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【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!
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!
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!
入圍名單:
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
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:
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
「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AI、5G,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:
Embedded Deep Learning Object Detection Model Compression Competition for Traffic in Asian Countries
01/04/2021
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.
Special Awards
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!
📌首獎:ASUS筆記型電腦ROG Strix G15 G512LU一台(市價44,900元)一台
中獎人:
📌二獎:ASUS智慧手錶VivoWatch SP(市價10,900)五支
中獎人:
📌三獎:臺大醫院及臺灣大學紀念品(市價1,080元)25份
中獎人:
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:
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