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-- Table structure for table `speakers_changelog20200922`
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CREATE TABLE `speakers_changelog20200922` (
  `log_id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `changetime` datetime NOT NULL,
  `speaker_id` smallint unsigned NOT NULL,
  `changelog` longtext CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_unicode_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`log_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=473 DEFAULT CHARSET=latin1;

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-- Dumping data for table `speakers_changelog20200922`
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INSERT INTO `speakers_changelog20200922` VALUES (1,'2017-08-22 00:00:00',1,'name---->馬TEST(字串長度:7)---->馬匡六(字串長度:9)'),(2,'2017-08-22 08:45:30',1,'name---->馬匡六(字串長度:9)---->馬11匡六(字串長度:11)'),(3,'2017-08-22 09:09:05',1,'name---->馬11匡六(字串長度:11)---->馬匡六(字串長度:9)```photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)'),(4,'2017-08-22 09:09:05',2,'photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0Bw_OtFTydVCySU94dXlYZGFYOHc(字串長度:61)'),(5,'2017-08-22 09:09:05',3,'photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0B6_uKxs0uwmubnhwZDdIRkN2eWc(字串長度:61)'),(6,'2017-08-22 09:09:05',4,'photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0ByJgUdTb1N2CeE1TYmhhdTFOVzg(字串長度:61)'),(7,'2017-08-22 09:09:05',5,'photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0B1-7HeusmFbPTWk0cXdiLUpUc1E(字串長度:61)'),(8,'2017-08-22 09:09:05',6,'photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0B59IzUnV5CLjcXNmRHFrVkE3NjQ(字串長度:61)'),(9,'2017-08-22 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01:43:14',1,'photo---->/img/speaker/00e0feac.png(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)'),(27,'2017-08-25 09:24:41',1,'conf---->(字串長度:0)---->DSK(字串長度:3)```photo---->/img/speaker/35d7ecbe.png(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)'),(28,'2017-08-25 09:24:41',2,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(29,'2017-08-25 09:24:41',3,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(30,'2017-08-25 09:24:42',4,'conf---->(字串長度:0)---->AI(字串長度:2)'),(31,'2017-08-25 09:24:42',5,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(32,'2017-08-25 09:24:42',6,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(33,'2017-08-25 09:24:42',7,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(34,'2017-08-25 09:24:42',8,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(35,'2017-08-25 09:24:42',9,'conf---->(字串長度:0)---->AI(字串長度:2)'),(36,'2017-08-26 08:49:02',1,'conf---->(字串長度:0)---->DSK(字串長度:3)```photo---->/img/speaker/35d7ecbe.png(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)'),(37,'2017-08-26 08:49:02',2,'photo---->/img/speaker/2d4d1967.jpg(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0Bw_OtFTydVCySU94dXlYZGFYOHc(字串長度:61)'),(38,'2017-08-26 08:49:02',3,'photo---->/img/speaker/ca5c6bd8.png(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0B6_uKxs0uwmubnhwZDdIRkN2eWc(字串長度:61)'),(39,'2017-08-26 08:49:02',4,'photo---->/img/speaker/ea31451e.jpg(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0ByJgUdTb1N2CeE1TYmhhdTFOVzg(字串長度:61)'),(40,'2017-08-26 08:49:02',5,'conf---->DS(字串長度:2)---->(字串長度:0)```photo---->/img/speaker/f9521fcf.jpg(字串長度:25)---->https://drive.google.com/open?id=0B1-7HeusmFbPTWk0cXdiLUpUc1E(字串長度:61)'),(41,'2017-08-26 08:49:02',11,'website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html(字串長度:49)---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)'),(42,'2017-08-28 01:56:59',5,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(43,'2017-08-28 01:56:59',11,'website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html(字串長度:49)'),(44,'2017-08-28 01:59:12',11,'website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html(字串長度:49)---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)'),(45,'2017-08-28 02:33:08',16,'name2---->N/A(字串長度:3)---->Meeyoung Cha(字串長度:12)```company---->N/A(字串長度:3)---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)```position---->N/A(字串長度:3)---->associate professor(字串長度:19)'),(46,'2017-08-28 03:47:14',16,'desc---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.<br><br> Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1560)'),(47,'2017-08-28 08:55:23',1,'name---->馬匡六(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->Kwan-Liu Ma(字串長度:11)---->University of California at Davis(字串長度:33)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Big Data Visualization(字串長度:22)---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.  To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.  It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1113)```company---->University of California at Davis(字串長度:33)---->Professor(字串長度:9)```position---->Professor(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)```conf---->DSK(字串長度:3)---->馬匡六(字串長度:9)```website---->http://ma@cs.ucdavis.edu(字串長度:24)---->http://Kwan-Liu Ma(字串長度:18)'),(48,'2017-08-28 08:55:23',2,'name---->張詠淳(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->張詠淳(字串長度:9)---->台北醫學大學大數據科技與管理研究所(字串長度:51)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bw_OtFTydVCySU94dXlYZGFYOHc(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->一窺文字探勘之奧妙(字串長度:27)---->在這個網路普及的時代，社群多媒體已經成為人們分享與取得知識的重要來源，讓我們一同探索文字探勘技術用於社群多媒體分析的奧妙吧！！(字串長度:189)```company---->台北醫學大學大數據科技與管理研究所(字串長度:51)---->博士(字串長度:6)```position---->博士(字串長度:6)---->是(字串長度:3)```desc---->在這個網路普及的時代，社群多媒體已經成為人們分享與取得知識的重要來源，讓我們一同探索文字探勘技術用於社群多媒體分析的奧妙吧！！(字串長度:189)---->張詠淳博士專精於文字探勘與檢索、對談式問答機器人，以及相關的機器學習與語言辨識技術。張博士自2008年就在中央研究院服國防役，其間參與了自然輸入法開發，於2016年擔任博士後研究員，並榮獲中研院博士後傑出研究獎。張博士近年來發表多篇國內外期刊論文以及會議論文，其中包含了頂尖期刊TKDE以及頂尖國際會議論文ACL等。近期的研究重點之一在於結合句構知識表達與機器學習，打造一個具深度理解的智慧型對談機器人。另一個研究重點則是基於過去在文字分類上相關的研究成果，研發一個全自動的文字分類架構，此應用非常廣泛，例如：情感分析、主題偵測、甚至是問答系統等。(字串長度:792)```conf---->DS(字串長度:2)---->張詠淳(字串長度:9)```website---->https://www.iis.sinica.edu.tw/pages/changyc(字串長度:43)---->http://張詠淳(字串長度:16)'),(49,'2017-08-28 08:55:23',3,'name---->王耀聰(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->Jazz Wang(字串長度:9)---->TenMax(字串長度:6)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B6_uKxs0uwmubnhwZDdIRkN2eWc(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->Data Pipeline Matters -- 以 Tracking Pixel 為例(字串長度:50)---->中小企業與新創團隊看過來～本分享將以訪客追蹤像素（Tracking Pixel）為例，說明如何蒐集網站訪客的線上行為，並比較不同的資料匯流（Data Pipeline）設計的成本結構，藉此說明近期雲服務 Serverless 與微服務 (Microservices) 的趨勢如何幫您省錢。(字串長度:320)```company---->TenMax(字串長度:6)---->Data Architect(字串長度:14)```position---->Data Architect(字串長度:14)---->是(字串長度:3)```desc---->中小企業與新創團隊看過來～本分享將以訪客追蹤像素（Tracking Pixel）為例，說明如何蒐集網站訪客的線上行為，並比較不同的資料匯流（Data Pipeline）設計的成本結構，藉此說明近期雲服務 Serverless 與微服務 (Microservices) 的趨勢如何幫您省錢。(字串長度:320)---->- 台灣資料工程協會發起人 - 台灣 Hadoop 使用者社群共同創辦人/傳教士 - Hadoop : The Definitive Guide、Hadoop Operations 兩書譯者(字串長度:157)```conf---->DS(字串長度:2)---->王耀聰(字串長度:9)```website---->https://about.me/jazzwang(字串長度:25)---->http://Jazz Wang(字串長度:16)'),(50,'2017-08-28 08:55:23',4,'name---->孫民(字串長度:6)---->男(字串長度:3)```name2---->孫民(字串長度:6)---->國立清華大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByJgUdTb1N2CeE1TYmhhdTFOVzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Training a Deep Agent to See and Interact(字串長度:41)---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)```company---->國立清華大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)---->Min Sun is an assistant professor at National Tsing Hua University in Taiwan. Before that, he was a postdoctoral researcher at Washington University in Seattle and he graduated from the University of Michigan with a Ph.D. degree in EE: System. He also won the best paper award of 3dRR in 2007, paper award of CVGIP in 2015, 2016, and 2017, and the winner of Thor challenge in CVPR 2017.