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【職缺名稱】

  • 博士後研究員/專職研究助理 (研發替代役可)

 

【徵才單位】

 

【負責人】

 

【工作內容】

  • advanced research in deep learning methods for large-scale multimodal data streams
  • Working over numerous GPU servers including a DGX-1 (GPU supercomputer)
  • demo and framework for large-scale multimodal question and answering system
  • publications in top conferences (e.g., ACM Multimedia, SIGIR, CVPR, ICCV, ECCV, AAAI, NIPS, etc.) and premier journals (e.g. IEEE TMM, TCSVT, etc.)
  • leading and working with 20+ PhD/master/undergraduate students from NTU CSIE, GINM, and EE
  • Research visit to collaborative partners (e.g., NVIDIA, IBM Watson, Microsoft Research, etc.)
  • Collaborating with other Co-PIs including Prof. Yung-Yu Chuang, Prof. Robin Bing-Yu Chen, and Prof. Hung-Yi Lee. under DeepTutor project.

 

【徵才條件】

  • 具國內外資訊、電機、數學、通信等相關科系博(碩)士學位。
  • 具machine learning, data mining, optimization, pattern recognition methods經驗者佳

 

【薪資待遇】

  • 科技部博士後基本薪資+獎勵月薪 (產業界經費; details for face-to-face discussion)

 

【研究團隊介紹】

 

【NVIDIA AI Lab介紹】

  • 台灣大學為NVIDIA在繼史丹佛大學、柏克萊大學以及OpenAI等之後,首次在亞洲地區研究機構打造人工智慧實驗室,此次合作的台灣大學電機資訊學院通訊與多媒體實驗室具備豐厚產學合作經驗以及巨量影像分析技術,在機器學習與智慧影像分析領域具有領先地位,而他們將透過捐贈NVIDIA DGX-1(目前最具效能的GPU伺服器)、研究資助、研究團隊合作。
  • NVIDIA執行長Jen-Hsun Huang於GTC (GPU Technology Conference) 2016 Taipei 親自宣佈此項合作。

 

【其他備註】

  • 請將下列文件以Email方式寄送:
    • 個人履歷
    • 大學及研究所成績單影本
    • 其他有利審查資料

【聯絡方式】

  Posts

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January 6th, 2019

意想不到的科技部「AI投資潛力獎第一名」

December 16th, 2018

Keep Recruiting for Machine Learning Research Partners for Numerous Visual Sensors

December 16th, 2018

FutureTech Demo and Breakthrough Award (未來科技突破獎)

October 12th, 2018

結合虛與實的試鞋生成網路 (Virtual Try-On Shoe with Generative Neural Networks)

我們都有這樣的困擾,在電子購物的時候,看到一雙好看的鞋子,想買。但是卻又拿不定主意自己穿起來好看嗎?或是搭配某件褲子適合嗎?怎麼讓網路虛擬商城的鞋子,可以有效試在自己的腳上呢? 這個工作的挑戰在於如何使用單張鞋子商品的照片,很自然的合成在使用者的腳上,而且腳可能會有各種姿勢、角度。如何客服這個問題? 很高興大學部專題生(EE) 周晁德 完成了這個 PIVTONS 的虛擬鞋子試穿生成網路,試著解決這個困擾大家很久的問題。 這個有趣的工作也將於十二月初,在澳洲珀斯舉辦 Asian Conference on Computer Vision (ACCV) 2018 以大會演說 (Oral) 的方式跟大家分享這個工作。接下來全新的測試資料集將會公開讓大家使用,如果可以的話,我們也將試試看將整個試穿生成系統上線,讓大家體驗虛擬試鞋的樂趣 — 可以多試穿,多省錢。 我們鼓勵high-risk的研究工作。令人慶幸的是,這工作的發想、資料收集都是專題生獨立完成。當然在過程當中遇到很多GAN生成的問題,網路設計、訓練的問題,幾乎放棄了,還好團隊成員一起想辦法解決,關關難過,關關過(甚至免費擔任model),讓這個兼具技術深度以及商業價值的系統,可以順利完成。 我們也一直努力,讓智能生成(或是辨識)系統,賦予更有意義的應用 […]

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