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【反應熱烈,報名從速】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擁塞,無法全部都透過雲端處理,因而必須仰賴邊緣運算,賦予終端更多運算能力。

邊緣運算可概分為行動邊緣運算(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。本次活動邀請相關技術領域的研究單位與廠商擔任講師,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,歡迎踴躍報名參加。

活動議程
【3月8日】
節次 時間 課程內容 主講人
  09:00~09:30 報到
09:30~10:40

AI邊緣運算技術與市場趨勢
.AI邊緣運算技術發展趨勢
.AI邊緣運算產業發展要點
.AI邊緣運算產業應用

資策會
物聯應用系統中心副主任
王秉豐

10:40~10:50 Q&A
  10:50~11:10 中場休息
11:10~12:20

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

12:20~12:30 Q&A
  12:30~13:30 午餐
13:30~14:40

AI深度學習邊緣運算產業應用
.AI深度學習技術原理
.深度學習產業應用趨勢
.深度學習產業應用瓶頸與解決之道

DeepBelief.ai
首席人工智能科學家
尹相志

14:40~14:50 Q&A
  14:50~15:10 中場休息
15:10~16:20

AI深度學習邊緣運算應用發展
.深度學習網路簡化與壓縮
.邊緣運算效能提升之道
.邊緣運算技術瓶頸與突破

DeepBelief.ai
首席人工智能科學家
尹相志

16:20~16:30 Q&A
  16:30 散場
【3月9日】
節次 時間 課程內容 主講人
  09:00~09:30 報到
09:30~10:40

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

預計邀請晶片設計廠商

10:40~10:50 Q&A
  10:50~11:10 中場休息
11:10~12:20

邊緣運算AI大數據平台處理架構
.邊緣運算大數據蒐集與處理
.邊緣運算大數據平台設計考量
.邊緣運算數據整理與AI功能發展

預計邀請晶片設計廠商

12:20~12:30 Q&A
  12:30~13:30 午餐
13:30~14:40

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

逢甲大學 電子工程系
副教授
陳冠宏

14:40~14:50 Q&A
  14:50~15:10 中場休息
15:10~16:20

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

逢甲大學 電子工程系
副教授
陳冠宏

16:20~16:30 Q&A
  16:30 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:2018/03/08 09:30~2018/03/09 16:30
活動地點:工研院台北學習中心
洽詢專員:吳小姐
洽詢專線:(02) 2370-1111分機303
傳真專線:(02) 2381-1000
參加方式:每人8,000元。
早鳥優惠價:$ 6,980元/每人(2/27前報名並完成繳費)
團體優惠價:$ 5,980元/每人(2人以上報名)

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注意事項

1.為尊重講師之智慧財產權,恕無提供課程講義電子檔。

2.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。

3.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。培訓對象:服務於與此主題相關之產業人士,或對此主題有興趣之人士。

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