講者

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共有 131 位講者

人工智慧╳資料科學演講:

黃鐘揚

黃鐘揚 Bottender: An Open Source Bot Framework for Multi-Platform

如果說 bot 是人類實現 AI 應用最直接也是最生活化的管道,那麼 bot framework 就是讓這些 AI 應用得以實現的最重要武器。 Bot (aka Chatbot) 在社群網路、行動裝置全面走進人類生活的今日扮演著「產業智能化」的一個關鍵角色 — 透過自然語意的理解,它成為產業及其用戶溝通的智能客服;在收集用戶的對話記錄、瀏覽行為之後,它得以在對話中推薦最適合的商品;串接了 speech, image/video, 以及各種人機介面的 cognitive services 之後,它的應用甚至可以延伸到如智慧家庭、商辦、工廠、醫院… 等場域。 Bottender 是我們提出、建造的一個開源 bot 建置平台,它提供了模組化的開發環境讓開發者得以快速地串接各種群通訊平台以及網路/雲端架構,而極富彈性的事件處理 APIs 讓複雜的 bot 邏輯得以輕易地實現,並且串接各式各樣的 AI 技術,至於它的各種 session store 機制則讓 bot 可以在各種情境下進行優化,最後,它也提供了整合測試的環境讓系統情境測試自動化得以實現。
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邱中鎮

邱中鎮 Recent advances of deep learning in Google

這場演講將分享Google在深度學習和TensorFlow上近期的發展與應用。分享的內容分三個主題: 深度學習的研究、深度學習的應用、以及TensorFlow。在深度學習的研究上會分享包括learning to learn, sequence-to-sequence, transformer, reinforcement learning等內容;在深度學習的應用上會分享包括醫療保健, 機器人, 科學計算, 藝術, 以及Google相關產品等內容;在TensorFlow方面將分享平台上的新發展以及TPU等
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邱泊寰

邱泊寰 當政府數據分析碰撞體驗設計

數據分析最困難的任務之一是找對題目,好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍,但礙於種種制度,有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程,漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體,鎖定數據洞見,創造幸福價值。
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彭其捷

彭其捷 資料視覺化與使用者經驗設計

許多人都了解資料視覺化的優點,例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等,讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前,提升閱讀者的吸收意願。然而,我們依然可以舉出許多例子,即使是視覺化後的數據,依然不容易讓人讀懂其價值,也難以勾起人們理解的意願。 『使用者經驗(UX)』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』,也就是打造一段順暢的閱讀過程,讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值,而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外,還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧,如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧,能夠再一次降低數據解讀的門檻,讓更多人了解其價值意涵,也讓更多人被數據所感動。
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彭文志

彭文志 時空軌跡分析技術於人流與載具預估

Public transportation is essential in people’s daily life and it is crucial to understand how people move around the city. Some prior works have exploited GPS, Wi-Fi or bluetooth to collect data, in which extra sensors or devices were needed. Other works uti- lized data from smart card systems. However, some public trans- portation systems have their own smart card system and the smart card data cannot include all kinds of transportation modes, which makes it unsuitable for our study. Nowadays, each user has his/her own mobile phones and from the cellular data of mobile phone service providers, it is possible to know the uses’ transportation mode and fine-grained crowd flows. As such, given a set of cel- lular data, in this talk, I will introduce our system for public transportation mode detection, crowd density estimation, and crowd flow estimation. Note that we only have cellular data, no extra sensor data collected from users’ mobile phones.
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邵軒磊

邵軒磊 AI、大數據、法資訊學-法律與判決中的資料科學

傳統上,法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主,而在大數據與人工智慧(AI)的趨勢之下,逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果,旨在分析「離婚後小孩歸誰?」(法學中稱為酌定親權人)之運作情形,而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果,有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識,也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期(避免恐龍法官),有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達,法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象,而較少涉及非常特殊之個案,而受到影響。期望在法資訊學之開展中,能提供一個論證與分析的有效知識基礎,讓不同意見的研究者,有據以對話討論的平臺和起點;也藉此機會,歡迎資訊學科的同好一起合作。
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曾韵

