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台灣人工智慧學校.
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台灣人工智慧學校
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壹、緣起為改善國內產學之間的鴻溝難以跨越,高階人才缺乏及外流,以及科技創新系統之滯結。
中央研究院孔祥重院士以及國票金控魏啟林董事長邀請中央研究院廖俊智院長共同研商,籌備財團法人科技生態發展公益基金會(簡稱科生會),以建構下世代的科技創新生態系統為目標,提出開放性的學研合作模式,期能藉此凝聚產官學研力量,共同改善國內的科技創新及創業環境。
台灣資料科學協會長期推廣國內的資料科學及人工智慧技術普及與應用價值,科生會著眼在科技創新系統的提升,雙方一致認為「找不到人才」是台灣發展產業AI化以及AI產業的推展最大的瓶頸;因此,雙方因台灣人工智慧學校開始進行合作,共同為提升台灣的產業競爭力及人工智慧生態系統而努力。
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貳、台灣人工智慧學校組成科技生態發展公益基金會台灣人工智慧學校由台灣資料科學協會及財團法人科技生態發展公益基金會籌備處主辦,委託財團法人人工智慧科技基金會執行,並獲得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的支持協助。
科技生態發展公益基金會共同主辦
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參、組織架構(1/2)組織架構校長孔祥重院士諮詢委員會執行長陳昇瑋博士秘書處教研處委員會課程委員會招生委員會李弘毅(台大電機)林彥宇(中央研究院)孫民(清大電機)招生委員會黃俊穎(交大資工)雷欽隆(台大電機)蘇黎(中研院資訊所)產業發展委員會邱德成(益鼎創投)張嘉臨(宏達電)組織架構
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參、組織架構(2/2)師資陣容:王鈺強國立台灣大學電信工程學研究所副教授朱柏憲優拓資訊DATASCIENTISTLEAD王鈺強 國立台灣大學電信工程學研究所副教授朱柏憲 優拓資訊DATASCIENTISTLEAD吳尚鴻 清華大學資訊工程系副教授吳漢銘 國立臺北大學統計學系副教授李宏毅 臺灣大學電機系助理教授林彥宇 中央研究院資創中心副研究員孫民 國立清華大學電機工程學系助理教授高宏宇 成功大學資訊工程系教授許懷中 逢甲大學資工系助理教授陳宜欣 清華大學資工系副教授陳怡安 KKBOXMACHINELEARNINGRESEARCHER陳昇瑋 中央研究院資訊科學研究所研究員/台灣人工智慧學校執行長陳彥呈 VISCOVERYVPOFR&D陳維超 SKYWATCHCTO蔡炎龍 政治大學應用數學系副教授魏澤人 東華應用數學系副教授
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肆、台灣人工智慧學校願景宗旨:目標:作法:台灣人工智慧學校將著眼社會整體利益與永續發展,為台灣培育科研及產業所需之人工智慧人才,並推動人才與機會的媒合,以提升台灣國際競爭力為己任。
目標:台灣人工智慧學校將讓「找不到人才」不再成為產官學研各界發展人工智慧的障礙。
同時,建立「自己的問題自己解決」的文化,打破被技術殖民的慣性,建立社會信心。
作法:藉由師資及與產學界的密切合作,紮實地訓練各領域所需的各階層人工智慧人才,不論投身產官學研界,皆將擔任國內各領域推動及發展人工智慧的種子。
將讓台灣所有的產業皆可藉由人工智慧技術得到新的助力,除了經濟發展外,人民的生活品質也可以實質得到更進一步的提升。
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伍、台灣人工智慧學校夥伴計畫夥伴計畫夥伴計畫企業/學界出題學員組隊解題學結業生招募活動徵求學術及企業夥伴,讓學界與業界可與優秀的人工智慧人才攜手合作,共同解決人才與機會的媒合問題,以及共同以人工智慧技術來解決或改善產業裡的各種挑戰。
本校之夥伴分為兩種:學術夥伴及企業夥伴。
任何營利/非營利組織、政府機構、學術機構或其下單位,皆可申請成為本校之學術或企業夥伴。
學術或企業夥伴的選擇並無限制,營利組織可成為學術夥伴,非營利組織也可成為企業夥伴。
同一個組織或單位可同時成為學術夥伴及企業夥伴。
夥伴計畫企業/學界出題學員組隊解題學結業生招募活動