(字串長度:386)```conf---->DS(字串長度:2)---->孫民(字串長度:6)```website---->http://aliensunmin.github.io(字串長度:28)---->http://孫民(字串長度:13)'),(51,'2017-08-28 08:55:23',5,'name---->胡筱薇(字串長度:9)---->女(字串長度:3)```name2---->Camille Hu(字串長度:10)---->School of BigData Management(字串長度:28)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B1-7HeusmFbPTWk0cXdiLUpUc1E(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```company---->School of BigData Management(字串長度:28)---->Assistant Professor(字串長度:19)```position---->Assistant Professor(字串長度:19)---->是(字串長度:3)```desc---->TBA(字串長度:3)---->喜愛新鮮的事物，對於資訊科技充滿熱情，外表看起來很活潑，但骨子裡是個阿宅，沒事喜歡窩在家裡觀察其他阿宅都在做什麼，愛家、愛耶穌，目前擔任東吳大學巨量資料管理學院助理教授，勉強算是個Data Watcher，也勉強算是個Data Player，近年來致力於巨量資料探勘以及社群網路分析應用之研究，同時也成立了資料實驗室(Data Lab)，並透過實際的專案項目，培養巨量資料分析人才。(字串長度:507)```conf---->DS(字串長度:2)---->胡筱薇(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://Camille Hu(字串長度:17)'),(52,'2017-08-28 08:55:23',6,'name---->曾俊雄(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->曾俊雄(字串長度:9)---->元智大學通訊工程系(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B59IzUnV5CLjcXNmRHFrVkE3NjQ(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->課堂資料學：到底有沒有在上課(字串長度:42)---->身為教職人員，看著講臺下的學子們，不免有一些期許，但是，我經常不由得問自己，小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會，接觸了情感學習這個領域，帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究，在本次演講中，會試著將這些研究結果進行說明及整理。(字串長度:365)```company---->元智大學通訊工程系(字串長度:27)---->助理教授/軟體工坊主持人(字串長度:34)```position---->助理教授/軟體工坊主持人(字串長度:34)---->是(字串長度:3)```desc---->身為教職人員，看著講臺下的學子們，不免有一些期許，但是，我經常不由得問自己，小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會，接觸了情感學習這個領域，帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究，在本次演講中，會試著將這些研究結果進行說明及整理。(字串長度:365)---->我常覺得我們處於一個很有趣的時代，有機會親身體會到應用領域轉變的好幾個過程：首先是從一般單機型應用轉變成伺服端的架構，另外這幾年慢慢從伺服端架構又轉變成web-based的架構，大家討論的議題又從分散式計算轉成grid computing、web service，big data，以及 cloud computing，這幾年人工智慧又重新受到關注。面對這樣的轉變，我覺得過去我們談論的許多模型，不論是程式開發的模型，或是分散式計算的處理，其實有機會作一些調整，悠遊於新的時代，有很多新東西可以玩，在這樣的時間點做一個研究人員，是很幸福的。(字串長度:694)```conf---->DS(字串長度:2)---->曾俊雄(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://曾俊雄(字串長度:16)'),(53,'2017-08-28 08:55:23',7,'name---->陳紹慶(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->陳紹慶(字串長度:9)---->慈濟大學(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9mHtmglofDCU214NVpjbkRlVk0(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->從資料發掘理論？用資料確認理論？淺談如何兼容資料科學與開放科學(字串長度:93)----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。  我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？  最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:805)```company---->慈濟大學(字串長度:12)---->開放科學中心大使(字串長度:24)```position---->開放科學中心大使(字串長度:24)---->錄音不錄影(字串長度:15)```desc----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。<br><br>我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？<br><br>最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:817)---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)<br><br>在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:307)```conf---->DS(字串長度:2)---->陳紹慶(字串長度:9)```website---->http://scchen.com(字串長度:17)---->http://陳紹慶(字串長度:16)'),(54,'2017-08-28 08:55:24',8,'name---->蘇中才(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->蘇中才(字串長度:9)---->亞大基因(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bx2Wt2CYnDW2NkdtVFNhTDRETUU(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->靠寫程式來翻轉醫療－從基因體大數據出發(字串長度:57)---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)```company---->亞大基因(字串長度:12)---->科學長(字串長度:9)```position---->科學長(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)---->2007年畢業於台灣大學資訊工程研究所，博士論文題目為「蛋白質非穩定區段之預測與特性研究」。之後加入趨勢科技從事雲端平台的建置與相關演算法開發，利用資料探勘與機器學習等技術來主動偵測垃圾郵件、色情網站及惡意軟體。將處理人類病毒相關演算法運用到處理電腦病毒上，跨領域活用演算法來有效處理資料。2015年成立亞大基因，建立一個擁有生物資訊和大數據分析技術雙重優勢的軟體研發團隊，專注致力於發展創新的人類基因序列數據挖掘（Data Mining）技術及分析軟體平台（Analytics Platform），進而幫助臨床醫師有效利用基因體資料提供病人精準的醫療。(字串長度:757)```conf---->DS(字串長度:2)---->蘇中才(字串長度:9)```website---->http://www.atgenomix.com(字串長度:24)---->http://蘇中才(字串長度:16)'),(55,'2017-08-28 08:55:24',9,'name---->蔡炎龍(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->蔡炎龍(字串長度:9)---->政治大學應用數學系(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByqkbzbmgT9kWkJEMTBmWVAyalU(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->深度學習實作上的各種卡關(字串長度:36)---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,  我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:372)```company---->政治大學應用數學系(字串長度:27)---->副教授(字串長度:9)```position---->副教授(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,<br><br>我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:378)---->美國加州大學爾灣校區 (UC Irvine) 數學博士, 專攻純數學「代數幾何」領域, 但多年來看上 Python 「簡單、強大、可專注在問題而非程式語言本身」, 所以一直致力推廣 Python 程式語言。碩士班時期就研究神經網路, 直到約一年半前才重回深度學習的領域。已在多個場合介紹過深度學習的基本理論和實作方式, 也試著用深度學習的方法解決不同領域的問題。(字串長度:465)```conf---->DS(字串長度:2)---->蔡炎龍(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://蔡炎龍(字串長度:16)'),(56,'2017-08-28 08:55:24',10,'name---->吳牧恩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->吳牧恩(字串長度:9)---->台北科技大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0W2fuFPpPC9ZlZJMnhjejJvZDg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料科學時代下的智能交易初體驗(字串長度:45)---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)```company---->台北科技大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)---->吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業，其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為台北科技大學資訊與財經管理系助理教授，致力於推廣資金管理的數學與使用 R 語言研發金融交易策略，期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。(字串長度:395)```conf---->DS(字串長度:2)---->吳牧恩(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://吳牧恩(字串長度:16)'),(57,'2017-08-28 08:55:24',11,'name---->邵軒磊(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->邵軒磊(字串長度:9)---->台師大(字串長度:9)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0d16GGNlXlQWTRlUl9oNEpGMWs(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->AI、大數據、法資訊學--法律與判決中的資料科學(字串長度:64)---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)```company---->台師大(字串長度:9)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->否(字串長度:3)```desc---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)---->黃詩淳，台大法學士、日本北海道大學法學碩士博士。主要研究領域為身分法， 近來關心高齡者人權、財產管理與代際財產移轉議題，包括繼承、遺囑、成年監護、信託等。教授課目有身分法、物權、民法概要、日文法學名著選讀等課程。近年開展法資訊學的研究。著有〈遺產繼承之圖像與原理解析〉、〈涉訟榮民遺囑之特徵與法律問題〉等論文，請參見http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html 邵軒磊，台大法學士、政大法學碩士博士，專長：國際關係政治學。目前對資料蒐集、模型預測、可視化具有興趣。主要使用R(major)、python(minor)，以及SAS、SPSS、matlab等軟體，詳情請參考：http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/。(字串長度:803)```conf---->DS(字串長度:2)---->邵軒磊(字串長度:9)```website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)---->http://邵軒磊(字串長度:16)'),(58,'2017-08-28 08:55:24',12,'name---->李祈均(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李祈均 (Jeremy)(字串長度:18)---->清大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9qZsKw-A44IR1p4d2ZtaDFEWjg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->機器智能與人類行為: 跨領域決策分析於醫療應用(字串長度:65)---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)```company---->清大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)---->李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授，研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術，尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔（文字、聲音、影像等）以研發跨領域，如醫療、教育、心理，相關演算法。他過去擔曾任ID Analytics公司旗下id:a lab的資料科學家，開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究，針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。(字串長度:608)```conf---->DS(字串長度:2)---->李祈均(字串長度:9)```website---->http://biic.ee.nthu.edu.tw/(字串長度:27)---->http://李祈均 (Jeremy)(字串長度:25)'),(59,'2017-08-28 08:55:24',13,'name---->黃彥棕(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->黃彥棕(字串長度:9)---->中研院統計所(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9NGw7J6b8gXaU00VzBmcGRoc1U(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Challenges and opportunities of confounding in data sciences: a case study of smoking and lung cancer mortality 干擾機制對資料科學帶來的挑戰與契機：以抽煙及肺癌存活的因果關係為例(字串長度:211)---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)```company---->中研院統計所(字串長度:18)---->副研究員(字串長度:12)```position---->副研究員(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)---->黃博士於2003自台大醫學系畢業，退伍後前往美國哈佛大學先後取得公共衛生碩士（2006, 主修計量方法）、生物統計碩士（2009）、流行病學及生物統計理學博士雙學位（2012）。