曾韵 不只是會計 會計師事務所的風險數據分析

什麼? 原來會計師事務所也有在做數據分析! 大部分人對於會計師事務所的刻板印象就是看財報、算數字。這次演講主題將從隱藏在會計師事務所的神祕服務-風險諮詢出發,告訴大家原來會計師事務所也有做很不一樣的數據分析,讓企業了解除了財務風險,還有各種可能面對的風險因子,這些風險因子都可以透過數據分析來提前預警,及時因應。
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曾俊雄

曾俊雄 課堂資料學:到底有沒有在上課

身為教職人員,看著講臺下的學子們,不免有一些期許,但是,我經常不由得問自己,小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會,接觸了情感學習這個領域,帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究,在本次演講中,會試著將這些研究結果進行說明及整理。
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曾凱聲

曾凱聲 從資料競賽看應用實務 - KKV data game 17.06 1st place winner solution

分享自己在今年 (2017) 6月參加 kkv data game 獲得第1名的心路歷程。內容包含解題套路,算法架構,以及在實踐過程所面臨的各種困難與最後的解法。且同時藉由資料比賽的過程,結合自己在將資料科學應用在實務面時的經驗,嘗試提供應注意的細節。
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楊立偉

楊立偉 文字分析在財務上的應用-以股價預測為例

神奇的文字分析,能夠從字裡行間,了解群眾及媒體對於股價的看好或看壞,進而預測未來的走勢。將以淺顯易懂的內容,搭配實際的例子,帶領聽眾感受非結構性資料分析的威力。
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楊証琨

楊証琨 兩位跨域者的深度學習之路

不是本科系畢業的,想踏入資料科學領域該怎麼做? 深度學習好像很厲害,要怎麼學習? 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路! 從土木、心理進入到資料科學世界,從 Excel, Matlab,變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享, 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享,包括 1. R vs. Python 我到底該學那個? 一位先學 R,另一位學 Python,當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢? 2. 我只有基本的機器學習概念,要怎麼完成一個機器學習的專案? 分享我們在機器學習專案中,從資料中洞察出許多有趣的真相 3. 深度學習很火紅,有甚麼東西能夠應用? 介紹深度學習的基本原理,以及許多最新的應用 資料科學的領域除了基本的技術與觀念,創造力與想像力也非常重要,希望透過這些經驗的分享,讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!
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游為翔

游為翔 兩位跨域者的深度學習之路

不是本科系畢業的,想踏入資料科學領域該怎麼做? 深度學習好像很厲害,要怎麼學習? 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路! 從土木、心理進入到資料科學世界,從 Excel, Matlab,變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享, 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享,包括 1. R vs. Python 我到底該學那個? 一位先學 R,另一位學 Python,當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢? 2. 我只有基本的機器學習概念,要怎麼完成一個機器學習的專案? 分享我們在機器學習專案中,從資料中洞察出許多有趣的真相 3. 深度學習很火紅,有甚麼東西能夠應用? 介紹深度學習的基本原理,以及許多最新的應用 資料科學的領域除了基本的技術與觀念,創造力與想像力也非常重要,希望透過這些經驗的分享,讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!
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莊永裕

莊永裕 Deep Learning for Computational Photography

Computational photography aims at improving photographs through computation. Many algorithms have been developed for making photographs better by combating with the imperfection of cameras, photographers, and scenes. Recently, deep learning has been shown effective for many computational photography problems such as super-resolution, image completion, frame interpolation and many others. In this talk, I will review these deep learning methods for computational photography.
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莊兼愿

莊兼愿 Project Mynah 九官鳥計畫:AI 幫你接電話

whoscall 如何從既有的累積出發再次創新,推出貼近人性需求的新產品。如何從來電辨識與過濾的軟體,走向電話線裡的人工智慧服務; 如何從消費者端的產品,找出商業上的痛點; 如何克服科技上的突兀,找到人性上的解法。此場演講中,將第一次公開分享 gogolook 在內部創新的新專案:Mynah,一個讓 AI 幫你接電話服務。
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莊鐵鴻

莊鐵鴻 Amazing GANs

There are many papers try to build models to generate images. Some of them try to tackle the problem from different point of views (probability or energy). Trainings fail easily if bad parameters are used. I want to talk about how the parameters (e.g. large learning rate) affect the trainings.
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趙式隆

