【活動訊息轉發】歡迎報名參加「第二屆金融法與金融科技研討會」

2022年第二屆金融法與金融科技研討會
●時間: 2022年6月24日(五) 13:30~17:00
●議程:shorturl.at/jqJO7
●地點:Webex線上直播
●聯絡信箱:ntuclc2309@gmail.com
* 本次研討會全面以線上直播方式進行,會議連結將於研討會前寄信提供
* 台大學生可抵法學院大學部、碩博班學習時數
主辦單位:臺灣大學金融科技研究中心
協辦單位:
臺灣大學人工智慧研究中心
臺灣大學法律學院商事法學中心
台灣法學會財經法委員會
台灣法學會商事法法委員會
新光人壽保險股份有限公司

 

【活動訊息轉發】孔祥重教授人工智慧加速器 (AI Accelerators) 短期課程招生中!

【活動宣傳】人工智慧加速器 (AI Accelerators) 短期課程

2022 年 3 月 8 至 3 月 29 日
哈佛大學計算機科學與電機工程 William H. Gates 講座教授 孔祥重教授

●線上報名:https://neti.cc/L2QLpea

●相關資訊詳見:https://aiacademy.tw/ht-class/

緣起:
近十年來,全球頂尖科技公司為提高資料處理速度和效率,研發了不少人工智慧加速器 (AI Accelerators) 專用晶片。這些加速器正在拓展人工智慧應用,並重新定義計算平台,在此同時人工智慧加速器相關架構及軟硬體也持續快速演化改變中,相關研究與從業人士應該善用此一趨勢迎接變革。此課程將協助台灣的工程師、研究人員和研究生了解這個新計算時代的大局,以及相關的技術機會和挑戰。

主辦單位:
台灣人工智慧學校基金會、科技部人工智慧製造系統(AIMS)研究中心、中央研究院資訊科技創新研究中心

聯絡人:(02)8512-3731 #12 康小姐

課程時間:
2022 年 3 月 8 日至 3 月 29 日,每週二與週四。
日期: 3/8,3/10,3/15,3/17,3/22,3/24,3/29。
晚間 18:30 至 20:30。共計 14 小時。

地點:
國立清華大學(新竹市光復路二段101號) 第四綜合大樓綜四館 R224
地圖: https://edu.tcfst.org.tw/map_nthuold.htm

招生對象:
(1) 電機、電子、資訊、半導體及其他相關科系碩博士生 (須經指導教授同意,並請於報名時提供指導教授之姓名與聯絡電話)。
(2) 已應用AI技術從事研究之教職及研究人員。
(3) 半導體研發、IC Design及應用 AI 技術產業從業人員。

入學條件:
(1) 需要具備下列的基本知識 :
(A) 機器學習基礎知識(如卷積神經網絡)。
(B) 具計算機基本架構概念(例如 CPU、GPU、內存層次結構)和對晶片系統 (SoC) 加速器有基本認識。
(C) 能運用大學程度的線性代數和統計學。
(2) 將就相關工作經歷及實際需要進行審核,以決定學員名單。

錄取人數:
80 名 (得不足額錄取),預計一半名額保留給相關產業從業人員。

學費標準:
(1) 碩博士生、從事 AI 研究教職及研究人員,免收學費。
(2) 產業從業人員每位 24,000元。

本課程收費除支付場地、行政、助教鐘點費用等課程所需支出外,將由主辦單位用於發展『應用人工智慧加速器(AI Accelerators)』之個案研究教材。

課程說明:
本課程介紹了人工智慧加速器的原理。將有六次兩小時的課程,第七次需要進行學員報告與課程總結討論,涵蓋以下主題:
(1) Accelerators for deep neural networks, strategies
(2) Parallelizing neural network computations, minimizing memory accesses and data transfers
(3) Model compression with quantization and pruning, low-bitwidth number formats
(4) Fast approximate neural network functions, knowledge distillation, self-supervised compression using unlabeled data
(5) Speeding up model training, distributed learning and inference
(6) Leveraging physics-based simulation, protecting data privacy and model security
(7) Student presentations and course wrap-up discussion

上課模式:
實體上課為原則,如有遠距上課需求, 3/8(第一次)與3/29 (第七次)仍需實體出席。本課程含分組討論,由助教主持輔導時間並促進討論互動,並將提供上課教學投影片給學員。

