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共有 131 位講者

人工智慧╳資料科學演講:

蔡炎龍

蔡炎龍 深度學習實作上的各種卡關

學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後, 我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。
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謝宗震

謝宗震 火災、水汙與家暴,資料英雄如何解決社會問題

在資料科學世代,公共服務性質組織雖然累積了大量的營運數據,卻遲遲無法發揮資料價值。[D4SG資料英雄計畫](http://d4sg.org) 結合公益與實務,媒合資料人與公共服務性組職,採用長期專案方式,將實驗性的概念測試鍛鍊為完整的資料公益解決方案。本場演講將分享如何透過資料促使利害關係人對話,建立公私協力新典範。
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闕嘉宏

闕嘉宏 從實際的市民需求數據,顛覆智慧城市的運輸設計

生活在城市當中,移動是每個市民必須進行的生活行為。但有趣的是,政府要怎麼知道市民們要如何在城市之間移動呢?在城市發展的順序上,運輸網路的路線與場站設計必須先完成,人們才能進行的移動,也因此分歧點可能就發生在供給與需求可能有不對稱的情況。在本次的講座中,我們將分享過去思維所無法做到的地步,最好的供給就是:已知需求的狀態下,提供市民想要的移動工具與服務,讓數據說出真心話。
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魏澤人

魏澤人 深度學習於遊戲影像上的應用

我們利用對抗生成網路為主的深度學系技術,探討在於遊戲的視訊影像應用之可能性。例如改善老遊戲的畫質,讓許多遊戲性高的老遊戲能夠在現今高解析度螢幕上有能夠接受的畫質。 除了一般性的 super resolution, 也嘗試利用新遊戲的素材來套用在老遊戲上。另一種應用是改變遊戲的風格, 能讓玩家調整並選擇遊戲的畫風,像是寫實或藝術,增加遊戲的趣味性。 也能用類似的技術,在不觸碰遊戲的底層,直接修改畫面,達到類似 game mod 的效果。 而反過來說,也探索利用遊戲的視訊當成素材,藉由深度學習技術,來達到動畫及影像二次創作的效果。
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簡立峰

簡立峰 Taiwan's Opportunities in the AI-First World

We all have witnessed the fast growth of mobile internet applications and their impact to our daily life. The development of the ICT industry continues to move quickly. We are seeing new dynamics in IoT and AI, such as smart home, smart car, e-health and robotics. Very likely these developments will create a new paradigm shift and lead to another industry revolution and change our life into a new era. AI and IoT technology will be widespread. There will be plenty of opportunities for Taiwan’s industry and academia to develop and take on. In this talk, I will attempt to explore several topics/directions that Taiwan can leverage and explore.
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鄭中平

鄭中平 鄉民帶你去旅行:日本篇

本次報告將說明作者利用網路上的旅遊資訊,嘗試建立旅遊建議系統的經驗,並以日本旅遊為例。研究中利用文字探勘、類聚分析與關聯規則分析等,瞭解國人旅遊日本各地區的熱門景點、美食與文化體驗,並根據查詢者的需求,建議旅遊的熱門景點或密藏景點以及相關活動,並協助規劃不同地區與季節的N日遊行程。最後將說明類似建議系統的可能應用。
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鄭旭詠

鄭旭詠 智慧型監控系統之廣泛應用

智慧型監控的應用非常廣泛,本次演講將介紹兩種截然不同的應用,首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取,第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中,可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合,而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件,並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。
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顧家祈

顧家祈 人工智慧在金融領域的應用

傳統金融體系以人為主,而雇用金融專家、分析師、理財顧問會使投資人付出高額成本。近年來,人工智慧在量化與質化應用上都提供了新的分析工具;在量化方面可以將股票價量的歷史資料做分析,質化方面則能將新聞、社群媒體進行解析,進而在交易上獲得更好的績效。我將介紹一些在Fintech中較為入門的人工智慧應用途徑。
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蘇中才

蘇中才 靠寫程式來翻轉醫療-從基因體大數據出發

第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後,正式進入後基因體時代,但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來,由於次世代定序技術的進步,人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快,市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進,大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密,將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代,但大家是否準備好面對它呢?試問,以後大家去醫院看病,不是帶著健保卡,而是帶著你的基因序列去給醫生看?或者是給 AlphaGo 看呢?在台灣,多元成家議題一直爭議不休,試問,目前性別是依照性染色體來判斷,但這是否正確?針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討,除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域,更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。
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蘇倚恩

蘇倚恩 均一教育平台,如何-尤其在教育科技領域-定好一個「資料題目」?

均一教育平台自詡為一個用科學和證據來解決教育問題的非營利組織,從收集了非常多的資料,到真的讓團隊感受到資料數據的好處,並且夥伴們願意主動思考如何善用資料,這中間走了超過一年。 一直到今年,過去長期累積的資料才逐漸發揮它的價值,也在組織決策和產品開發上佔據更重要的地位,除了夥伴的處理資料能力上升、資料架構逐漸成熟以外,我們漸漸發現 -- 就像產品功能開發一樣 -- 事先把資料題目定清楚是非常重要的。網路上對於這類釐清 Spec 的分享較少,均一很高興有這個機會分享自己各樣的經驗,也跟大家請教討論看如何可以善用資料發揮更大的影響力。
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蘇黎

蘇黎 電腦有 freestyle 嗎?談音樂分析與創作的人工智慧

發展下一代音樂人工智慧所面臨最大的挑戰之一,是如何讓機器對音樂具備有如音樂家一般的專業理解能力。就工程角度而言,想要接近這樣的夢想,其基本的問題設定與目標,通常是以實際演奏之音樂訊號為輸入,經由訊號處理與機器學習之演算法,解析音樂中的時間、音高、和弦、樂器、節奏乃至結構等資訊,讓機器掌握作曲家所創造、或演奏者所詮釋之音樂意涵,進而嘗試創造新的音樂作品。本演講將從樂理、樂器物理、數位訊號處理與機器學習等多個不同面向出發,討論音樂分析與創作的人工智慧問題之定義、挑戰、發展過程、常用技術以及未來的發展趨勢,並介紹相關技術如何幫助我們學習、賞析音樂,以及在音樂創作、製作、娛樂、和音樂學研究上的應用。
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