【相關公司、單位】
- 大數據股份有限公司
- 鴻數據開發股份有限公司
- 三惟科技有限公司-比較像應用分析以下的解決方案
- 科技部人工智慧製造系統研究中心- AIMS
- 紫式大數據決策股份有限公司
- 科技部AI創新研究中心
- 微軟的人工智慧培訓
- 塔台智能網絡有限公司
- 竹間智能科技有限公司
- 太奇雲端
- 資料視覺化李慕約公司
- 台灣人工智慧年會
- 中華民國人工智慧學會
- 台灣人工智慧學校
- 台灣人工智慧實驗室
- machine learning指南
- 使用大數據發現並解決氣候對製造故障率的影響
- 智能物聯網
- 宇清數位智慧(Youthought)股份有限公司
- 主要專精於Big Data(大數據)與Data mining(資料探勘)的研究，開發出對工廠的生產力、生產週期與成本等進行有效改善的「智慧分析系統」
- REF
- 資通、盛鑫、工研院、智炫、先知科技
【相關講師及主題】
- 中文語意理解引擎
- 近年來專注挖掘影音內容中的金礦，進行辨識技術的客製化、「邊看邊買」、「影音內容關連廣告」等業務的推廣。
- 人工智能和物聯網技術將廣泛應用
- 產業及其用戶溝通的智能客服；在收集用戶的對話記錄、瀏覽行為之後，它得以在對話中推薦最適合的商品；串接了 speech, image/video, 以及各種人機介面的 cognitive services 之後，它的應用甚至可以延伸到如智慧家庭、商辦、工廠、醫院… 等場域。
- 台灣規模最大的網路情報與社群口碑自動分析平台 OpView 及意藍資訊公司
- 在產業應用方面，既有業者擁有資料與領域知識，但不具有 AI 相關技術；而新創公司雖可能擁有前沿技術，但對於產業知識缺乏深入見解。如何正確的溝通，共創雙贏，成為在這個資料驅動的人工產業結構下，AI 技術型創業者不能迴避的重要議題。
- 為了確保提供給客戶的產品符合需求，生產線上都會安排站點做最終產品的外觀檢測，然外觀瑕疵大小、樣式不一，產品表面又有很高的變異性，不管是利用 golden sample 做 pattern match 或是設計客製化的特徵萃取都還是會有相當高的誤報 (false alarm) 或漏檢 (false negative) 機率
- 料件的備貨就十分重要。為了最佳化備料決策，零售商應該盡量準確地預測料件的耗用。
- 實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思
- 專注於開發製造業所需之人工智慧系統。
以 AI 探索複雜系統的動態運動生成與控制機制
林沛群（主持人） 國立台灣大學機械工程學系
李綱（共同主持人） 國立台灣大學機械工程學系
連豊力（共同主持人） 國立台灣大學電機工程學系
國立臺灣大學機械系 黃漢邦教授
IBM全球企業諮詢服務事業群資深顧問-李藝鋒
陳昇瑋博士、廖弘源博士IBM全球企業諮詢服務事業群資深顧問-李藝鋒
- 視覺檢測
- 參數調控
- 預測性維護
- 原料組合
- 深度學習於智慧型機器人之應用
※ 呂仁碩教授(清大電機)、※ 吳中浩博士(清大資工)
※ 吳凱強教授(交大資工)、※ 李進福教授(中央電機)
※ 林永隆教授(清大資工)、※ 洪士灝教授(臺大資工)
※ 郭峻因教授(交大電子)、※ 陳中和教授(成大電機)
※ 陳明裕經理(聯發科技)、※ 陳添福教授(交大資工)
※ 張添烜教授(交大電子)、※ 黃世旭教授(中原電子)※ 黃英哲教授(中山資工)、※ 黃朝宗教授(清大電機)
※ 熊博安教授(中正資工)、※ 蔡宗漢教授(中央電機)
※ 鄭桂忠教授(清大電機)、※ 賴永康教授(中興電機)
※ 盧達生教授(成大電機)
Deep Transfer Learning for Visual Analysis
王鈺強 | 國立台灣大學電機工程學系 副教授
劉峻誠博士
http://www.kneron.com/solutions/
陳添福教授; 曹孝櫟、林泰吉、吳宗亮教授
- 產業服務之智慧系統架構及設計流程
電腦視覺研究
稼動率智慧製造跨校跨域教學策略聯盟計畫
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