研究所畢業後於美國布朗大學流行病學系及生物統計系擔任助理教授（2012-2016），於2016年9月返台於中研院統計所任職。黃博士之研究曾獲得國際生統學會東北美地區Research Advisory Board Poster Award（2012）、美國統計學會David P Byar Young Investigator Travel Award（2012）、布朗大學Richard Salomon Faculty Research Award（2013）及布朗大學Junior Research Award in Genetic Studies（2015）。黃博士研究領域包括：生物統計、因果推論、存活分析、流行病學及基因體學。(字串長度:806)```conf---->DS(字串長度:2)---->黃彥棕(字串長度:9)```website---->http://www.stat.sinica.edu.tw/personinfo/?sysid=5017880(字串長度:55)---->http://黃彥棕(字串長度:16)'),(60,'2017-08-28 08:55:24',14,'name---->李家岩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李家岩(字串長度:9)---->教育(字串長度:6)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BwMeWHVjMsRLZGdZQXRnOEQ0VUE(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->製造資料？科學？！(字串長度:27)---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)```company---->教育(字串長度:6)---->工作者(字串長度:9)```position---->工作者(字串長度:9)---->否(字串長度:3)```desc---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)---->喜歡被稱為「教育工作者」，希望能為教育坦然地做一點事。喜歡以參謀的角度思考與思辨，探究問題的本質。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走，也喜歡進製造現場「觀察」，相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。熱衷於以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率與品質，相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。(字串長度:597)```conf---->DS(字串長度:2)---->李家岩(字串長度:9)```website---->http://polab.imis.ncku.edu.tw/(字串長度:30)---->http://李家岩(字串長度:16)'),(61,'2017-08-28 08:55:24',15,'name---->邱泊寰(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->邱泊寰(字串長度:9)---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByCp5JP3Rf13MXRnaC0xNUxIRk0(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->政府數據分析與Google Sprint體驗設計(字串長度:46)---->數據分析最困難的任務之一是找對題目，好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍，但礙於種種制度，有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程，漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體，鎖定數據洞見，創造幸福價值。(字串長度:325)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->創辦人(字串長度:9)```position---->創辦人(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->數據分析最困難的任務之一是找對題目，好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍，但礙於種種制度，有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程，漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體，鎖定數據洞見，創造幸福價值。(字串長度:325)---->喜歡體驗設計、愛好說故事、一星期看七本書(字串長度:60)```conf---->DS(字串長度:2)---->邱泊寰(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://邱泊寰(字串長度:16)'),(62,'2017-08-28 08:55:24',16,'name---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->女(字串長度:3)```name2---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B7s_TAiINyuFZWlfV1ZsekVUbHc(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->Detecting rumors and fake news online(字串長度:37)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)```company---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)---->associate professor(字串長度:19)```position---->associate professor(字串長度:19)---->是(字串長度:3)```desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.<br><br> Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1560)---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)```conf---->DSK(字串長度:3)---->MEEYOUNG CHA(字串長度:12)```website---->http://ds.kaist.ac.kr/(字串長度:22)---->http://Meeyoung Cha(字串長度:19)'),(63,'2017-08-28 08:55:24',17,'name---->陳榮錡(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->RC(字串長度:2)---->國泰金控(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9ZFnovPXi90RXdXeWs0R0tpaFU(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->資料科學在國泰(字串長度:21)---->資料處理微服務架構設計與實現(字串長度:42)```company---->國泰金控(字串長度:12)---->資料科學家(字串長度:15)```position---->資料科學家(字串長度:15)---->是(字串長度:3)```desc---->資料處理微服務架構設計與實現(字串長度:42)---->曾任YAHOO,Trendmicro,Amazon等軟體公司的工程師，後來不務正業開始了資料科學研究之旅，直到現在。而現今，工作卻像是資料科學工作者的打雜者。(字串長度:191)```conf---->DS(字串長度:2)---->陳榮錡(字串長度:9)'),(64,'2017-08-28 08:55:24',18,'name---->鄭旭詠(字串長度:9)---->女(字串長度:3)```name2---->鄭旭詠(字串長度:9)---->中央大學資訊工程系(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B38yagaBviZYZXBwYzUxbHd1aTA(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->智慧型監控系統之廣泛應用(字串長度:36)---->智慧型監控的應用非常廣泛，本次演講將介紹兩種截然不同的應用，首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取，第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中，可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合，而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件，並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。(字串長度:582)```company---->中央大學資訊工程系(字串長度:27)---->教授(字串長度:6)```position---->教授(字串長度:6)---->否(字串長度:3)```desc---->智慧型監控的應用非常廣泛，本次演講將介紹兩種截然不同的應用，首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取，第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中，可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合，而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件，並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。(字串長度:582)---->鄭旭詠博士為美國華盛頓大學電機博士及國立中央大學資訊工程博士。於2008年開始擔任國立中央大學資訊工程系助理教授，並於2013年升等為副教授，2017年升等為教授。研究領域為電腦視覺、視訊分析、影像處理以及智慧型系統等。學術成果豐碩。主持或參與多項相關研究計畫，對學術研究以及產業界皆有具體之貢獻。曾獲多項論文相關獎項。並於2013年獲得中央大學資訊電機學院101學年度新進研究優良教師，2015, 2016, 2017中央大學研究傑出獎，105年度中華民國系統學會學術傑出青年獎，105年度中國電機工程學會優秀青年電機工程師獎，105年度青年獎章等獎項。 (字串長度:747)```conf---->DS(字串長度:2)---->鄭旭詠(字串長度:9)```website---->http://fox1.csie.ncu.edu.tw/~chengsy/index.shtml(字串長度:48)---->http://鄭旭詠(字串長度:16)'),(65,'2017-08-28 08:55:25',19,'name---->李宏毅(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李宏毅(字串長度:9)---->台大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bzs7OI1N_nsYRDBsY1dqZE94c2s(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->GAN (不是髒話)(字串長度:18)---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)```company---->台大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)---->現為臺大電機系助理教授，他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石，他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究，這些技術有很多的應用，例如：人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》四次，他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists(字串長度:618)```conf---->DS(字串長度:2)---->李宏毅(字串長度:9)```website---->http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/(字串長度:36)---->http://李宏毅(字串長度:16)'),(66,'2017-08-28 08:55:25',20,'name---->彭其捷(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->彭其捷(字串長度:9)---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B04RI8T3EjsKSGp6THdYWDNOYzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料視覺化與使用者經驗設計(字串長度:39)---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。  『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:877)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->數據專案經理(字串長度:18)```position---->數據專案經理(字串長度:18)---->是(字串長度:3)```desc---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。<br><br>『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:883)---->彭其捷畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過：資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等等類型專案，出版過 3 本使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠創造更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。(字串長度:390)```conf---->DS(字串長度:2)---->彭其捷(字串長度:9)```website---->https://about.me/divaka(字串長度:23)---->http://彭其捷(字串長度:16)'),(67,'2017-08-28 08:55:25',21,'name---->林鉦育(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->林鉦育(aha)(字串長度:14)---->玉山銀行(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BxEplIEPKoHfdVEzRThnWVAtOU0(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Data and AI @ E.SUN bank(字串長度:24)---->根據玉山資料處理流程與業務應用經驗，分享實務故事與未來玉山AI發展應用的可能方向。(字串長度:119)```company---->玉山銀行(字串長度:12)---->襄理(字串長度:6)```position---->襄理(字串長度:6)---->等內容確定後才能決定(字串長度:30)```desc---->根據玉山資料處理流程與業務應用經驗，分享實務故事與未來玉山AI發展應用的可能方向。