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Feel proud to be the keynote speaker in Computex Forum on Tuesday (June 5) afternoon from 2:15pm to 6pm at 3F, TICC (國際會議中心), Taipei. I will have the last session (5:10 – 5:40pm). Welcome to stop by and say hi.

Besides those vision technologies and applications. I will highlight that it is the best timing now for
(1) the IT and non-IT companies to invest in industry-academia projects — huge payoff expected, and
(2) the academia to walk into the industry in numerous forms and then create the most impacts.

Some evidences will be provided.

下星期二 (六月五號)就是國際電腦展 COMPUTEX TAIPEI 開幕的日子。除了靜態的產品展覽外,還有 Computex Forum,更可以瞭解國際大廠在這些技術變革上的戰略角度為何。

很榮幸在開幕當天,可以與國際大廠(NVIDIA、Google、ARM、Advantech、Supermicro等)的Executive-level 演講者同台,解讀多個面向的「串聯AI生態系」。 橫跨兩個角色,我將從學術界以及產業界的兩個角度上來看智能技術在落地的限制、解決方法,以及幾個成功(失敗)的案例 — 包括國際、本土企業、以及智能製造新創;都是親身參與的例子。甚至客戶群對於這些智能產品的期待為何。希望對於在乎智能產業應用的朋友有所助益。

除了一些尚待突破的前瞻研究之外,今年的產業主軸該是如何monetizating (價值轉化)這幾年興起的智能技術。歡迎來看看產業界這些指標公司,做到多少?是怎麼做到的?

 

  Tag: ai

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June 7th, 2018

Keynote Speaker for AI Session in Computex 2018

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December 5th, 2017

深度卷積網路的產品開發經驗 (一) (Advancing Convolutional Neural Networks for Industrial Products – I)

In the past months, we are helping a Taipei-based leading Network Attached Storage (NAS) company, Synology, for realizing convolutional neural […]

August 29th, 2017

Interview by Harvard Business Review (哈佛商業評論) on How to Grow the (AI) Talents

My personal views in how we grow and train the top (AI) talents — an interview by Harvard Business Review […]

August 27th, 2017

Panel Discussion in IBM Technical Forum 2017 and How to be the AI-Savvy Company

A really fun experience as attending the opening discussion in IBM Technology Forum, in W Hotel, Taipei, regarding the future […]

August 20th, 2017

Technical Talk in Dell Technology Forum 2017 — AI Developments and Opportunities

Thanks for the invitation from Dell Taiwan. It’s my great pleasure to share our thoughts and ongoing works in deep […]

August 20th, 2017

Amazing Year in IBM TJ Watson (IBM 華生研究中心的夢幻旅程)

It’s official that I had ended my very pleasant and amazing 1-year sabbatical leave in IBM TJ Watson Research Center, […]

August 20th, 2017

Presenting in Media Event: 商業週刊演講會 — 機器智能的在地機會

  In the Saturday afternoon (August 12, 2017), I will had a public sharing –regarding the current developments of deep […]

June 1st, 2017

Practical advises for embracing AI-savvy products (Hosting AI Forum in InnoVEX 2017)

Thanks to the professional and hearty speakers and panelists for the AI forum in Innovex (a side event along with […]

May 24th, 2017

Image to Poetry — 看圖造新詩

It’s great that, collaborating with Microsoft Research Asia, our MS student Wen-Feng Cheng provides the technical cores for “image to […]

May 15th, 2017

島內AI的隱形驅動力

前陣子協助 天下雜誌 副總編輯 Yi-Shan Chen 完成AI專輯 [AI全面啟動Ⅰ:科技島國的翻身契機]。 我在紐約,這段時間,Yi-Shan透過FB的訪談跟資料詢問,我感受到她的焦慮,急著摸清楚這個浪潮的來龍去脈,以及我們該做的、或是已經做到的。 初稿完成,正如Yi-Shan所說的,她不那麼悲觀了。或是說我們也沒有悲觀的權利。 我的觀察。 2016年初開始,國內幾家領先企業也開始注意到AI(深度學習)浪潮可能對公司的影響。已經開始研究如何在既有的核心業務上善用這些前瞻技術。 這不是將開源的類神經網路拿來使用就好、或是付費API可以全然解決。首先產品需要的偵測/辨識的項目跟benchmark資料完全不同、產品大部分是multi-label的問題而不是大家常討論的multi-class、訓練資料的取得跟缺乏、應用場域資料型態差異、學習model的參數過大、耗電、運算時間、或是在使用者端自動調適學習等。產品佈建跟論文討論的範疇有著相當大的差異。 領導者(執行長、董事長)的決心是最關鍵的問題。因為引進新的機器學習paradigm之後,牽涉到資源配置、薪資結構、產品pipeline(如使用者資料收集、AI引擎的更新)、新產品的定位等,需要很大的決心。 缺乏深度學習技術的研究人員是第二個問題。在協助幾個團隊之後發現,台灣的數理教育品質相對優良,理工科碩士論文要求對於前瞻的研究是很有幫助的。 在組織具有某些特質的工程師之後,透過適當的做中學、學中做的過程,還有我們十幾年在影像/視訊上成功跟失敗的經驗,是可以逐漸訓練出內部深度學習基本研發團隊、也能適性地將技術調整到適合的產品線上。 目前已經看到這樣的技術成果用在解決監控系統上常見的誤判的問題、照片標註、辨識、自動分類、edge端的精簡深度學習模型、或是利用各種感測器、攝影機進行未來事件預測等。甚至有些已經上線進行A/B test,交付給客戶的PoC、或是取代原本沒效率的人工分類等。 在這次的訪問當中,也將這幾個領先企業介紹給天下雜誌,但是因為公司內部的marketing跟財務時程,還不能公開披露目前的結果。 我們不選擇悲觀、抱怨、譏笑。許多團隊,也早就捲起袖子為企業帶來更具有競爭力的AI(深度學習)能力,開啟新的產品思維,如同全球企業忙著乘著巨浪向前。也感謝 天下雜誌 […]