台灣人工智慧學校台中分校第五期開學典禮談話簡報
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日期: 2020/03/14 (六) 地點: 東海大學 人文大樓B1 茂榜廳 (台中市西屯區台灣大道四段1727號) 主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會 贊助企業: 台塑企業、奇美實業、英業達集團、義隆電子、聯發科技、友達光電 分校協辦單位: 中亞聯大、東海大學、逢甲大學
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- 1. 台灣人工智慧學校台中分校第五期開學典禮 主辦單位: 財團法人科技生態發展公益基金會 執行單位: 財團法人人工智慧科技基金會 協辦單位: 中央研究院資訊科學研究所 中央研究院資訊科技創新研究中心 贊助企業: 台塑企業、奇美實業、英業達集團 義隆電子、聯發科技、友達光電 分校協辦: 中亞聯大、東海大學、逢甲大學
- 2. 歡迎
- 4. 陳昇瑋 / 台灣產業 AI 化 - 如何跨出第一步？ 4
- 6. Healthy Diseased Hemorrhages No DR Mild DR Moderate DR Severe DR Proliferative DR 1 2 3 4 5
- 7. 7
- 8. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 Automatic Generation of Medical Imaging Reports 8 https://medium.com/@Petuum/on-the-automatic-generation-of-medical-imaging-reports-7d0a7748fe3d
- 9. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 machine-learning model from 30,000+ deals from the last decade that draws from many sources, including Crunchbase, Mattermark, and PitchBook Data. For each deal, we looked at whether a team made it to a series-A round by exploring 400 features and identified 20 features as most predictive of future success. One of the insights we uncovered is that start-ups that failed to advance to series A had an average seed investment of $0.5 million, and the average investment for start-ups that advanced to series A was $1.5 million. Another example insight came from analyzing the background of founders, which suggests that a deal with two founders from different universities is twice as likely to succeed as those with founders from the same university. from the 2015 cohort of seed-stage companies, 16 percent of all seed-stage companies backed by VCs went on to raise series-A funding within 15 months. By comparison, 40 percent of recommended by ML (2.5 times improvement) Human + AI would yield the best performance: 3.5 times the industry average 9 https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/a-machine-learning- approach-to-venture-capital
- 10. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 AI outperformed 20 corporate lawyers at legal work 10 Challenge: review risks contained in five non-disclosure agreements (NDAs). AI vs. associates and in-house lawyers from global firms such as Goldman Sachs, Cisco and Alston & Bird, as well as general counsel and sole practitioners. AI matched the top-performing lawyer for accuracy – both achieved 94%. Collectively, the lawyers managed an average of 85%, with the worst performer recording 67%. AI: 26 seconds; lawyers’ average: 92 minutes, where the speediest lawyer took 51 minutes https://www.weforum.org/agenda/2018/11/this-ai-outperformed-20-corporate- lawyers-at-legal-work/
- 11. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 11 https://unwire.hk/2019/05/03/this-ai-generates-ultra-realistic- fashion-models-from-head-to-toe/life-tech/
- 13. AI is “more profound than electricity or fire” --- Google CEO, 2018
- 14. 陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 15 Mobile computing, inexpensive sensors collecting terabytes of data, and the rise of machine learning that can use that data will fundamentally change the way the global economy is organized. - Fortune, “CEOs:The Revolution is Coming,” March 2016
- 15. 2017.03
- 16. 孔祥重院士 • 美國卡內基美隆大學電腦教授 • 美國哈佛大學資訊科技與管理博士學程共同主席 • 行政院 SRB 會議海外專家與科技顧問 • 行政院科技顧問 • 國家級計畫重要推手 • 數位台灣計畫 (e-Taiwan) • 行動台灣計畫 (M-Taiwan) • 電信國家型計畫 • WiMAX 發展藍圖 • 網路通訊國家型計畫 H.T. Kung • 中央研究院 院士 • 美國哈佛大學電腦與電機系 蓋茲講座教授 現任 經歷
- 17. 2000: Mobile Device1980: PC 1990: Internet 2015: AI + IoT Taiwan’s next opportunity?