(字串長度:119)---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。<br><br>(字串長度:934)```conf---->DS(字串長度:2)---->林鉦育(字串長度:9)```website---->https://funny.aha.taipei(字串長度:24)---->http://林鉦育(aha)(字串長度:21)'),(68,'2017-08-28 08:55:25',22,'name---->黃士傑(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->黃士傑 Aja Huang(字串長度:19)---->Google DeepMind(字串長度:15)```front_photo---->(字串長度:0)---->否(字串長度:3)```talk_title---->AlphaGo - 深度學習與強化學習的勝利(字串長度:46)---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)```company---->Google DeepMind(字串長度:15)---->Research Scientist(字串長度:18)```position---->Research Scientist(字串長度:18)---->否(字串長度:3)```desc---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)---->AlphaGo首席工程師。畢業於國立台灣師範大學資訊工程研究所，現在是Google DeepMind的資深研究員。(字串長度:127)```conf---->DS(字串長度:2)---->黃士傑(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://黃士傑 Aja Huang(字串長度:26)'),(69,'2017-08-28 08:57:17',1,'name---->馬匡六(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->Kwan-Liu Ma(字串長度:11)---->University of California at Davis(字串長度:33)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Big Data Visualization(字串長度:22)---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.  To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.  It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1113)```company---->University of California at Davis(字串長度:33)---->Professor(字串長度:9)```position---->Professor(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)```conf---->DSK(字串長度:3)---->馬匡六(字串長度:9)```website---->http://ma@cs.ucdavis.edu(字串長度:24)---->http://Kwan-Liu Ma(字串長度:18)'),(70,'2017-08-28 08:57:17',4,'name---->孫民(字串長度:6)---->男(字串長度:3)```name2---->孫民(字串長度:6)---->國立清華大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByJgUdTb1N2CeE1TYmhhdTFOVzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Training a Deep Agent to See and Interact(字串長度:41)---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)```company---->國立清華大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)---->Min Sun is an assistant professor at National Tsing Hua University in Taiwan. Before that, he was a postdoctoral researcher at Washington University in Seattle and he graduated from the University of Michigan with a Ph.D. degree in EE: System. He also won the best paper award of 3dRR in 2007, paper award of CVGIP in 2015, 2016, and 2017, and the winner of Thor challenge in CVPR 2017.(字串長度:386)```conf---->DS(字串長度:2)---->孫民(字串長度:6)```website---->http://aliensunmin.github.io(字串長度:28)---->http://孫民(字串長度:13)'),(71,'2017-08-28 08:57:17',7,'name---->陳紹慶(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->陳紹慶(字串長度:9)---->慈濟大學(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9mHtmglofDCU214NVpjbkRlVk0(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->從資料發掘理論？用資料確認理論？淺談如何兼容資料科學與開放科學(字串長度:93)----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。  我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？  最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:805)```company---->慈濟大學(字串長度:12)---->開放科學中心大使(字串長度:24)```position---->開放科學中心大使(字串長度:24)---->錄音不錄影(字串長度:15)```desc----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。<br><br>我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？<br><br>最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:817)---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)<br><br>在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:307)```conf---->DS(字串長度:2)---->陳紹慶(字串長度:9)```website---->http://scchen.com(字串長度:17)---->http://陳紹慶(字串長度:16)'),(72,'2017-08-28 08:57:17',8,'name---->蘇中才(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->蘇中才(字串長度:9)---->亞大基因(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bx2Wt2CYnDW2NkdtVFNhTDRETUU(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->靠寫程式來翻轉醫療－從基因體大數據出發(字串長度:57)---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)```company---->亞大基因(字串長度:12)---->科學長(字串長度:9)```position---->科學長(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)---->2007年畢業於台灣大學資訊工程研究所，博士論文題目為「蛋白質非穩定區段之預測與特性研究」。之後加入趨勢科技從事雲端平台的建置與相關演算法開發，利用資料探勘與機器學習等技術來主動偵測垃圾郵件、色情網站及惡意軟體。將處理人類病毒相關演算法運用到處理電腦病毒上，跨領域活用演算法來有效處理資料。2015年成立亞大基因，建立一個擁有生物資訊和大數據分析技術雙重優勢的軟體研發團隊，專注致力於發展創新的人類基因序列數據挖掘（Data Mining）技術及分析軟體平台（Analytics Platform），進而幫助臨床醫師有效利用基因體資料提供病人精準的醫療。(字串長度:757)```conf---->DS(字串長度:2)---->蘇中才(字串長度:9)```website---->http://www.atgenomix.com(字串長度:24)---->http://蘇中才(字串長度:16)'),(73,'2017-08-28 08:57:17',10,'name---->吳牧恩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->吳牧恩(字串長度:9)---->台北科技大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0W2fuFPpPC9ZlZJMnhjejJvZDg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料科學時代下的智能交易初體驗(字串長度:45)---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)```company---->台北科技大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)---->吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業，其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為台北科技大學資訊與財經管理系助理教授，致力於推廣資金管理的數學與使用 R 語言研發金融交易策略，期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。(字串長度:395)```conf---->DS(字串長度:2)---->吳牧恩(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://吳牧恩(字串長度:16)'),(74,'2017-08-28 08:57:17',11,'name---->邵軒磊(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->邵軒磊(字串長度:9)---->台師大(字串長度:9)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0d16GGNlXlQWTRlUl9oNEpGMWs(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->AI、大數據、法資訊學--法律與判決中的資料科學(字串長度:64)---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)```company---->台師大(字串長度:9)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->否(字串長度:3)```desc---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)---->黃詩淳，台大法學士、日本北海道大學法學碩士博士。主要研究領域為身分法， 近來關心高齡者人權、財產管理與代際財產移轉議題，包括繼承、遺囑、成年監護、信託等。教授課目有身分法、物權、民法概要、日文法學名著選讀等課程。近年開展法資訊學的研究。著有〈遺產繼承之圖像與原理解析〉、〈涉訟榮民遺囑之特徵與法律問題〉等論文，請參見http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html 邵軒磊，台大法學士、政大法學碩士博士，專長：國際關係政治學。目前對資料蒐集、模型預測、可視化具有興趣。主要使用R(major)、python(minor)，以及SAS、SPSS、matlab等軟體，詳情請參考：http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/。(字串長度:803)```conf---->DS(字串長度:2)---->邵軒磊(字串長度:9)```website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)---->http://邵軒磊(字串長度:16)'),(75,'2017-08-28 08:57:17',12,'name---->李祈均(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李祈均 (Jeremy)(字串長度:18)---->清大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9qZsKw-A44IR1p4d2ZtaDFEWjg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->機器智能與人類行為: 跨領域決策分析於醫療應用(字串長度:65)---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)```company---->清大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)---->李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授，研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術，尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔（文字、聲音、影像等）以研發跨領域，如醫療、教育、心理，相關演算法。他過去擔曾任ID Analytics公司旗下id:a lab的資料科學家，開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究，針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。(字串長度:608)```conf---->DS(字串長度:2)---->李祈均(字串長度:9)```website---->http://biic.ee.nthu.edu.tw/(字串長度:27)---->http://李祈均 (Jeremy)(字串長度:25)'),(76,'2017-08-28 08:57:18',13,'name---->黃彥棕(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->黃彥棕(字串長度:9)---->中研院統計所(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9NGw7J6b8gXaU00VzBmcGRoc1U(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Challenges and opportunities of confounding in data sciences: a case study of smoking and lung cancer mortality 干擾機制對資料科學帶來的挑戰與契機：以抽煙及肺癌存活的因果關係為例(字串長度:211)---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)```company---->中研院統計所(字串長度:18)---->副研究員(字串長度:12)```position---->副研究員(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)---->黃博士於2003自台大醫學系畢業，退伍後前往美國哈佛大學先後取得公共衛生碩士（2006, 主修計量方法）、生物統計碩士（2009）、流行病學及生物統計理學博士雙學位（2012）。研究所畢業後於美國布朗大學流行病學系及生物統計系擔任助理教授（2012-2016），於2016年9月返台於中研院統計所任職。