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陸、培訓重點(1/3)技術領袖培訓班經理人周末研修班第一期招生班別:分兩種培訓班收費標準:48,000元12周周一至周五早上9點至晚上6點理論課程實作課程專題實戰個人競賽期中、期末考試12周每周六早上9點至晚上6點基礎理論課程應用分享分組討論/報告交流聚會收費標準:48,000元培訓期間:107/1/27~4/28,共13周,星期一至五早上9時至下午6:30,假日除外考試科目:微積分、線性代數、統計機率、程式設計學員分布:收費標準:48,000元培訓期間:107/1/27~4/28,共13周,每周六早上9時至下午8:30報名資格:在職人士且任管理職位者優先錄取學員分布:
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陸、培訓重點(2/3)技術領袖培訓班1課程內容:理論課程(機率、統計、機器學習、深度學習)、實作課程(Python、Tensorflow、Neuralnetworkmodel)、專題實戰(問題定義、模型開發、上線運作、場域驗證)2第一期技術領袖培訓班錄取名額:報名430人,錄取210人第一期技術領袖培訓班學員產業分布:電子業23%、資訊業16%、製造業15%、金融業13%、石化業10%、大專院校7%、生技醫療7%、學研機構6%、廣告行銷2%3
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陸、培訓重點(3/3)經理人周末研修班1第一期經理人周末研修班課程:人工智慧概觀、統計與資料分析、機器學習與演算法概論、深度學習入門、手把手(hands-on)機器學習及深度學習、電腦視覺、文字探勘與自然語言處理、社群媒體分析、聊天機器人、人工智慧產業案例分析2第一期經理人周末研修班錄取名額:報名470人,錄取320人第一期經理人周末研修班學員產業分布:電子業33%、資訊業20%、金融業13%、生技醫療6%、製造業5%、其他28%3
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柒、課程內容-技術領袖培訓班(1/2)主題課程內容大綱實作課程機率、統計與R語言1.敘述性統計與機率分布 2.參數估計與假設檢定 3.無母數統計 4.平滑方法認識R語言與資料前處理與基礎統計分析1.抽樣方法 2.迴歸 3.探索性資料分析與資料視覺化R語言探索性資料分析與資料視覺化及進階應用機器學習基礎與演算法1.機器學系概論 2.迴歸與維度縮減 3.非監督式學習方法機器學習實作(一)1.監督式學習方法(SVM,decisiontree,randomforest,etc.) 2.學習理論、泛化與特徵重要性機器學習實作(二)深度學習理論入門1.深度學習理論基礎:backpropagation,stochasticgradientdescent,activationfunctions 2.神經網路校調:hyperparametertuning,regularizationandoptimizationTensorflow程式設計1.進階優化方式:batchnormalization,Swishactivation,etc. 2.卷積神經網路 3.卷積過濾器與影像資料處理 4.Dataaugmentation多層感知器(MLP)與捲積神經網路(CNN)實作深度學習於自然語言處理(NaturalLanguageProcessing,NLP)深度學習於 1.聊天機器人(chatbot) 2.情緒分析(sentimentanalysis) 3.文字摘要(textsummarization)自然語言處理與文字探勘(NLP) 期中考
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柒、課程內容-技術領袖培訓班(2/2)主題課程內容大綱實作課程深度學習理論:遞迴神經網路(RecurrentNeuralNetwork,RNN)序列資料與遞迴神經網路基礎 1.GRUandLSTM 2.時序資料處理與預測性維護 3.自然語言處理與音頻資料處理遞迴神經網路(RNN)實作:情感分析與新聞標題產生深度學習理論:生成式對抗網路(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)生成式對抗網路(GANs):何謂生成式對抗網路生成式對抗網路實作:詩詞產生器專題實作進階生成式對抗網路(WGAN,EBGAN,infoGAN,etc.)TrainingtipsofGANs專題實作深度學習理論:強化學習(ReinforcementLearning,RL)強化學習基礎 1.Markovdecisionprocess 2.Q-learning&Deep-QNetwork 3.Policygradient強化學習實作:GamingAI專題實作AsynchronousAdvantageActor-Critic(A3C),DeepDeterministicPolicyGradient(DDPG)深度學習於電腦視覺之應用1.經典神經網路比較:VGG,ResNet&DenseNet 2.深度學習於電腦視覺之應用與案例進階捲積神經網路於電腦視覺之應用專題實作平行處理與GPU程式入門如何開始一個AI新創