流程:
18:30-19:30 講課
19:30-19:40 休息
19:40-20:05 分組討論互動
20:05-20:30 總結

※本課程原則上採實體上課,惟上課模式將依據衛福部疾管署發布之防疫警戒標準方針做滾動式調整。若課程須轉為線上進行,將使用 Zoom遠端教學。

授課老師:
孔祥重(HT Kung)是哈佛大學計算機科學與電機工程的 William H. Gates 講座教授,將於 2022 年春季回台親自授課。孔教授在其研究生涯中橫跨多項電機資訊理論與系統領域,在人工智慧加速器相關領域如機器學習加速器、VLSI 設計、 高性能計算、平行計算、計算機結構和網路皆有研究創見。孔教授的學術榮譽包括美國國家工程院院士、台灣中央研究院院士、古根漢 Fellow 和 ACM SIGOPS 2015 名人堂獎。孔院士於 2017 年起倡議成立台灣人工智慧學校,並自 2018 年起擔任校長至今。

報名方式:
本招生採網路報名,第一階段報名截止日 2022 年 2 月 25 日,請於當日晚間 23:59 前上網完成填寫報名資料 (線上報名:https://neti.cc/L2QLpea)。請完整填寫報名表,以便完成審核程序。第一階段錄取名單公告後,如仍有名額始開放第二階段報名。

錄取通知及註冊:
1.報名者於報名後將收到報名登記確認信。通過審核資格獲錄取者,將發送電子郵件至報名時所留的信箱,請點選信件中的連結網址回覆以完成報名及註冊程序。
2.產業從業人員獲錄取者,需於收到錄取通知後 3 天內完成註冊繳費。請於規定時間內辦理註冊及繳費,繳費方式可選擇線上金流(刷卡)或非線上金流(轉帳),若選擇非線上金流,系統會產生一組虛擬帳號,請務必在繳費期限內完成匯款繳費。繳費後才算完成報名程序。
3.未依規定辦理或逾期未註冊者,將取消錄取資格,事後不得以任何理由要求補註冊。

注意事項:
1.請務必於報名前詳閱本項招生簡章規定,避免日後因報名表單填寫不完整或資格不符影響錄取。
2.上網登錄報名資料之通訊地址、電話號碼及電子郵件地址請正確填寫,避免因無法即時收到通知喪失錄取資格。

賀!本中心(AINTU)王偉仲教授「未來科技獎」獲獎!

賀!本中心(AINTU)王偉仲教授「未來科技獎」獲獎!

參展技術名稱:心包膜/主動脈分割及心血管風險 自動分析一站式 AI 模型 (HeaortaNet)

計畫(總)主持人及共同主持人:王宗道、王偉仲、李文正、李文宗、曾秋旺

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

賀!本中心(AINTU)徐宏民教授「未來科技獎」獲獎!

 

參展技術名稱:基於互動感知的自動化物件偵測學習

計畫(總)主持人及共同主持人:徐宏民

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

賀!本中心(AINTU) 「未來科技獎」入圍團隊!

賀!本中心(AINTU) 「未來科技獎」入圍團隊!

 

入圍名單:

  • 黃建華教授
  • 呂宗謙教授
  • 王偉仲教授
  • 方震中教授
  • 陳祝嵩教授
  • 賴飛羆教授
  • 林嘉文教授

 

詳見「2021未來科技獎」官方網站

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=269

 

「2021未來科技獎」獲獎及入圍參展技術清單

https://www.most.gov.tw/folksonomy/detail/1e26aafc-b660-4ee1-919c-9285e7b99937?l=ch

 

「2021未來科技獎」線上展

https://www.futuretech.org.tw/futuretech/index.php?action=brands_detail&br_uid=267

【活動訊息轉發】Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)迎踴躍報名參加!

Fifth International Workshop on Symbolic-Neural Learning (SNL-2021)

 

Symbolic-neural learning involves deep learning methods in combination with symbolic structures. A “deep learning method” is taken to be a learning process based on gradient descent on real-valued model parameters. A “symbolic structure” is a data structure involving symbols drawn from a large vocabulary; for example, sentences of natural language, parse trees over such sentences, databases (with entities viewed as symbols), and the symbolic expressions of mathematical logic or computer programs.

Symbolic-neural learning has an innovative feature that allows to model interactions between different modals: speech, vision, and language. Such multimodal information processing is crucial for realizing research outcomes in real-word.

For growing needs and attention to multimodal research, SNL workshop this year features researches on “Beyond modality: Researches across speech, vision, and language boundaries.”