趙式隆 翻譯蒟蒻: 普羅大眾也聽得懂的 AI

最近一年以來,人工智慧已成為最受社會大眾廣泛討論的流行詞彙 (Buzzword) 之一。然而,絕大多數的普羅大眾對於人工智慧的認知,仍停留在一知半解的媒體報導,甚至科幻小說電影階段。作為 AI 技術創業者,需要跨越的一道重大的鴻溝,即是傳達正確的 AI 觀念給一般普通民眾,破除他們對於 AI 的過度期待或想像,進而由訓練用戶,逐步建立正確的使用者經驗慣性。其次,在產業應用方面,既有業者擁有資料與領域知識,但不具有 AI 相關技術;而新創公司雖可能擁有前沿技術,但對於產業知識缺乏深入見解。如何正確的溝通,共創雙贏,成為在這個資料驅動的人工產業結構下,AI 技術型創業者不能迴避的重要議題。本次演講,將分享 BravoAI 的經驗,供有志以 AI 技術創業的朋友參考。
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廖弘源

廖弘源 多媒體訊號處理及其在數位修復與監控之應用

多媒體訊號處理技術可應用於許多日常生活上。多媒體訊號蓋的範圍極廣,舉凡影像、聲音、視訊、三維動畫,及文字圖檔等,都屬於其範疇。在這個演講中,我將探討兩個應用層面。第一個是將視訊處理技術應用於數位修復,第二個應用層面是數位監控,這兩個應用領域與我們日常生活均息息相關。數位修復可用來進行文化保存的工作,而數位監控則可用來照顧老人家的居家生活及防盜。
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廖弘源

廖弘源 我的多媒體研究之路

多媒體訊號涵蓋聲音、影像、視訊、三維圖檔及文字等,在處理上有不同的需求,因應人工智慧的來臨,有越來越多的深度學習技術被引入此領域。在此演講中,我將講述三個議題。首先,我將描述如何結合視訊、音樂情緒,及機器人學來發展一套自動指揮系統。在第二個議題中,我將談論如何自YouTube上截取同一場演唱會中,由不同聽眾錄得的片段,並用自動的方式將其整合成一段較完整的曲子。我們將引入音樂劇導演的手法讓此雜湊過程更貼近人性。第三個講題是如何讓電腦自動判讀NBA球賽的戰術。
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溫在弘

溫在弘 剖繪人類移動空間行為的地理科學

疾病擴散常起因於人際間的複雜接觸與移動,病原體可能會透過空氣中傳染,或由病媒攜帶,透過運輸工具傳播至其他乘客身上,或隨著病例從一個區域轉移至另一個區域,促使疾病的擴散發生。換言之,人的流動是疾病擴散的關鍵因子,而理解人的移動是探討疾病擴散等議題的重要一環。而在城市內部的尺度下,人的主要移動方式可分為四種,鐵道運輸(捷運)、機動型運具(汽機車或公車)、非機動型運具(腳踏車)、以及步行等。我將介紹利用各種移動方式的資料來源,包括:資料庫(戶口普查或交通調查、健保資料等)、介接政府開放資料、以及社群媒體等,透過地理視覺分析來呈現都市移動過程,理解人在都市系統中的流動狀況,並進一步介紹利用都市移動資料在疾病擴散預警與就醫行為等公共衛生議題的應用研究。
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溫明輝

溫明輝 Computational Design Thinking - 數據取向的產品設計思維與案例

「設計思考」是當代設計領域的一門顯學,其提供了各種的設計方法幫助設計師以一個較為客觀及理性的流程推動需求分析、產品發展、測試驗證等各個設計活動。然而,多數的設計思考方法本身仍由設計師的經驗進行主觀分析及判斷。本次分享的主題「運算式的設計思考(Computational Design Thinking」在強調如何架構及運用科學化的工具,獲取產品相關的數據,協助設計師可以更即時、客觀的掌握產品與用戶之間的互動關係,以檢視及評估設計成效,進行設計的優化。透過講者自身發展產品的案例解析,分享數據協助產品設計之經驗與心得。
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