機器人視覺與深度學習應用

活動簡介

自動車是怎麼樣理解周遭的環境的?谷歌到底是怎麼快速找出我要的照片?波士頓的警方是怎麼找到馬拉松爆炸嫌疑犯的?這些都是由分析大量的照片與影音資料而來的。而這些視訊資料,不但資料量大,由電腦判讀更是不易,因此需要的技術與工具也相當的廣泛,從一開始的資料清理與判讀、抽象化資料萃取,和後端的視訊資料庫索引建立與查找,每一項都是極大的研究課題。深度學習技術之演進,更將其與所需之運算能量推升到空前的境界。

在這一天的課程裡,我們集合了電腦視覺的概念簡介、多媒體資料的分類與檢索方式、深度學習於視訊資料的應用與挑戰、與加速這些技術的 GPU 平行算運算平台等,期由分析單筆視訊資料開始,深入淺出地引領您進入視訊資料的抽象美麗世界。最後的實作課程,並將介紹實際的應用例與實作所需之程式工具等,為理論與實務並重的安排。

 

 

 

議程

9:00 - 9:30

報到

9:30 - 10:30

【擷取】電腦成像原理

10:30 - 10:50

茶點時間

10:50 - 12:30

【理解】電腦視覺與影音檢索

12:30 - 13:20

午餐

13:20 - 15:00

【加速】圖形處理器與深度學習

15:00 - 15:20

茶點時間

15:20 - 17:00

【實作】深度學習 / 電腦視覺之實作演示

講者簡介

陳維超 (Wei-Chao Chen)

Skywatch / 共同創辦人
臺灣大學 / 兼任助理教授

陳維超博士為 Skywatch (行品股份有限公司) 的共同創辦人,也是臺灣大學資訊系的兼任助理教授,開設圖形處理器程式設計、與 IoT 物聯網應用等課程。陳博士畢業於北卡羅萊納教堂山大學,其主要研究領域為電腦繪圖、電腦視覺與虛擬實境等。曾於美國加州之矽谷研發多年,於 Intel 任職時參與 OpenLF 與 OpenCV 初始開發計劃,於 NVIDIA 開發繪圖晶片如 Sony Playstation 3 RSX、NVIDIDA Telsa、Fermi 等,並在 Nokia 柏拉圖研究中心,與史丹佛大學合作視訊資料檢索、增強實境 (AR) 與計算攝影學等研究計劃。陳博士曾於多個 IEEE 與 ACM 之期刊與學術會議中發表與擔任評審,著有數十篇期刊論文與專利,具有豐富的學術與業界之經驗。

林裕盛 (Yu-Sheng Lin)

臺灣大學電機所 / 博士生

現為臺大電機系博士班學生,其研究專長與興趣為計算機結構、圖形處理器、平行處理、電腦視覺、與相關之積體電路設計等。其研究成果曾於 IEEE 會議中發表,其電路設計並曾獲得教育部 IC 設計競賽之首獎。

報名須知

  • 學員基本要求
    • 這門課是以觀念為主、技術為輔的課程。
    • 參與學員雖然不需為電腦科學之本科生,但建議至少有以下其中一樣背景為佳:
      • 基本的程式能力
      • 修習過資料結構或演算法等基礎電腦科學課程
      • 具有對科普電腦科學之興趣與理解力者。

  • 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 2017-05-07(日)
  • 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