今天開始打造人工智慧團隊

-給企業主及團隊領導者的經驗談,解析所有你將遇到的已發生,未發生,將發生的問題及陷阱

活動簡介

今天開始打造人工智慧團隊-給企業主及團隊領導者的經驗談,解析所有你將遇到的已發生,未發生,將發生的問題及陷阱

最近的科技新聞熱點在人工智慧,街頭巷口人人都在談人工智慧,因為已證明在許多產業應用上的價值,讓許多企業趨之若騖,不論本來談不談/做不做資料科學及大數據研發及導入,今年開始都開始談人工智慧。他們可能說,我們已從大數據階段「進化」到人工智慧,比其它還在做大數據的公司還「先進」,這是種有趣的說法。

事實上,大數據、機器學習及人工智慧是不可分割的。大數據是資訊來源,機器學習是資訊的處理方法,藉以淬取出複雜的規則,讓電腦展現出擬似人類智慧的行為,我們稱為人工智慧。換句話說,以今天的技術來說,大數據及機器學習是發展人工智慧的必要條件;在人工智慧技術領先的企業,同時也必然是大數據及機器學習的領先者,沒有人能跳過這兩者而直接開發出先進的人工智慧系統。

因此,若想要導入人工智慧,過去欠的技術債,今天必須先還清。企業裡的資料基礎建設 (例如資料倉儲) 建好了嗎?資料管理有個統一的授權模式嗎?或是依舊得讓資料使用者一一去說服企業中分散各處的資料擁有者?資料的收集及產出有融入企業流程中嗎?還是每次得為了特定的專案再花人力時間資源來整理收集?資料應用的導入是預設得進行的常規任務,還是得另外花力氣去說服所有相關單位?分析資料的團隊是管理資料的團隊兼任,還是有個專業的資料分析團隊來進行?同時,所有的資料應用者都熟悉機器學習嗎?還是以傳統繪圖製表的方式在做基礎層次的資料視覺化?

更直白的說法是,千萬不要以為公司有資料倉儲,打開電腦就有報表可以看,公司同仁開會討論時都是基於漂亮的即時圖表,就是把大數據應用的很好的公司。事實可能剛好相反,最淺層的資料應用是讓老板每天看圖表;最最深入的資料應用應用是隱形的,看不到圖表。不然你覺得 AlphaGo 是看著一堆圖表學到如何下棋的嗎?透過機器學習從資料淬取規則出來,而那些規則因為過於複雜,所以根本無法完整地視覺化呈現,只能以人工智慧系統來直接應用這些規則,讓系統根據當前的輸入值提供最佳的輸出值。

過去幾年,我們在資料的蒐集及解讀上很熱衷,對於機器學習這種以看不見圖表的方式來分析資料及發展人工智慧應用有點後知後覺。十分期待本土各種產業在覺知後的奮起直追,特別在我們有特殊利基點的產業(如製造業、農業、生醫產業等)及社會領域(施政、公用事業、教育等)上,以真正踏實的人工智慧發展來改善社會及產業體質。

在此課程中,我將為聽眾闡明資料科學、大數據、人工智慧、機器學習/深度學習等相近但又不同的詞彙,再以各領域的實際案例來分享資料的可能應用及實用價值。同時,我將與聽眾分享其協助多家企業培訓資料科學家及導入資料科學/人工智慧團隊的各種經驗,各種常見的問題以及如何解決這些問題的有效方式。如何選才/育才,才能讓團隊擁有最堅實的戰力以高效率來解決問題。如何選題,才能快速展現團隊的價值等等。最後,我將探討台灣發展人工智慧的挑戰及契機,以及企業應用人工智慧進行競爭力升級的方式及各種關鍵議題。

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課程

9:00-9:30

報到

9:30-10:30

快速認清資料科學及人工智慧的定義及本質

10:30-10:50

茶點時間

10:50-12:30

資料分析的四個層次

12:30-13:20

午餐

13:20-15:00

主管也一定要懂的人工智慧技術概念

15:00-15:20

茶點時間

15:20-17:00

解析所有你將遇到的已發生,未發生,將發生的問題及陷阱

講者簡介

陳昇瑋 (Sheng-Wei "Kuan-Ta" Chen)

中央研究院 / 研究員

陳昇瑋博士目前為中央研究院資訊科學研究所以及資訊科技創新研究中心研究員暨資料洞察實驗室主持人,同時是台灣資料科學協會理事長。他的研究焦點著重在使用者滿意度、多媒體及社群系統及計算社會科學等,在使用者/社群意見及感受的淬取及量化方面持續有代表性的研究創見。 陳博士堅信資料及資料分析的價值,長期推廣資料科學及其在各領域的應用,發起台灣資料科學協會及台灣資料科學愛好者年會,期能將對於資料科學的熱情傳達給大眾,一起來探索資料科學的潛力,並將資料科學引入每個人的專業領域之中。他期待讓資料分析在台灣不再是口號,而是大家真實拿來解決問題及創造價值的工具。

報名須知

  • 退票須知
    • 本活動委由 KKTIX 代為處理退票退款事宜。
    • 退票時將酌收 10% 手續費、且活動前十天內(不含活動日)不予退票。
    • 詳情請見 KKTIX 代理退換票辦法

報名活動

已額滿。

  • 日期 2017-09-02(六)
  • 地點 中央研究院人文社會科學館
  • 票價 $1980
  • 報名已額滿,請期待下一場活動

交通資訊

  • 公車
    • 請搭臺北市公車 205、212(直行/區間)、270、276、306(直行/區間)、620、645(直行/副線)、小 12、藍 25、 679、小 5、小 1 任何一班至中研院站 (前一站為中研新村站)。

  • 捷運
    • 請搭捷運板南線至南港站 2 號出口換乘公車 212(直行/區間)、270 或 藍25 至中研院站。
    • 搭捷運文湖線至南港展覽館站 (5 號出口),走至對面換乘公車 205、276、306(直行/區間) 或 645(直行/副線) 至中研院站。

  • 火車
    • 請搭火車至南港火車站換乘公車 212(直行/區間)、270 或 藍25 至中研院站。

  • 自行開車
    • 請參考下方地圖開車至中央研究院院區 (臺北市研究院路二段 128 號)。
    • 開車請由正門進入院區。
    • 車輛可停人文社會科學館 B2 停車場 (空間可停 100 輛),或停放在中研院區內平面停車格。
    • 週一至週五中研院內停車每小時收費 20 元。
    • 週末中研院內免費停車。

中央研究院位置圖


人文社會科學館位置圖