🏥🧬🧑🏻💻🎤 2022/12/1(四)《 AI Talk專題演講(實體)》19:15~21:30 (19:00開放報到)
12/1(四)台灣人工智慧協會將為大家獻上4場專題演講。AI Talk現場互動超熱絡,你會感受學習新知,及與同好交流切磋的多重滿足 🥰 到時見 🔥🔥🔥
1️⃣ 《 臺灣人體生物資料庫與基因體大數據的運用 》中研院臺灣人體生物資料庫(BioBank) / 資訊長 蘇明威 博士
>>> 蘇明威博士將簡介臺灣人體生物資料庫、健康資料的應用,及基因體大數據的運用。
2️⃣ 《 LSTM循環神經網絡與OpenVINO優化預測繞射圖案產生的振動模式 》台北科技大學 光電系 | 兼任助理教授 李柏翰
>>> 使用長短期記憶(LSTM)與(RNN) 構建遞迴神經網絡,其中振動模式通過利用邁克森干涉儀的繞射圖案來做檢測。當手寫動作發生時,會同時用攝影機記錄各種振動繞射模式時序振動圖,進行整段影片輸入學習,使用 LSTM 和 RNN 來識別振動模式影片的訊號,並使用 Tensorflow keras 構建模型。經過訓練與優化,成功地預測了因字母筆跡行為而產生波紋繞射振動(的)模式,有些字母準確率達到了90%以上。
3️⃣ 《 AI 浪潮下的地震資料分析 》構造地震研究室(SGYLAB) | 黃俊銘
>>> SGYLAB所開發的AI 地震監測系統 SeisBlue,在這次 918 地震發揮了極大的效用 (原本需要數週的資料分析可以縮短到兩天。俊銘學長將和我們分享,龐大資料帶來研究室的數位轉型,他們如何利用 Transformer 模型加速餘震定位找出錯動斷層,利用資料分群方法提升地下構造解析度來降低油氣開採風險。
4️⃣ 《 如何透過AI模型分析Unstructured Data破解所有資料 》海富智慧科技股份有限公司 | 執行長 & 共同創辦人Nelson Chu
>>> 2022年底全球會有超過 94 ZB的資料。80% 的資料都是 Unstructured data,比如:影片,語音,圖片,跟 Raw Text。 最近兩年 AI 越來越成熟,以前只能用人力判斷的資料,現在Nelson 會分享如何透過最新的技術來用AI 模型自動分析大量的 Unstructured data,協助企業掌握更全面的資料,做出最好的判斷和決定。
活動長 Connyn 敬上
🕢 時間:2022/11/3(四)《 AI Talk 專題演講 》19:15~21:00 (19:00 開放報到)
📍 地點:台北SW6找場地 (台北市大安區信義路四段279號6樓,捷運信義安和站5號出口)
👥 席次:40人(採梅花座)
💰 費用(場地及其他費用均攤):AIA台灣人工智慧學校校友/台灣人工智慧協會會員 - 每人NT$ 100;非會員/非校友 - 每人NT$ 150 (學生減50)
➡️➡️➡️ 報名網頁 (含詳細議程及相關說明,如講者可分享講報,將於會後以報名Email寄送) 🥊 為嚴格防疫 🥊 參加前請務必完成自主健康管理問卷:https://forms.gle/47vQfqhuNhrcT32s7
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