

完成後，你將專精使用 NLP，並能在其他類似用途上應用內嵌技術。

  • 必備基礎能力：神經網路和 Python 程式編寫基礎概念並熟悉語言學
  • 測驗類型：程式編寫
  • 課程結束後，可進行線上測驗，通過後可取得電子認證證書

CUDA 運算平台能夠在全球最快速的大型平行運算 GPU 上，加速僅使用 CPU 的應用程式。透過下列方式體驗 C/C++ 應用程式加速:

  • 在 GPU 上加速執行僅使用 CPU 的應用程式中的隱藏平行運算
  • 運用必要的 CUDA 記憶體管理技術將加速應用程式最佳化
  • 找到加速應用程式的並行潛能，並運用 CUDA 串流加以提升並行效能
  • 運用命令列和視覺化效能分析工具來指引和檢查你的工作

在完成本課程後，你將能夠使用基本的 CUDA 工具和技術， 將現有僅使用 CPU 的 C/C++ 應用程式加速並最佳化。

  • 必備基礎能力: 基礎 C/C++ 專長能力並熟悉變數類型、迴圈、條件 陳述式、函數和陣列操作。無需 CUDA 程式編寫知識。
  • 測驗類型：程式編寫
  • 課程結束後，可進行線上測驗，通過後可取得電子認證證書

參加本課程你將有機會利用深度學習解決自動工業瑕疵檢驗，透過從問題定義，至數據管理/探索/格式化並透過視覺方式降低誤判率。本工作坊包含三個子課程，涵蓋End to End的深度學習應用流程，用於 NVIDIA 實際生產流程中的缺陷分類，讓學員能體驗從數據管理/格式化，轉移學習 (Transfer learning) 以及最後推論過程。

你將學習：

  • 提供自動工業檢測、問題制定、數據管理、探索和格式化方面的實踐經驗。
  • 提供基於 NVIDIA 真實生產流程的遷徙學習，inline augmentation、建模和微調的實踐經驗。
  • 提供資料整理、模型訓練與推論的實踐經驗。在 NVIDIA 的真實生產流程蒐集圖片進行轉移學習的 Inception V3 模型的評估和解釋。
  • 必備基礎能力：「電腦視覺的深度學習基礎課程」或類似經驗，並具備 Keras 語言編碼經驗。
  • 深度學習框架：Keras

票價

  • 6/10 基礎DLI深度學習實作坊 +
    6/12 AI 策略高峰會
    票價：NT$ 8,000
  • 6/10 基礎DLI深度學習實作坊 +
    6/11 進階DLI深度學習實作坊 +
    6/12 AI 策略高峰會
    票價：NT$ 22,000
  • 6/12 AI 策略高峰會
    票價：NT$ 0

  請留意：

  • 一個會員帳號限報名一項。
  • 課程於報名時選課
  • 活動當天學員無法臨時變更上課課程
  • 付款方式為信用卡付款
  • 6/10 、6/11 DLI深度學習實作坊 ： 報名截止時間為 2019/5/29 17:00
  • 2019/6/10 及 6/11 您必須攜帶自己的筆記型電腦才能進行培訓
  • 場地座位有限，主辦單位擁有更改活動內容、規則及停止活動之權利，並對活動內容享有最終解釋權

活動地點

台大醫院會議中心 : 台北市中正區徐州路2號4樓

講師介紹

NVIDIA DLI 認證講師
林威延 博士

NVIDIA 認證課程：CV影像辨識、NLP自然語言處理、MDT多型態資料處理

學歷與主修：台灣大學機械工程研究所博士

教學簡歷：
  • 長庚大學技術合作處深度學習實作課程講師
  • 靜宜大學深度學習實作課程講師
  • 台中電腦公會深度學習實作課程講師
  • 台中科技大學深度學習教育訓練講師
  • 台北商業大學深度學習工作坊講師
  • 海洋大學、台大物理治療系、淡江大學深度學習應用研討會講師

現任：麗臺科技 資深產品經理

NVIDIA DLI 認證講師
劉家豪 技術經理

NVIDIA 認證課程：CV 影像辨識、CUDA GPU平行計算、MGPU 多GPU深度學習應用

學歷與主修：淡江大學數學系碩士

教學簡歷：
  • 長庚大學技術合作處CUDA實作課程講師
  • 靜宜大學深度學習實作課程講師
  • 中華電信研究院GPU與深度學習實作課程講師
  • 財團法人車輛研究測試中心CUDA教育訓練講師
  • 中華精測深度學習及CUDA教育訓練講師
  • 財團法人工業技術研究院深度學習及CUDA教育訓練講師
  • 國家中山科學研究院OpenMP及CUDA平行演算教育訓練講師
  • 交通大學、台灣大學、雲林科大、高雄第一科大深度學習教育訓練講師
  • 台灣醫療整合協會、NVIDIA 線上研討會等研討會講師

現任：麗臺科技 AI GPU 技術經理

NVIDIA DLI 認證講師
劉冠良 博士

NVIDIA的資深深度學習解決方案架構師，協助客戶構建基於NVIDIA技術的創新解決方案。研究興趣是將機器學習算法應用於現實世界的問題。在加入NVIDIA之前，曾擔任富士康機器學習工程師，領導了分析團隊，並開發了各種以製造流程為中心的預測建模項目，包括缺陷檢查和預測性維護。

他是洛斯阿拉莫斯國家實驗室 (Los Alamos National Laboratory) 生物科學團隊的訪問學者，致力於人類和環境微生物組項目。

NVIDIA DLI 認證講師
李濬屹 博士

2012年畢業於美國普林斯頓大學 (Princeton University) 電機工程學系，2015 年秋季起於國立清華大學資訊工程學系擔任助理教授一職。李濬屹博士曾於2012 至 2015 年間，於美國加州矽谷甲古文公司 (Oracle America, Inc.) 任職資深硬體工程師 (Senior Hardware Engineer)。

李濬屹博士領導的研究團隊專注的研究領域為智慧型機器人 (Autonomous Robotics)、深度增強式學習 (Deep Reinforcement Learning)、機器人電腦視覺 (Robotic Computer Vision)、虛擬至真實世界的遷移式學習 (Virtual-to-Real Transferring)、平行嵌入式系統設計 (Parallel Embedded Systems)、異質多核心處理器系統 (Heterogeneous Multiprocessor Systems)。