Topics of interests include, but are not limited to, the following areas:

    • Speech, vision, and natural language interactions in robotics
    • Multimodal and grounded language processing
    • Multimodal QA and translation
    • Dialogue systems
    • Language as a mechanism to structure and reason about visual perception
    • Image caption generation and image generation from text
    • General knowledge question answering
    • Reading comprehension
    • Textual entailment

 

Deep learning systems across these areas share various architectural ideas. These include word and phrase embeddings, self-attention neural networks, recurrent neural networks (LSTMs and GRUs), and various memory mechanisms. Certain linguistic and semantic resources may also be relevant across these applications. For example, dictionaries, thesauri, WordNet, FrameNet, FreeBase, DBPedia, parsers, named entity recognizers, coreference systems, knowledge graphs and encyclopedias.

 

👉 www.am.sanken.osaka-u.ac.jp/SNL2021/index.html

 

 

【活動訊息轉發】「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

「2021科研發光」系列講座歡迎踴躍報名參加!

《科學人雜誌》與師範大學合作於2021年舉辦「2021科研發光」系列講座,今年將於北中南三地進行AI5G,以及精準醫療三個不同主題之演講座談,三場活動分別邀請了學界與產業界的重量級講師來與學子及社會大眾分享其科學研究與最新應用。

誠摯邀請 貴會會員共同參與、交流。

2. 個人線上報名:

■   台北場/AI智慧闖入未來新生活:https://sa.ylib.com/event/20210411/EDM.html

台中場/推動5G智慧新世代:https://sa.ylib.com/event/20210417/EDM.html

台南場/精準醫療新藍海:

https://sa.ylib.com/event/20210424/EDM.html

【活動訊息轉發】ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

ACM ICMR 2021 Grand Challenge: PAIR Competition歡迎踴躍報名參加!

 

 

Challenge Title:

Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries

Registration URL:

https://aidea-web.tw/icmr

Competition Start Date:

01/04/2021

Challenge Description:

Object detection in the computer vision area has been extensively studied and making tremendous progress in recent years using deep learning methods. However, due to the heavy computation required in most deep learning-based algorithms, it is hard to run these models on embedded systems, which have limited computing capabilities. In addition, the existing open datasets for object detection applied in ADAS applications usually include pedestrian, vehicles, cyclists, and motorcycle riders in western countries, which is not quite similar to the crowded Asian countries like Taiwan with lots of motorcycle riders speeding on city roads, such that the object detection models training by using the existing open datasets cannot be applied in detecting moving objects in Asian countries like Taiwan.

In this competition, we encourage the participants to design object detection models that can be applied in Taiwan’s traffic with lots of fast speeding motorcycles running on city roads along with vehicles and pedestrians. The developed models not only fit for embedded systems but also achieve high accuracy at the same time.

 

Regular Awards

According to the points of each team in the final evaluation, we select the highest three teams for regular awards.

  1. Champion: $USD 1,500
  2. 1st Runner-up: $USD 1,000
  3. 3rd-place $USD 750

Special Awards

  1. Best accuracy award – award for the highest mAP in the final competition: $USD 200;
  2. Best bicycle detection award – award for the highest AP of bicycle recognition in the final competition: $USD 200;
  3. Best scooter detection award – award for the highest AP of scooter recognition in the final competition: $USD 200;

All the award winners must agree to submit contest paper and attend the ACM ICMR2021 Grand Challenge PAIR Competition Special Session to present their work.

 

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2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

2020台灣醫療科技展,本中心與臺大醫院智慧急診共同舉辦之「集點填問卷抽大獎」活動,中獎名單出爐囉!

📌首獎:ASUS筆記型電腦ROG Strix G15 G512LU一台(市價44,900元)一台
中獎人:

  1. 陳O甄 09762**577

📌二獎:ASUS智慧手錶VivoWatch SP(市價10,900)五支
中獎人:

  1. 陳O燊 09201**895
  2. 洪O滿 09211**618
  3. 孫O娜 09117**827
  4. 鄧O文 09800**268
  5. 林O玲 09128**206

📌三獎:臺大醫院及臺灣大學紀念品(市價1,080元)25份
中獎人:

