Google智慧台灣計劃新里程 科技部加持AI創新研究營 四所AI創新中心與Google AI專家深度交流

Google智慧台灣計劃新里程 科技部加持AI創新研究營 四所AI創新中心與Google AI專家深度交流

Wow!NEWS新聞網 2018-07-04 00:00

為落實今年3月份啟動的 「Google智慧台灣計畫」,Google於今(4)日宣布Google AI 創新研究營正式開跑。響應科技部「AI 創新研究中心專案計畫」,Google 特別邀請駐於英、美等地的AI專家專程訪台,臺大、清大、交大、成大四所AI創新研究中心超過百位的教師與學生,帶來量身打造的培訓內容,幫助台灣優秀的AI學術人才建立產學間的知識交流、推動台灣的AI研究進展與人才培育。此外,Google從去年至今已透過6場機器學習技術論壇,向媒體、分析師等產業人士分享AI最新技術與應用。藉此次AI創新研究營的交流機會,駐於Google美國山景城總部的AI首席科學家紀懷新也在第7場的機器學習技術論壇擔任主講人,分享機器學習於推薦系統 (Recommendations Systems) 的應用。Google 台灣董事總經理簡立峰表示:「非常感謝科技部與台灣四所AI創新研究中心的大力支持,讓我們能在今年夏天展開AI創新研究營,幫助已在人工智慧領域耕耘的研究人員,進行更深度的交流與培訓。台灣深厚的硬體實力眾所皆知,但軟體人才也具有很大的潛力,尤其AI技術的研發與創新奠基於AI研究人員的投入。我們希望這些來自世界各地、在Google推動人工智慧前進的AI專家同事們,能與台灣優秀的AI領域研究人才面對面、手把手進行知識與技術的交流,藉此提升台灣年輕AI科學家的研究動能,以及與國際研究主題接軌的機會,甚至將AI連結到台灣的產業鏈。」科技部部長陳良基表示:「為了讓台灣在全球的AI版圖上,能充分運用台灣的人才資源與早前便奠定的科技優勢,一舉站上領先地位,科技部積極布局台灣的AI發展策略,成立四個AI創新研究中心,期盼將學術能量與產業結合。非常高興看到身為全球科技領頭羊的Google,秉持對台灣人才的重視,舉辦Google AI創新研究營,幫助提升台灣AI研究的發展,期盼藉產官學的連結,激發台灣AI創新的原動力。」

Google AI創新研究營符合「Google智慧台灣計劃」所提出的人才培育方針,在今年暑假於國立台灣大學開跑,特別針對台大、清大、交大、成大等四所 AI 創新研究中心超過百位研究師生,邀請多位駐於英、美等國的頂尖Google AI 專家,與參與的師生們進行深度交流。Google AI創新研究營中安排多場「AI專題演講」,探討包括自然語言處理、醫學影像深度學習應用、強化學習 (Reinforcement Learning)、推薦系統(Recommendations Systems),以及機器學習在Google雲端的應用實例等多個AI領域相關主題。此外,為了幫助台灣AI研究學者熟悉Google的線上機器學習開源資料庫TensorFlow,Google更設計了全天的「TensorFlow初學者實作應用工作坊」,讓研究人員學習透過這項工具來建構他們自己的AI應用、並且加速研究的時程。Google不僅在台灣強化頂尖AI科技研究的動能,也積極推動AI教育的普及化。Google已於今年推出Google AI的全球線上資源「機器學習速成課程 (Machine Learning Crash Course,簡稱MLCC) 」的中文化內容,並已在五月份於台灣北、中、南各自舉辦三場Google AI教師研習營,共有 180 多位資訊、電機等相關領域背景的大專院校老師參與,參與的教師們可將研習營所習得的AI知識以及MLCC的免費資源帶給更多學生 。透過這些具廣度的AI人才培育計畫,Google期許能提升台灣在全球AI趨勢下的競爭力。AI創新研究中心推動辦公室主持人林永隆教授表示:「台灣四大AI創新研究中心在今年分別於台大、清大、交大和成大正式啟用,針對生技醫療、AI核心技術、智慧製造、智慧服務等領域執行研究發展,並且透過國際學術人才延攬與產業交流,藉此提升台灣智慧人才與產業的競爭力。我們很開心與Google一起舉辦AI創新研究營,有機會讓駐於海外的Google AI 專家面對面與AI創新研究中心的師生進行交流,分享頂尖的技術應用。我們期盼能持續與Google密切互動,引進更多國外的知識與應用,促進台灣AI研究發展。」藉由本次Google AI創新研究營的機會,駐於美國總部的Google AI首席科學家紀懷新也特別在Google機器學習論壇中,特別分享Google機器學習技術如何打造出更精準的推薦系統。紀懷新根據自己長期累積針對網路搜尋與線上社群系統的研究經驗,以及對使用者行為所帶來的社群效應的洞察,探討Google如何利用AI技術瞭解使用者偏好、以提供更個人化的服務,也藉由實際案例看到推薦系統在不同領域的應用,創造出更好的使用者體驗。

( CWNTP 華人世界時報 www.cwntp.net )

本文出處
『新聞來源/Wow!NEWS新聞網』

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