黃博士之研究曾獲得國際生統學會東北美地區Research Advisory Board Poster Award（2012）、美國統計學會David P Byar Young Investigator Travel Award（2012）、布朗大學Richard Salomon Faculty Research Award（2013）及布朗大學Junior Research Award in Genetic Studies（2015）。黃博士研究領域包括：生物統計、因果推論、存活分析、流行病學及基因體學。(字串長度:806)```conf---->DS(字串長度:2)---->黃彥棕(字串長度:9)```website---->http://www.stat.sinica.edu.tw/personinfo/?sysid=5017880(字串長度:55)---->http://黃彥棕(字串長度:16)'),(77,'2017-08-28 08:57:18',14,'name---->李家岩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李家岩(字串長度:9)---->教育(字串長度:6)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BwMeWHVjMsRLZGdZQXRnOEQ0VUE(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->製造資料？科學？！(字串長度:27)---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)```company---->教育(字串長度:6)---->工作者(字串長度:9)```position---->工作者(字串長度:9)---->否(字串長度:3)```desc---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)---->喜歡被稱為「教育工作者」，希望能為教育坦然地做一點事。喜歡以參謀的角度思考與思辨，探究問題的本質。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走，也喜歡進製造現場「觀察」，相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。熱衷於以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率與品質，相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。(字串長度:597)```conf---->DS(字串長度:2)---->李家岩(字串長度:9)```website---->http://polab.imis.ncku.edu.tw/(字串長度:30)---->http://李家岩(字串長度:16)'),(78,'2017-08-28 08:57:18',16,'name---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->女(字串長度:3)```name2---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B7s_TAiINyuFZWlfV1ZsekVUbHc(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->Detecting rumors and fake news online(字串長度:37)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)```company---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)---->associate professor(字串長度:19)```position---->associate professor(字串長度:19)---->是(字串長度:3)```desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.<br><br> Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1560)---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)```conf---->DSK(字串長度:3)---->MEEYOUNG CHA(字串長度:12)```website---->http://ds.kaist.ac.kr/(字串長度:22)---->http://Meeyoung Cha(字串長度:19)'),(79,'2017-08-28 08:57:18',19,'name---->李宏毅(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李宏毅(字串長度:9)---->台大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bzs7OI1N_nsYRDBsY1dqZE94c2s(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->GAN (不是髒話)(字串長度:18)---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)```company---->台大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)---->現為臺大電機系助理教授，他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石，他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究，這些技術有很多的應用，例如：人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》四次，他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists(字串長度:618)```conf---->DS(字串長度:2)---->李宏毅(字串長度:9)```website---->http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/(字串長度:36)---->http://李宏毅(字串長度:16)'),(80,'2017-08-28 08:57:18',20,'name---->彭其捷(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->彭其捷(字串長度:9)---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B04RI8T3EjsKSGp6THdYWDNOYzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料視覺化與使用者經驗設計(字串長度:39)---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。  『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:877)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->數據專案經理(字串長度:18)```position---->數據專案經理(字串長度:18)---->是(字串長度:3)```desc---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。<br><br>『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:883)---->彭其捷畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過：資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等等類型專案，出版過 3 本使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠創造更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。(字串長度:390)```conf---->DS(字串長度:2)---->彭其捷(字串長度:9)```website---->https://about.me/divaka(字串長度:23)---->http://彭其捷(字串長度:16)'),(81,'2017-08-28 09:01:44',1,'name---->馬匡六(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->Kwan-Liu Ma(字串長度:11)---->University of California at Davis(字串長度:33)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8aPckZapD1sR0JQV2NVTHpocDA(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Big Data Visualization(字串長度:22)---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.  To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.  It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1113)```company---->University of California at Davis(字串長度:33)---->Professor(字串長度:9)```position---->Professor(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)```conf---->DSK(字串長度:3)---->馬匡六(字串長度:9)```website---->http://ma@cs.ucdavis.edu(字串長度:24)---->http://Kwan-Liu Ma(字串長度:18)'),(82,'2017-08-28 09:01:44',4,'name---->孫民(字串長度:6)---->男(字串長度:3)```name2---->孫民(字串長度:6)---->國立清華大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByJgUdTb1N2CeE1TYmhhdTFOVzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Training a Deep Agent to See and Interact(字串長度:41)---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)```company---->國立清華大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->An intelligent agent should have the abilities to see and interact with the world in many different ways. In this talk, I summarize our recent work on seeing and interacting using language (e.g., video captioning), interacting by taking actions in specific applications (e.g., viewing angle selection in 360 videos), and interacting by attacking other agents. Ultimately, we long for an embodied intelligent agent to assist us in our daily life. Hence, we also propose a system to anticipate human intention in order to proactively provide assistance.(字串長度:551)---->Min Sun is an assistant professor at National Tsing Hua University in Taiwan. Before that, he was a postdoctoral researcher at Washington University in Seattle and he graduated from the University of Michigan with a Ph.D. degree in EE: System. He also won the best paper award of 3dRR in 2007, paper award of CVGIP in 2015, 2016, and 2017, and the winner of Thor challenge in CVPR 2017.(字串長度:386)```conf---->DS(字串長度:2)---->孫民(字串長度:6)```website---->http://aliensunmin.github.io(字串長度:28)---->http://孫民(字串長度:13)'),(83,'2017-08-28 09:01:44',7,'name---->陳紹慶(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->陳紹慶(字串長度:9)---->慈濟大學(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9mHtmglofDCU214NVpjbkRlVk0(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->從資料發掘理論？用資料確認理論？淺談如何兼容資料科學與開放科學(字串長度:93)----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。  我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？  最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:805)```company---->慈濟大學(字串長度:12)---->開放科學中心大使(字串長度:24)```position---->開放科學中心大使(字串長度:24)---->錄音不錄影(字串長度:15)```desc----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。<br><br>我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？<br><br>最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:817)---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)<br><br>在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:307)```conf---->DS(字串長度:2)---->陳紹慶(字串長度:9)```website---->http://scchen.com(字串長度:17)---->http://陳紹慶(字串長度:16)'),(84,'2017-08-28 09:01:44',8,'name---->蘇中才(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->蘇中才(字串長度:9)---->亞大基因(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bx2Wt2CYnDW2NkdtVFNhTDRETUU(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->靠寫程式來翻轉醫療－從基因體大數據出發(字串長度:57)---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)```company---->亞大基因(字串長度:12)---->科學長(字串長度:9)```position---->科學長(字串長度:9)---->是(字串長度:3)```desc---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)---->2007年畢業於台灣大學資訊工程研究所，博士論文題目為「蛋白質非穩定區段之預測與特性研究」。之後加入趨勢科技從事雲端平台的建置與相關演算法開發，利用資料探勘與機器學習等技術來主動偵測垃圾郵件、色情網站及惡意軟體。將處理人類病毒相關演算法運用到處理電腦病毒上，跨領域活用演算法來有效處理資料。