- 18. 以人工智慧提升 台灣產業競爭力
- 19. March – November in 2017 20 台塑石化 長春石化 奇美實業 英業達 欣興電子 敬鵬工業 可成科技 致茂電子 永進機械 研華科技 友達光電 聯發科技 台積電 紡織所 宏遠紡織 台元紡織 佳和紡織 強盛染整 農科院 龍鼎蘭花 經緯航太科技
- 21. 23
- 22. 產業 AI 化的挑戰 01 實戰人才的缺乏 02資料基礎建設不足 03 找對問題不簡單 04產學之間的鴻溝
- 23. Global Talent 2021 Report 25 (Source: https://www.oxfordeconomics.com/my-oxford/projects/128942)
- 24. 台灣人工智慧學校 Project θ Weekly Meetings at NCTU and Also Online with Academia Sinica June 6, 2017
- 27. LCD Panel Defects 30(SlideCredit: IBM)
- 28. 台灣人工智慧學校 31 Typical PCB defects
- 29. 台灣人工智慧學校 Typical defects after SMT (Surface-Mount Technology) process 短路 空焊 極反 缺件 浮高 跪腳 撞件 錫球 墓碑 … 32 https://www.researchmfg.com/2011/02/soldering-defect-symptom/
- 30. More SMT/DIP Defect Examples 33
- 31. Convolution Neural Networks + Transfer Learning Pre-trained using 14-million image dataset ResNet with > 8-million parameters Input images Model training / inference OK OK 以深度學習進行自動瑕疵檢測
- 32. 實際案例 – 視覺檢測速度比較 36 產線數量: 23 條 4 位目檢人員; 漏網率約 5% AOI 設備每小時影像輸出量: 配合人力允許條件, 60 萬張/每日 (極限為每條產線 2 萬張/小時 = 1104 萬/日) 判定耗時: 30 萬張 / 人日 = 120 萬張/日 傳統 人力 目檢 深度 學習 系統 硬體設備: 中高階桌上型電腦 + NVIDIA GPU: 10 ~ 15 萬 軟體: 開源軟體 + 高度調校之深度學習模型 品質:模型漏網率控制在 0.01% 之下，目檢人員只需檢查原本總數之 5% 的圖片 判斷速度: 166.67 張 / sec ➔ 每日 1440 萬張影像
- 33. 實際案例 – 視覺檢測效益評估 37 品質：根據複判初步統計，目檢人員漏網率至少為 12.9% 速度：目檢人員 8~10 位，每天約可檢查共約 3,000,000 張 傳統 人力 目檢 深度 學習 系統 硬體設備：中高階桌上型電腦 + NVIDIA GPU: 10 ~ 15 萬 軟體：開源軟體 + 高度調校之深度學習模型 品質：模型漏網率控制在 1% 之下，目檢人員只需檢查原本 總數之 10% 的圖片 速度：8,640,000 張 / 天 = 100 張 / 秒
- 37. 台灣人工智慧學校 Especially important for equipment with high failure cost (such as motors in machine tools) Also important for expensive consumables (such as blades used in precision cutting machines) 41 產業共通挑戰 #3－預測性維護
- 41. 台灣人工智慧學校 45 Pigment 1 Pigment 2 Pigment 3打色成功率: 70% to 95%
- 42. 台灣人工智慧學校 PROJECT Θ TEAM HAS SOLVED 10+ PROBLEMS FROM 10+ COMPANIES WITHIN 6 MONTHS… 46
- 43. 台灣人工智慧學校 LOOKS IT WORKS OUT, BUT … 47
- 44. 台灣人工智慧學校 2017/06/26 Project θ Meeting 48
