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PyTorch 與 TensorFlow 是目前最受歡迎的兩大深度學習框架，各自受到學術與工業界的擁護，但是兩者概念差異太大，也造成使用者跨框架的困難。為了統合開發體驗以及希望避免重複造輪子，因此著手開發且開源了新的動態圖 api 「trident」。
在這次議程中，將會介紹如何基於 99% 相同代碼來開發 pytorch 與 tensorflow，同時用 4 行指令來實現圖像識別 finetune，以及如何利用 trident 便於組裝設定的訓練計畫（Training Plan)，來讓深度學習開發變得更輕鬆。
製造數據科學常見的問題包括了需求預測與採購決策、良率改善與品質管制、機台預診斷與健康管理、動作辨識與自動光學檢測、排程及物料搬運最佳化，皆環繞在預測與決策兩大議題上，在預測議題中，現今已發展出眾多預測力極高的模型 (深度學習、梯度提升機、支持向量機)，然而除了關注模型的設計與訓練外，我們該如何藉由領域知識進一步提升數據的質與量？另一方面，預測模型強健的預測力往往犧牲的是解釋力，解釋性人工智慧能如何協助我們使用領域知識提升對模型的解釋與信任？預測與決策的本質又是什麼？
預測是過程，決策是目的。本講題提供了在預測性分析之後，我們還可以做些什麼，來填補從預測思維到處方決策之間的落差。講題包含推論批判、風險權衡、資訊價值、混合策略等，來進一步地建議數據科學的延伸性分析。
近年來，特許的金融業由於受限於嚴峻的法規、風險內規的要求、政府高度的監管，再加上國內市場高度競爭的狀況下，獲利也大不易。另外，在開放自由的商業環境下，民眾也百思不解科技日新月異地在進步，為何金融業在產品與服務的改革太慢，並沒有與時俱進？為此，產官學界都希望能引進國外的 Fintech 甚至是 AI 的新顯學，來回應人類最深層的需求「想要有更輕鬆、更便利的生活」
為此我們將會探討全球金融業最熱門的解決方案，可預期的效益，以及如何透過 BI 工具來監控與優化？包括了四個主流的應用：
A smart application is typically a subset of Internet of Things (IoT), big data (BD) and Artificial Intelligence (AI). This talk introduces an IoT application development platform called IoTtalk that seamlessly integrates BD and AI into IoT applications. We describe how BD and AI are managed as IoT devices in IoTtalk, and elaborate on several IoTtalk applications for agriculture, husbandry, fishery, and smart campus. In particularly, we will show how these applications are sustainably operated.
品牌行銷開始應用對話機器人打造行銷情境，分類消費者標籤，人臉辨識圖像辨識了解更多消費者的輪廓，在隱私權越來越受重視的數位生態中，看看各大品牌如何應用消費者的新觸點與行銷科技 MarTech 打造落地應用與實務案例。
AI is arguably the most popular "buzz word" in both traditional and high-tech industries. From the persepectives of traditional industries, AI seems to be the answer of digital transformation. From the perspectives of high-tech. companies, AI is deemed as a technological enabler for all "cool" applications. However, as waking up from the hype of the internet-of-things (IoT) era, people start to cautiously evaluate the true value of AI in the next "gold rush". In this talk, Prof. Chou provides his insights to the value creation of AI --- through a real case-study, and shows how a right integration of AI/connectivity/edge computing could be the answer to real-world business challenges.
As high-performance computing and communications technology progresses, a wider range of artificial intelligence applications shows promise. Through collected data , training models built in the cloud and inference models stored in edge devices are making machines smarter and more suitable for different environments and uses. Examples include autonomous vehicles, drones, factory automation, robotic surgery, AI-assisted medical diagnostics and many more.
These innovations should make our lives so much simpler. However, if such systems are compromised by adversaries or hackers, all these advantages will instead become risks to our safety. Without security, AI will be a disaster.
In this presentation, I will describe some of the risks involving AI without security. I will also present the requirements for secure AI. We will examine threat models and remedies. More importantly, I will demonstrate how our innovative PUF (Physically Unclonable Function) technology can be used as a chip fingerprint to serve as a root-of-trust for AI security applications.
中研院在 30 年前就成立詞庫小組，現在已累積有中文世界少見的知識圖譜資料庫。馬偉雲團隊近兩年陸續釋出多項中文自然語言處理之工具集，知識庫，語意理解，語義查詢引擎等多項資源。希望在此演講中以系統性方式介紹這些資源，讓各產業校友可以了解如何運用這些中文處理的工具與資源，快速建立 (或升級) 自己的產品。
康仕仲執行長將分享智齡科技如何將人工智慧 AI 應用進長照，打造「智慧照顧網絡」。以成功案例說明 AI 如何幫助護理師、照服員、家庭照顧者等角色，成為大家最貼心的助手。同時也分享智齡科技是如何符合與實踐 CBA 『Cloud - Bigdata - AI』的模式：從專業的使用者經驗 UX (User Experience) 研究設計為起手式，接著依據使用者需求建構系統，同時必須兼顧 AI 需要的資料結構，最後成功收集漂亮的資料進而開發「精準照護」的 AI 工具。
Taiwan is renowned for its precision manufacturing capabilities in the global information communication technology (ICT) supply chain. On the other hand, the current COVID-19 pandemic is showcasing the world Taiwan's superb healthcare quality. It makes us wonder what happens if we marry Taiwan's tech-manufacturing with its healthcare capabilities. We will share in this talk how AI disrupts and creates a paradigm shift for the Taiwan tech industry.
遠傳電信近年來以「大人物」與 5G 為核心持續進行數位轉型及升級。轉型由內而外，先提升自身能力以新方法或新模式提升營運效率及發展新產品服務，再協助企業實現技術轉型。本場次將介紹遠傳如何運用數據分析及人工智慧，並期望與策略夥伴共創及探索 5G 新藍海。
數據生而不平等. 不同產業欲推動數位化, AI 化時, 所面臨的挑戰以及可預的期效益大相逕庭. 在設計 AI 產品時, 首要考量為數據的擷取, 閉環的形成, 以及從中產生效益. 然而, AI 模型對數據的依賴性, 以及本身的容錯性, 對於整個產品的設計同等重要. 針對模型特性設計容錯的配套, 隨著數據迭代進行模型更新, 並加速整個數據閉環的循環, 才能讓數據發揮最大的效用.
此演講從宏觀至微觀, 以理論輔以實際案例, 幫助產品經理與工程師 / 架構師在推動 AI 產品化時, 更能掌握上述各點之間的取捨.