2015年成立亞大基因，建立一個擁有生物資訊和大數據分析技術雙重優勢的軟體研發團隊，專注致力於發展創新的人類基因序列數據挖掘（Data Mining）技術及分析軟體平台（Analytics Platform），進而幫助臨床醫師有效利用基因體資料提供病人精準的醫療。(字串長度:757)```conf---->DS(字串長度:2)---->蘇中才(字串長度:9)```website---->http://www.atgenomix.com(字串長度:24)---->http://蘇中才(字串長度:16)'),(85,'2017-08-28 09:01:44',10,'name---->吳牧恩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->吳牧恩(字串長度:9)---->台北科技大學(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0W2fuFPpPC9ZlZJMnhjejJvZDg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料科學時代下的智能交易初體驗(字串長度:45)---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)```company---->台北科技大學(字串長度:18)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)---->吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業，其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為台北科技大學資訊與財經管理系助理教授，致力於推廣資金管理的數學與使用 R 語言研發金融交易策略，期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。(字串長度:395)```conf---->DS(字串長度:2)---->吳牧恩(字串長度:9)```website---->(字串長度:0)---->http://吳牧恩(字串長度:16)'),(86,'2017-08-28 09:01:44',11,'name---->邵軒磊(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->邵軒磊(字串長度:9)---->台師大(字串長度:9)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0d16GGNlXlQWTRlUl9oNEpGMWs(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->AI、大數據、法資訊學--法律與判決中的資料科學(字串長度:64)---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)```company---->台師大(字串長度:9)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->否(字串長度:3)```desc---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)---->黃詩淳，台大法學士、日本北海道大學法學碩士博士。主要研究領域為身分法， 近來關心高齡者人權、財產管理與代際財產移轉議題，包括繼承、遺囑、成年監護、信託等。教授課目有身分法、物權、民法概要、日文法學名著選讀等課程。近年開展法資訊學的研究。著有〈遺產繼承之圖像與原理解析〉、〈涉訟榮民遺囑之特徵與法律問題〉等論文，請參見http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html 邵軒磊，台大法學士、政大法學碩士博士，專長：國際關係政治學。目前對資料蒐集、模型預測、可視化具有興趣。主要使用R(major)、python(minor)，以及SAS、SPSS、matlab等軟體，詳情請參考：http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/。(字串長度:803)```conf---->DS(字串長度:2)---->邵軒磊(字串長度:9)```website---->http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html , http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/(字串長度:83)---->http://邵軒磊(字串長度:16)'),(87,'2017-08-28 09:01:44',12,'name---->李祈均(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李祈均 (Jeremy)(字串長度:18)---->清大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9qZsKw-A44IR1p4d2ZtaDFEWjg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->機器智能與人類行為: 跨領域決策分析於醫療應用(字串長度:65)---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)```company---->清大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)---->李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授，研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術，尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔（文字、聲音、影像等）以研發跨領域，如醫療、教育、心理，相關演算法。他過去擔曾任ID Analytics公司旗下id:a lab的資料科學家，開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究，針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。(字串長度:608)```conf---->DS(字串長度:2)---->李祈均(字串長度:9)```website---->http://biic.ee.nthu.edu.tw/(字串長度:27)---->http://李祈均 (Jeremy)(字串長度:25)'),(88,'2017-08-28 09:01:44',13,'name---->黃彥棕(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->黃彥棕(字串長度:9)---->中研院統計所(字串長度:18)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9NGw7J6b8gXaU00VzBmcGRoc1U(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->Challenges and opportunities of confounding in data sciences: a case study of smoking and lung cancer mortality 干擾機制對資料科學帶來的挑戰與契機：以抽煙及肺癌存活的因果關係為例(字串長度:211)---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)```company---->中研院統計所(字串長度:18)---->副研究員(字串長度:12)```position---->副研究員(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)---->黃博士於2003自台大醫學系畢業，退伍後前往美國哈佛大學先後取得公共衛生碩士（2006, 主修計量方法）、生物統計碩士（2009）、流行病學及生物統計理學博士雙學位（2012）。研究所畢業後於美國布朗大學流行病學系及生物統計系擔任助理教授（2012-2016），於2016年9月返台於中研院統計所任職。黃博士之研究曾獲得國際生統學會東北美地區Research Advisory Board Poster Award（2012）、美國統計學會David P Byar Young Investigator Travel Award（2012）、布朗大學Richard Salomon Faculty Research Award（2013）及布朗大學Junior Research Award in Genetic Studies（2015）。黃博士研究領域包括：生物統計、因果推論、存活分析、流行病學及基因體學。(字串長度:806)```conf---->DS(字串長度:2)---->黃彥棕(字串長度:9)```website---->http://www.stat.sinica.edu.tw/personinfo/?sysid=5017880(字串長度:55)---->http://黃彥棕(字串長度:16)'),(89,'2017-08-28 09:01:44',14,'name---->李家岩(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李家岩(字串長度:9)---->教育(字串長度:6)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BwMeWHVjMsRLZGdZQXRnOEQ0VUE(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->製造資料？科學？！(字串長度:27)---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)```company---->教育(字串長度:6)---->工作者(字串長度:9)```position---->工作者(字串長度:9)---->否(字串長度:3)```desc---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)---->喜歡被稱為「教育工作者」，希望能為教育坦然地做一點事。喜歡以參謀的角度思考與思辨，探究問題的本質。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走，也喜歡進製造現場「觀察」，相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。熱衷於以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率與品質，相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。(字串長度:597)```conf---->DS(字串長度:2)---->李家岩(字串長度:9)```website---->http://polab.imis.ncku.edu.tw/(字串長度:30)---->http://李家岩(字串長度:16)'),(90,'2017-08-28 09:01:44',16,'name---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->女(字串長度:3)```name2---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B7s_TAiINyuFZWlfV1ZsekVUbHc(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->Detecting rumors and fake news online(字串長度:37)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)```company---->KAIST / School of Computing (字串長度:28)---->associate professor(字串長度:19)```position---->associate professor(字串長度:19)---->是(字串長度:3)```desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.<br><br> Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1560)---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)```conf---->DSK(字串長度:3)---->MEEYOUNG CHA(字串長度:12)```website---->http://ds.kaist.ac.kr/(字串長度:22)---->http://Meeyoung Cha(字串長度:19)'),(91,'2017-08-28 09:01:45',19,'name---->李宏毅(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->李宏毅(字串長度:9)---->台大電機(字串長度:12)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bzs7OI1N_nsYRDBsY1dqZE94c2s(字串長度:61)---->否(字串長度:3)```talk_title---->GAN (不是髒話)(字串長度:18)---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)```company---->台大電機(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->是(字串長度:3)```desc---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)---->現為臺大電機系助理教授，他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石，他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究，這些技術有很多的應用，例如：人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》四次，他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists(字串長度:618)```conf---->DS(字串長度:2)---->李宏毅(字串長度:9)```website---->http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/(字串長度:36)---->http://李宏毅(字串長度:16)'),(92,'2017-08-28 09:01:45',20,'name---->彭其捷(字串長度:9)---->男(字串長度:3)```name2---->彭其捷(字串長度:9)---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B04RI8T3EjsKSGp6THdYWDNOYzg(字串長度:61)---->是(字串長度:3)```talk_title---->資料視覺化與使用者經驗設計(字串長度:39)---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。  『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:877)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->數據專案經理(字串長度:18)```position---->數據專案經理(字串長度:18)---->是(字串長度:3)```desc---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。<br><br>『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:883)---->彭其捷畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過：資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等等類型專案，出版過 3 本使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠創造更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。