  1. 宋O德 09197**049
  2. 游O雯 09211**133
  3. 王O萱 09191**486
  4. 林O尚 09160**312
  5. 陳O豪 09108**705
  6. 黃O筱雯 09752**958
  7. 陳O銘 09203**423
  8. 張O靜 09890**582
  9. 廖O淇 09050**365
  10. 林O潔 09756**217
  11. 張O瑋 09833**773
  12. 黃O珊 09191**329
  13. 顏O恆 09207**133
  14. 謝O博 09192**848
  15. 林O任 09396**510
  16. 何O月 09386**790
  17. 施O仁 09087**751
  18. 陳O睿 09369**657
  19. 蘇O國 09633**812
  20. 韓O勳 09650**285
  21. 李O琦 09762**369
  22. 覃O喆 09563**347
  23. 林O淵 09220**045
  24. 李O增 09398**743
  25. 洪O婷 09729**140

恭喜以上中獎人!
本中心將後續以Email與簡訊或電話通知,敬請務必回覆並提供相關所需資料,以利獎品領取及相關稅務事宜。
另提醒,本活動進行當下,您已同意以下事項:

敬請於12/21 23:59前回覆,逾期將放棄得獎資格,不得異議。
若有任何問題,請聯繫
張先生: yoyuchang@ntu.edu.tw

抽獎注意事項:

  • 主辦單位將於展後(12月11日14時)於線上公開抽獎,當日於臺大AI中心官網(https://aintu.morcept.tw)公佈得獎者名單,後續並以電話或 e-mail方式聯繫得獎者。詳細時間與流程請隨時注意臺大AI中心官網公告。
  • 參與者需以可用身份證件證明之姓名抽獎,領獎需核對身份證件,並配合主辦單位規定之領獎方式。若填寫資料不正確,或無法聯繫到本人,以及無法在規定時限內回覆,則視為喪失領獎資格不得異議,獎項亦不另外補發。
  • 參與者提供內容資料後,即表示同意並授權主辦單位內部使用該資料進行分析與合作之用途。主辦單位將亦遵循個資法,不會將該資料提供與其他第三方使用。
  • 參與者於送出資料參加本活動之同時,即同意受本活動辦法及注意事項之規範,如有違反本活動辦法及注意事項者,主辦單位得取消其參加或兌換資格,並對於任何破壞本活動之行為保留法律追訴權。
  • 獎品以最後主辦單位實際提供為準,不得要求更換或兌換現金。
  • 依中華民國稅法規定,中獎價值在新台幣 NT$2,000(含)元以上者,贈與物品的價值將併入得獎者個人綜合所得稅申報,請中獎人配合繳交身分證明及填寫資料作為申報依據。
  • 獎品一經寄送後,如有遺失、損毀等情事發生,主辦單位不負補發之責。
  • 本活動獎品寄送範圍僅限台、澎、金、馬地區,恕不寄送國外地址。
  • 主辦單位保有最終解釋及隨時取消、終止、修改、暫停本活動之權利。

【活動訊息轉發】歡迎參加臺灣醫療科技展

歡迎參加臺灣醫療科技展

  • 時間:2020/12/3 ~ 12/6
  • 地點:醫療科技展在南港展覽一館4樓舉行
台灣醫療科技展是全球首個『橫跨醫療、電子資通訊、科技、生技製藥、醫材,串聯大健康產業完整生態鏈的專業規模會展』!
全球精準健康產業急起不斷邁進,變革未來人類健康生活新樣貌,台灣醫療科技展攜手跨領域頂尖機構企業、大健康產業鏈上下游合作夥伴,以創新醫療技術、優質高效產品、研發及產製量能、特色新商模、智慧科技解決方案展現產業實力,瞄準海內外商貿合作,共同開拓全球大健康產業新市場、新商機,成為亞太最具指標之商貿場域!

 

2020/12/3 ~ 12/6 醫療科技展在南港展覽一館4樓舉行。今年臺大AI中心(AINTU)偕同臺大醫院急診醫學部的”智慧急診”主題,以及中心轄下8個團隊,共同展出使用AI技術協助醫療照護相關的成果與服務。

 

臺大AI中心展出項目非常豐富,有台大快速全自動乳房超音波電腦輔助偵測技術,台大4D超高解析度心臟MRI技術,先鋒智能的AI自動化高維度血癌檢驗資料分析平台,安盟生技的高解析活體光學同調斷層掃描儀,BeVi的CarePLUS AI預見銀髮好生活,台大醫神平台-AECOPD預測,基於多模態學習模型的新世代聲紋把脈技術,結合人工智慧與物聯網發展精準睡眠醫學。
歡迎蒞臨攤位參觀與指導!

 

👉👉👉攤位號碼: L826, L818