- 46. 01 實戰人才的缺乏 02資料基礎建設不足 03 找對問題不簡單 04產學之間的鴻溝 產業 AI 化的挑戰 關鍵
- 47. 51
- 48. 陳昇瑋 / 人工智慧民主化在台灣 52http://bangqu.com/g394k4.html
- 49. 53 主辦
- 52. http://aiacademy.tw/ 軍 學 01 02 03 產業 AI 化的軍校 領域專家 + 人工智慧 讓「找不到人才」不再是障礙
- 53. 58
- 54. 1. 2018/01/27 台北一期開學 2. 2018/04/12 台北一期結業 3. 2018/05/12 台北二期開學 4. 2018/07/21 新竹一期開學 5. 2018/08/18 台中一期開學 6. 2018/09/02 台北二期結業 7. 2018/09/29 台北三期開學 8. 2018/11/10 新竹一期結業 9. 2018/12/08 新竹二期開學 10. 2018/12/15 台中一期結業 11. 2019/01/05 台中二期開學 12. 2019/01/26 台北三期結業 13. 2019/02/23 台北四期開學 14. 2019/03/16 南部一期開學 15. 2019/04/20 新竹二期結業 16. 2019/05/04 新竹三期開學 17. 2019/05/18 台中二期結業 18. 2019/06/01 台中三期開學 19. 2019/06/28 台北四期結業 20. 2019/07/13 南部一期結業 20. 2019/07/20 台北五期開學 21. 2019/08/03 南部二期開學 22. 2019/08/17 南部醫療一期開學 23. 2019/08/24 新竹三期結業 24. 2019/08/31 北部醫療一期開學 25. 2019/09/21 南部醫療一期結業 26. 2019/09/22 中部醫療一期開學 27. 2019/09/28 中部三期結業 28. 2019/10/05 北部醫療一期結業 29. 2019/10/19 中部四期開學 30. 2019/10/26 中部醫療一期結業 31. 2019/11/16 新竹四期開學 32. 2019/11/17 北部醫療二期開學 33. 2019/11/23 台北五期結業 34. 2019/12/07 南部二期結業 35. 2019/12/14 台北六期開學 36. 2019/12/21 北部醫療二期結業 37. 2019/12/28 南部三期開學 38. 2020/02/22 台中四期結業
- 55. 台灣人工智慧學校校區 60 台北總校新竹分校 台中分校 南部分校 (1170 坪, 三重) (1200 坪, 竹科) (900 坪, 台灣大道) (1000 坪, 台南仁德) (經理人班, 中山大學) • 寬敞的上課教室 & LAB • 大量的沙發區- 交流空間 • Ballroom - 論壇分享 • 會議室與白板牆-腦力激盪 • 開放的大空間- 實作場域 • 形象牆與燈座- 歸屬感 電子資訊, 金融, 零售, 醫療, 服務業…半導體, 電腦資通訊, 光電, 生技, 高科技製造, … 精密機械, 手工具, 水五金, CNC機械, 運動休閒製造, … 汽車零組件, 紡織, 重工, 石化, 扣件, 食品, 農業, …
- 57. 台北總校 - 群光電子大樓 62
- 58. 台北總校 - 群光電子大樓 63
- 62. 67 台中分校－ 民權路 239 號國泰人壽大樓 15-17F
- 63. 68
- 65. 70
- 69. GPU x 500+
- 70. 堅實助教團隊 (30+)
- 72. 招生班別 • 十六周 • 每周三天 • 朝九至晚六 • 理論課程 • 實作課程 • 專題實戰 • 個人競賽 • 期中、期末考試 技術領袖 培訓班 經理人 周末研修班 • 十六周 • 每周六 • 朝九至晚七 • 基礎理論課程 • 應用分享 • 分組討論／報告 • 交流聚會
- 74. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 80
- 75. 陳昇瑋 / 人工智慧在台灣 Capability to Choose & Evaluate a Solution 81
- 77. 經理人周末研修班
- 78. The First Few Weeks… 84
- 79. 85
- 80. 86
- 81. 過程的轉變
- 84. 問題探討 Ｑ & A建 模 參考文獻資料前處理 實戰成果
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