(字串長度:390)```conf---->DS(字串長度:2)---->彭其捷(字串長度:9)```website---->https://about.me/divaka(字串長度:23)---->http://彭其捷(字串長度:16)'),(93,'2017-08-28 09:02:00',2,'name---->男(字串長度:3)---->張詠淳(字串長度:9)```name2---->台北醫學大學大數據科技與管理研究所(字串長度:51)---->張詠淳(字串長度:9)```front_photo---->是(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0Bw_OtFTydVCySU94dXlYZGFYOHc(字串長度:61)```talk_title---->在這個網路普及的時代，社群多媒體已經成為人們分享與取得知識的重要來源，讓我們一同探索文字探勘技術用於社群多媒體分析的奧妙吧！！(字串長度:189)---->一窺文字探勘之奧妙(字串長度:27)```company---->博士(字串長度:6)---->台北醫學大學大數據科技與管理研究所(字串長度:51)```position---->是(字串長度:3)---->博士(字串長度:6)```desc---->張詠淳博士專精於文字探勘與檢索、對談式問答機器人，以及相關的機器學習與語言辨識技術。張博士自2008年就在中央研究院服國防役，其間參與了自然輸入法開發，於2016年擔任博士後研究員，並榮獲中研院博士後傑出研究獎。張博士近年來發表多篇國內外期刊論文以及會議論文，其中包含了頂尖期刊TKDE以及頂尖國際會議論文ACL等。近期的研究重點之一在於結合句構知識表達與機器學習，打造一個具深度理解的智慧型對談機器人。另一個研究重點則是基於過去在文字分類上相關的研究成果，研發一個全自動的文字分類架構，此應用非常廣泛，例如：情感分析、主題偵測、甚至是問答系統等。(字串長度:792)---->在這個網路普及的時代，社群多媒體已經成為人們分享與取得知識的重要來源，讓我們一同探索文字探勘技術用於社群多媒體分析的奧妙吧！！(字串長度:189)```website---->http://張詠淳(字串長度:16)---->https://www.iis.sinica.edu.tw/pages/changyc(字串長度:43)'),(94,'2017-08-28 09:02:00',3,'name---->男(字串長度:3)---->王耀聰(字串長度:9)```name2---->TenMax(字串長度:6)---->Jazz Wang(字串長度:9)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0B6_uKxs0uwmubnhwZDdIRkN2eWc(字串長度:61)```talk_title---->中小企業與新創團隊看過來～本分享將以訪客追蹤像素（Tracking Pixel）為例，說明如何蒐集網站訪客的線上行為，並比較不同的資料匯流（Data Pipeline）設計的成本結構，藉此說明近期雲服務 Serverless 與微服務 (Microservices) 的趨勢如何幫您省錢。(字串長度:320)---->Data Pipeline Matters -- 以 Tracking Pixel 為例(字串長度:50)```company---->Data Architect(字串長度:14)---->TenMax(字串長度:6)```position---->是(字串長度:3)---->Data Architect(字串長度:14)```desc---->- 台灣資料工程協會發起人 - 台灣 Hadoop 使用者社群共同創辦人/傳教士 - Hadoop : The Definitive Guide、Hadoop Operations 兩書譯者(字串長度:157)---->中小企業與新創團隊看過來～本分享將以訪客追蹤像素（Tracking Pixel）為例，說明如何蒐集網站訪客的線上行為，並比較不同的資料匯流（Data Pipeline）設計的成本結構，藉此說明近期雲服務 Serverless 與微服務 (Microservices) 的趨勢如何幫您省錢。(字串長度:320)```website---->http://Jazz Wang(字串長度:16)---->https://about.me/jazzwang(字串長度:25)'),(95,'2017-08-28 09:02:00',5,'name---->女(字串長度:3)---->胡筱薇(字串長度:9)```name2---->School of BigData Management(字串長度:28)---->Camille Hu(字串長度:10)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0B1-7HeusmFbPTWk0cXdiLUpUc1E(字串長度:61)```company---->Assistant Professor(字串長度:19)---->School of BigData Management(字串長度:28)```position---->是(字串長度:3)---->Assistant Professor(字串長度:19)```desc---->喜愛新鮮的事物，對於資訊科技充滿熱情，外表看起來很活潑，但骨子裡是個阿宅，沒事喜歡窩在家裡觀察其他阿宅都在做什麼，愛家、愛耶穌，目前擔任東吳大學巨量資料管理學院助理教授，勉強算是個Data Watcher，也勉強算是個Data Player，近年來致力於巨量資料探勘以及社群網路分析應用之研究，同時也成立了資料實驗室(Data Lab)，並透過實際的專案項目，培養巨量資料分析人才。(字串長度:507)---->TBA(字串長度:3)'),(96,'2017-08-28 09:02:00',6,'name---->男(字串長度:3)---->曾俊雄(字串長度:9)```name2---->元智大學通訊工程系(字串長度:27)---->曾俊雄(字串長度:9)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0B59IzUnV5CLjcXNmRHFrVkE3NjQ(字串長度:61)```talk_title---->身為教職人員，看著講臺下的學子們，不免有一些期許，但是，我經常不由得問自己，小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會，接觸了情感學習這個領域，帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究，在本次演講中，會試著將這些研究結果進行說明及整理。(字串長度:365)---->課堂資料學：到底有沒有在上課(字串長度:42)```company---->助理教授/軟體工坊主持人(字串長度:34)---->元智大學通訊工程系(字串長度:27)```position---->是(字串長度:3)---->助理教授/軟體工坊主持人(字串長度:34)```desc---->我常覺得我們處於一個很有趣的時代，有機會親身體會到應用領域轉變的好幾個過程：首先是從一般單機型應用轉變成伺服端的架構，另外這幾年慢慢從伺服端架構又轉變成web-based的架構，大家討論的議題又從分散式計算轉成grid computing、web service，big data，以及 cloud computing，這幾年人工智慧又重新受到關注。面對這樣的轉變，我覺得過去我們談論的許多模型，不論是程式開發的模型，或是分散式計算的處理，其實有機會作一些調整，悠遊於新的時代，有很多新東西可以玩，在這樣的時間點做一個研究人員，是很幸福的。(字串長度:694)---->身為教職人員，看著講臺下的學子們，不免有一些期許，但是，我經常不由得問自己，小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會，接觸了情感學習這個領域，帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究，在本次演講中，會試著將這些研究結果進行說明及整理。(字串長度:365)'),(97,'2017-08-28 09:02:00',9,'name---->男(字串長度:3)---->蔡炎龍(字串長度:9)```name2---->政治大學應用數學系(字串長度:27)---->蔡炎龍(字串長度:9)```front_photo---->是(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0ByqkbzbmgT9kWkJEMTBmWVAyalU(字串長度:61)```talk_title---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,  我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:372)---->深度學習實作上的各種卡關(字串長度:36)```company---->副教授(字串長度:9)---->政治大學應用數學系(字串長度:27)```position---->是(字串長度:3)---->副教授(字串長度:9)```desc---->美國加州大學爾灣校區 (UC Irvine) 數學博士, 專攻純數學「代數幾何」領域, 但多年來看上 Python 「簡單、強大、可專注在問題而非程式語言本身」, 所以一直致力推廣 Python 程式語言。碩士班時期就研究神經網路, 直到約一年半前才重回深度學習的領域。已在多個場合介紹過深度學習的基本理論和實作方式, 也試著用深度學習的方法解決不同領域的問題。(字串長度:465)---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,<br><br>我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:378)'),(98,'2017-08-28 09:02:00',15,'name---->男(字串長度:3)---->邱泊寰(字串長度:9)```name2---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->邱泊寰(字串長度:9)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0ByCp5JP3Rf13MXRnaC0xNUxIRk0(字串長度:61)```talk_title---->數據分析最困難的任務之一是找對題目，好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍，但礙於種種制度，有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程，漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體，鎖定數據洞見，創造幸福價值。(字串長度:325)---->政府數據分析與Google Sprint體驗設計(字串長度:46)```company---->創辦人(字串長度:9)---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)```position---->是(字串長度:3)---->創辦人(字串長度:9)```desc---->喜歡體驗設計、愛好說故事、一星期看七本書(字串長度:60)---->數據分析最困難的任務之一是找對題目，好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍，但礙於種種制度，有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程，漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體，鎖定數據洞見，創造幸福價值。(字串長度:325)'),(99,'2017-08-28 09:02:01',17,'name---->男(字串長度:3)---->陳榮錡(字串長度:9)```name2---->國泰金控(字串長度:12)---->RC(字串長度:2)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0B9ZFnovPXi90RXdXeWs0R0tpaFU(字串長度:61)```talk_title---->資料處理微服務架構設計與實現(字串長度:42)---->資料科學在國泰(字串長度:21)```company---->資料科學家(字串長度:15)---->國泰金控(字串長度:12)```position---->是(字串長度:3)---->資料科學家(字串長度:15)```desc---->曾任YAHOO,Trendmicro,Amazon等軟體公司的工程師，後來不務正業開始了資料科學研究之旅，直到現在。而現今，工作卻像是資料科學工作者的打雜者。(字串長度:191)---->資料處理微服務架構設計與實現(字串長度:42)'),(100,'2017-08-28 09:02:01',18,'name---->女(字串長度:3)---->鄭旭詠(字串長度:9)```name2---->中央大學資訊工程系(字串長度:27)---->鄭旭詠(字串長度:9)```front_photo---->否(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0B38yagaBviZYZXBwYzUxbHd1aTA(字串長度:61)```talk_title---->智慧型監控的應用非常廣泛，本次演講將介紹兩種截然不同的應用，首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取，第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中，可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合，而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件，並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。(字串長度:582)---->智慧型監控系統之廣泛應用(字串長度:36)```company---->教授(字串長度:6)---->中央大學資訊工程系(字串長度:27)```position---->否(字串長度:3)---->教授(字串長度:6)```desc---->鄭旭詠博士為美國華盛頓大學電機博士及國立中央大學資訊工程博士。於2008年開始擔任國立中央大學資訊工程系助理教授，並於2013年升等為副教授，2017年升等為教授。研究領域為電腦視覺、視訊分析、影像處理以及智慧型系統等。學術成果豐碩。主持或參與多項相關研究計畫，對學術研究以及產業界皆有具體之貢獻。曾獲多項論文相關獎項。並於2013年獲得中央大學資訊電機學院101學年度新進研究優良教師，2015, 2016, 2017中央大學研究傑出獎，105年度中華民國系統學會學術傑出青年獎，105年度中國電機工程學會優秀青年電機工程師獎，105年度青年獎章等獎項。 (字串長度:747)---->智慧型監控的應用非常廣泛，本次演講將介紹兩種截然不同的應用，首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取，第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中，可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合，而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件，並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。(字串長度:582)```website---->http://鄭旭詠(字串長度:16)---->http://fox1.csie.ncu.edu.tw/~chengsy/index.shtml(字串長度:48)'),(101,'2017-08-28 09:02:01',21,'name---->男(字串長度:3)---->林鉦育(字串長度:9)```name2---->玉山銀行(字串長度:12)---->林鉦育(aha)(字串長度:14)```front_photo---->是(字串長度:3)---->https://drive.google.com/open?id=0BxEplIEPKoHfdVEzRThnWVAtOU0(字串長度:61)```talk_title---->根據玉山資料處理流程與業務應用經驗，分享實務故事與未來玉山AI發展應用的可能方向。(字串長度:119)---->Data and AI @ E.SUN bank(字串長度:24)```company---->襄理(字串長度:6)---->玉山銀行(字串長度:12)```position---->等內容確定後才能決定(字串長度:30)---->襄理(字串長度:6)```desc---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。<br><br>(字串長度:934)---->根據玉山資料處理流程與業務應用經驗，分享實務故事與未來玉山AI發展應用的可能方向。(字串長度:119)```website---->http://林鉦育(aha)(字串長度:21)---->https://funny.aha.taipei(字串長度:24)'),(102,'2017-08-28 09:02:01',22,'name---->男(字串長度:3)---->黃士傑(字串長度:9)```name2---->Google DeepMind(字串長度:15)---->黃士傑 Aja Huang(字串長度:19)```front_photo---->否(字串長度:3)---->(字串長度:0)```talk_title---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)---->AlphaGo - 深度學習與強化學習的勝利(字串長度:46)```company---->Research Scientist(字串長度:18)---->Google DeepMind(字串長度:15)```position---->否(字串長度:3)---->Research Scientist(字串長度:18)```desc---->AlphaGo首席工程師。