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柒、課程內容-經理人周末研修班主題課程內容大綱統計與資料分析1.敘述性統計與機率分布 2.參數估計與假設檢定 3.探索性資料分析與資料視覺化機器學習與演算法概論1.機器學系概論 2.非監督式學習方法 3.監督式學習方法 4.學習理論、泛化與特徵重要性深度學習入門1.深度學習簡介 2.深度學習實務技巧與前瞻技術 3.對抗式學習入門 4.強化學習入門手把手的機器學習及深度學習電腦視覺1.CNN原理簡介 2.代表性CNN模型 3.CNN於電腦視覺之應用與實際案例文字探勘與自然語言處理1.文字能挖出什麼有價值的資訊 2.如何進行文字探勘 3.文字探勘與自然語言處理的實務應用聊天機器人傳統規則式應答機器人vs.深度聊天機器人語音與音樂訊號處理推薦系統1.關聯式推薦(associationrule) 2.內容推薦(content-basedrecommendation) 3.協同過濾推薦(collaborativefiltering) 4.深廣學習(wide&deeplearning)推薦系統社群媒體與社交網路分析1.社群分析可以為組織帶來什麼好處? 2.社群數據分析分享深度學習在實作上的各種挑戰與困難從今天起打造第一支人工智慧團隊在引入AI之前,企業必須知道的資料分析與機器學習實務
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捌、第一期主要參與夥伴第一期企業及學術夥伴空氣盒子計畫嘉實資訊中國信託商業銀行天下文化中國鋼鐵天氣風險中國醫學大學醫院 空氣盒子計畫中國信託商業銀行中國鋼鐵中國醫學大學醫院中研院化學所中研院生多中心中研院生醫所中華電信研究院嘉實資訊天下文化天氣風險宏遠興業東森得易購痞客邦PIXNET長春石化雲象科技
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玖、招生時程台灣人工智慧學校第一期結業典禮台灣人工智慧學校第二期開始招生日期:4/28(六)地點:中研院人社大樓活動:1.結業典禮2.期末成果發表會3.就業媒合活動上課:5/12~9/1(16周)招生:技術領袖培訓班 (二四六或三五六)經理人周末研修班報名截止:3/27
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拾、後續發展規劃台灣人工智慧學校分校規劃:台北市新竹市台灣人工智慧學校分校規劃:未來台灣人工智慧學校將在台北市或新北市另覓校地,同時在台灣各城市,包括新竹、台中、台南或高雄等地,尋覓合適的場地建立分校,將人工智慧人才培育工作落實至台灣的各個角落。
500學員x每年3期x5校區=每年培養7,500位AI工程師/經理人台中市台南市高雄市
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拾壹、與本局人培計畫連結規劃(1/2)金機組於2/22與陳昇瑋執行長聯繫,其希望本局協助事項說明如下:金機組於2/22與陳昇瑋執行長聯繫,其希望本局協助事項說明如下:(一)目前已展開第二期培訓課程招生作業(截止日期為107/3/27),其中技術領袖班之課程內容對於產業導入AI之助益較大,希望本局可協助推薦學員報名參與培訓課程,帶動產業升級轉型。
(二)本期課程以培訓200名學員為目標,希望本局可協助推薦50~100名學員。
(三)考量課程內容並未因不同背景學員進行調整,因此無須分不同主題開立專班,另可藉由培訓過程,增加學員跨領域交流機會。
(四)因技術領袖班之培訓內容包含較多專業技術課程,固本局推薦之學員仍須通過考試。
(五)建議可結合相關人培計畫資源,補助學員培訓費用,以提高參訓意願。
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拾壹、與本局人培計畫連結規劃人工智慧學校開班上課現況:第一期目前已經在上課中,第二期預計在5月份開課,第三期預計在9月份開課。
(六)107年度由楊副局長帶隊拜會陳昇偉執行長,會議結論摘要如下:人工智慧學校開班上課現況:第一期目前已經在上課中,第二期預計在5月份開課,第三期預計在9月份開課。
經討論後本部後續配合部分:配合人工智慧學校開課以第三期技術領袖班為目標,以技術人員200為一班,對象目標包括產業界、國營事業及法人都一起納入。
第三期開課時程規劃:7月中報名截、8月中放榜、9月中開課。
後續配合招生事宜:(1)產業界:由工業局協助招生,考量業界接受情形,可從上市上櫃公司為主要對象。
並將部長指示的智慧機械與紡織等產業技術人才納入。
(2)國營事業:本部邱主任協調處理。
(3)技術處所屬相關法人:由本部邱主任洽技術處處理。
(4)工業局所屬法人:本局所屬七個法人單位共15人。
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