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AI邊緣運算關鍵技術與產業前瞻
活動介紹

AI人工智慧運算技術未來幾年將逐漸從雲端往邊緣發展。其應用領域更是無所不在,各式可攜式設備與終端裝置對智慧化功能的需求高漲,不過巨量物聯網將導致數據雍塞,無法全部都透過雲端處理,因而必須在雲端、物端的中間層,建構霧端邊緣運算體系,賦予終端更多運算功能。

邊緣運算依通訊類型分為行動邊緣運算(Mobile Edge Computing)及霧運算(Fog Computing)。AI專用硬體/加速器近期如雨後春筍出現,專門用來進行神經網路演算法運算之晶片應運而生,包括AI-Optimized Processor、Deep Learning Processor、AI Accelerator、Neural Processing Unit(NPU)等,AI邊緣運算需要將神經網路模型進行精簡,同時強化運算效率,讓一般企業所訓練出來的模型壓縮至可於行動裝置上使用。本次活動特別邀請研究單位與新興廠商擔任講師,剖析邊緣運算架構、專用加速硬體、產業發展趨勢與應用前景。內容豐富實用,歡迎踴躍報名參加。

活動議程

【1月5日()】

節次 時間 課程內容 主講人
  12:30~13:00 報到與開場
13:00~13:45

邊緣運算架構與開發平台
.人工智慧網路運算架構
.AI雲端運算系統架構與設計考量
.AI邊緣運算系統未來演進

預計邀請軟體平台開發商

13:45~13:50

Q&A

  13:50~14:00

中場休息

14:00~14:45

AI邊緣運算嵌入式解決方案
.嵌入式處理器導入深度學習網路
.簡化深度學習網路架構
.嵌入式邊緣運算應用

預計邀請IC設計廠商

14:45~14:50

Q&A

  14:50~15:00

中場休息

15:00~15:45

剖析AI神經網路處理器
.NPU架構與技術原理
.NPU深度學習網路加速效能
.NPU產業應用與發展潛力

預計邀請IC設計廠商

15:45~15:50

Q&A

  15:50~16:00

中場休息

16:00~16:45

邊緣運算可程式化運算架構
.邊緣運算可程式化架構要點
.可程式化架構處理深度學習網路優勢
.可程式化邊緣運算應用趨勢

預計邀請IC設計廠商

16:45~16:50

Q&A

  16:50~

散場

※主辦單位保留變更課程表的權利,請以活動當天課表為準,課程變更恕不另行通知。

參加辦法

活動時間:2018/01/05 13:00~2018/01/05 17:00
活動地點:工研院產業學院-台北學習中心
洽詢專員:吳小姐
洽詢專線:(02) 2370-1111#303
傳真專線:(02)2381-1000
參加方式:課程原價4,500元,加入「工研院產業學院會員」享會員價4,200元/人。
兩位以上「工研院產業學院會員」同時報名,可享每人3,500元/人優惠價。

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注意事項

1.為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。

2.因課前教材、講義及餐點之準備及需為您進行退款相關事宜,若您不克前來,請於開課三日前告知或更換他人參加,以利行政作業進行並共同愛護資源。

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