畢業於國立台灣師範大學資訊工程研究所，現在是Google DeepMind的資深研究員。(字串長度:127)---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)'),(103,'2017-08-29 02:24:03',22,'name---->黃士傑(字串長度:9)---->楊立偉(字串長度:9)```name2---->黃士傑 Aja Huang(字串長度:19)---->楊立偉(字串長度:9)```front_photo---->(字串長度:0)---->https://drive.google.com/open?id=0B2Xcy2sXQoHmR0NpUlNZZDdUcVE(字串長度:61)```talk_title---->AlphaGo - 深度學習與強化學習的勝利(字串長度:46)---->文字分析在財務上的應用-以股價預測為例(字串長度:55)```company---->Google DeepMind(字串長度:15)---->國立台灣大學(字串長度:18)```position---->Research Scientist(字串長度:18)---->教授(字串長度:6)```desc---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)---->神奇的文字分析，能夠從字裡行間，了解群眾及媒體對於股價的看好或看壞，進而預測未來的走勢。將以淺顯易懂的內容，搭配實際的例子，帶領聽眾感受非結構性資料分析的威力。(字串長度:240)```website---->http://黃士傑 Aja Huang(字串長度:26)---->http://homepage.ntu.edu.tw/~wyang/(字串長度:34)'),(104,'2017-08-29 05:42:18',3,'company---->TenMax(字串長度:6)---->騰學廣告(字串長度:12)'),(105,'2017-08-29 05:42:18',4,'company---->國立清華大學(字串長度:18)---->國立清華大學/電機系(字串長度:28)'),(106,'2017-08-29 05:42:18',5,'company---->School of BigData Management(字串長度:28)---->東吳大學/巨量資料管理學院(字串長度:37)'),(107,'2017-08-29 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His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)'),(176,'2017-09-02 15:08:10',2,'me_desc---->(字串長度:0)---->張詠淳博士專精於文字探勘與檢索、對談式問答機器人，以及相關的機器學習與語言辨識技術。張博士自2008年就在中央研究院服國防役，其間參與了自然輸入法開發，於2016年擔任博士後研究員，並榮獲中研院博士後傑出研究獎。張博士近年來發表多篇國內外期刊論文以及會議論文，其中包含了頂尖期刊TKDE以及頂尖國際會議論文ACL等。近期的研究重點之一在於結合句構知識表達與機器學習，打造一個具深度理解的智慧型對談機器人。另一個研究重點則是基於過去在文字分類上相關的研究成果，研發一個全自動的文字分類架構，此應用非常廣泛，例如：情感分析、主題偵測、甚至是問答系統等。(字串長度:792)'),(177,'2017-09-02 15:08:11',3,'me_desc---->(字串長度:0)---->- 台灣資料工程協會發起人 - 台灣 Hadoop 使用者社群共同創辦人/傳教士 - Hadoop : The Definitive Guide、Hadoop Operations 兩書譯者(字串長度:157)'),(178,'2017-09-02 15:08:11',4,'me_desc---->(字串長度:0)---->Min Sun is an assistant professor at National Tsing Hua University in Taiwan. Before that, he was a postdoctoral researcher at Washington University in Seattle and he graduated from the University of Michigan with a Ph.D. degree in EE: System. He also won the best paper award of 3dRR in 2007, paper award of CVGIP in 2015, 2016, and 2017, and the winner of Thor challenge in CVPR 2017.(字串長度:386)'),(179,'2017-09-02 15:08:11',5,'me_desc---->(字串長度:0)---->喜愛新鮮的事物，對於資訊科技充滿熱情，外表看起來很活潑，但骨子裡是個阿宅，沒事喜歡窩在家裡觀察其他阿宅都在做什麼，愛家、愛耶穌，目前擔任東吳大學巨量資料管理學院助理教授，勉強算是個Data Watcher，也勉強算是個Data Player，近年來致力於巨量資料探勘以及社群網路分析應用之研究，同時也成立了資料實驗室(Data Lab)，並透過實際的專案項目，培養巨量資料分析人才。(字串長度:507)'),(180,'2017-09-02 15:08:11',6,'me_desc---->(字串長度:0)---->我常覺得我們處於一個很有趣的時代，有機會親身體會到應用領域轉變的好幾個過程：首先是從一般單機型應用轉變成伺服端的架構，另外這幾年慢慢從伺服端架構又轉變成web-based的架構，大家討論的議題又從分散式計算轉成grid computing、web service，big data，以及 cloud computing，這幾年人工智慧又重新受到關注。面對這樣的轉變，我覺得過去我們談論的許多模型，不論是程式開發的模型，或是分散式計算的處理，其實有機會作一些調整，悠遊於新的時代，有很多新東西可以玩，在這樣的時間點做一個研究人員，是很幸福的。(字串長度:694)'),(181,'2017-09-02 15:08:11',7,'me_desc---->(字串長度:0)---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)<br><br>在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:307)'),(182,'2017-09-02 15:08:11',8,'me_desc---->(字串長度:0)---->2007年畢業於台灣大學資訊工程研究所，博士論文題目為「蛋白質非穩定區段之預測與特性研究」。之後加入趨勢科技從事雲端平台的建置與相關演算法開發，利用資料探勘與機器學習等技術來主動偵測垃圾郵件、色情網站及惡意軟體。將處理人類病毒相關演算法運用到處理電腦病毒上，跨領域活用演算法來有效處理資料。2015年成立亞大基因，建立一個擁有生物資訊和大數據分析技術雙重優勢的軟體研發團隊，專注致力於發展創新的人類基因序列數據挖掘（Data Mining）技術及分析軟體平台（Analytics Platform），進而幫助臨床醫師有效利用基因體資料提供病人精準的醫療。(字串長度:757)'),(183,'2017-09-02 15:08:11',9,'me_desc---->(字串長度:0)---->美國加州大學爾灣校區 (UC Irvine) 數學博士, 專攻純數學「代數幾何」領域, 但多年來看上 Python 「簡單、強大、可專注在問題而非程式語言本身」, 所以一直致力推廣 Python 程式語言。碩士班時期就研究神經網路, 直到約一年半前才重回深度學習的領域。已在多個場合介紹過深度學習的基本理論和實作方式, 也試著用深度學習的方法解決不同領域的問題。(字串長度:465)'),(184,'2017-09-02 15:08:11',10,'me_desc---->(字串長度:0)---->吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業，其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為台北科技大學資訊與財經管理系助理教授，致力於推廣資金管理的數學與使用 R 語言研發金融交易策略，期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。(字串長度:395)'),(185,'2017-09-02 15:08:11',11,'me_desc---->(字串長度:0)---->黃詩淳，台大法學士、日本北海道大學法學碩士博士。主要研究領域為身分法， 近來關心高齡者人權、財產管理與代際財產移轉議題，包括繼承、遺囑、成年監護、信託等。教授課目有身分法、物權、民法概要、日文法學名著選讀等課程。近年開展法資訊學的研究。著有〈遺產繼承之圖像與原理解析〉、〈涉訟榮民遺囑之特徵與法律問題〉等論文，請參見http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html 邵軒磊，台大法學士、政大法學碩士博士，專長：國際關係政治學。目前對資料蒐集、模型預測、可視化具有興趣。主要使用R(major)、python(minor)，以及SAS、SPSS、matlab等軟體，詳情請參考：http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/。(字串長度:803)'),(186,'2017-09-02 15:08:11',12,'me_desc---->(字串長度:0)---->李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授，研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術，尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔（文字、聲音、影像等）以研發跨領域，如醫療、教育、心理，相關演算法。他過去擔曾任ID Analytics公司旗下id:a lab的資料科學家，開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究，針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。(字串長度:608)'),(187,'2017-09-02 15:08:11',13,'me_desc---->(字串長度:0)---->黃博士於2003自台大醫學系畢業，退伍後前往美國哈佛大學先後取得公共衛生碩士（2006, 主修計量方法）、生物統計碩士（2009）、流行病學及生物統計理學博士雙學位（2012）。研究所畢業後於美國布朗大學流行病學系及生物統計系擔任助理教授（2012-2016），於2016年9月返台於中研院統計所任職。黃博士之研究曾獲得國際生統學會東北美地區Research Advisory Board Poster Award（2012）、美國統計學會David P Byar Young Investigator Travel Award（2012）、布朗大學Richard Salomon Faculty Research Award（2013）及布朗大學Junior Research Award in Genetic Studies（2015）。黃博士研究領域包括：生物統計、因果推論、存活分析、流行病學及基因體學。(字串長度:806)'),(188,'2017-09-02 15:08:11',14,'me_desc---->(字串長度:0)---->喜歡被稱為「教育工作者」，希望能為教育坦然地做一點事。喜歡以參謀的角度思考與思辨，探究問題的本質。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走，也喜歡進製造現場「觀察」，相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。熱衷於以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率與品質，相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。(字串長度:597)'),(189,'2017-09-02 15:08:11',15,'me_desc---->(字串長度:0)---->喜歡體驗設計、愛好說故事、一星期看七本書(字串長度:60)'),(190,'2017-09-02 15:08:11',16,'me_desc---->(字串長度:0)---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)'),(191,'2017-09-02 15:08:11',17,'me_desc---->(字串長度:0)---->曾任YAHOO,Trendmicro,Amazon等軟體公司的工程師，後來不務正業開始了資料科學研究之旅，直到現在。而現今，工作卻像是資料科學工作者的打雜者。(字串長度:191)'),(192,'2017-09-02 15:08:11',18,'me_desc---->(字串長度:0)---->鄭旭詠博士為美國華盛頓大學電機博士及國立中央大學資訊工程博士。於2008年開始擔任國立中央大學資訊工程系助理教授，並於2013年升等為副教授，2017年升等為教授。研究領域為電腦視覺、視訊分析、影像處理以及智慧型系統等。學術成果豐碩。主持或參與多項相關研究計畫，對學術研究以及產業界皆有具體之貢獻。曾獲多項論文相關獎項。並於2013年獲得中央大學資訊電機學院101學年度新進研究優良教師，2015, 2016, 2017中央大學研究傑出獎，105年度中華民國系統學會學術傑出青年獎，105年度中國電機工程學會優秀青年電機工程師獎，105年度青年獎章等獎項。 (字串長度:747)'),(193,'2017-09-02 15:08:11',19,'me_desc---->(字串長度:0)---->現為臺大電機系助理教授，他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石，他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究，這些技術有很多的應用，例如：人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》四次，他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists(字串長度:618)'),(194,'2017-09-02 15:08:11',20,'me_desc---->(字串長度:0)---->彭其捷畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過：資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等等類型專案，出版過 3 本使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠創造更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。(字串長度:390)'),(195,'2017-09-02 15:08:11',21,'me_desc---->(字串長度:0)---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。<br><br>(字串長度:934)'),(196,'2017-09-02 15:08:11',22,'me_desc---->(字串長度:0)---->楊立偉教授研究領域為資料庫及語意分析技術、搜尋引擎、數位行銷，於國立台灣大學工商管理學系暨商學研究所任教超過十年。同時，是台灣規模最大的網路情報與社群口碑自動分析平台OpView及意藍資訊公司的創辦人，也是資訊及通信國家標準技術委員，擁有超過20項語意分析專利，授課生動幽默，兼具理論及實務背景。(字串長度:428)'),(197,'2017-09-02 15:08:11',23,'me_desc---->(字串長度:0)---->溫在弘博士於2009年任職於國立台灣大學地理環境資源學系，並兼任台大人口與性別研究中心、統計碩士學位學程以及傳染病防治研究與教育中心等教研工作。研究興趣是地理過程的數理建模與空間分析，著重於都市環境人口移動導致的傳染病疫情、連續犯罪等的地理擴散現象。近年獲得科技部的學術獎勵，包括：｢優秀年輕學者研究計畫｣（2014-2016）、｢吳大猷先生紀念獎｣<br><br>(2015)以及｢補助大專校院延攬特殊優秀人才措施｣ (2016)等。(字串長度:586)'),(198,'2017-09-02 15:08:11',24,'me_desc---->(字串長度:0)---->劉憲錡 Toby Liu 是由智庫驅動發起之第二期資料英雄計畫參與者之一，中大經濟系畢業後，目前是清大資應用所碩士生，研究主題包含資料探勘、語意分析、情緒分析等。研究之餘，他還是個開放原始碼社群貢獻者，參與社群包括開源人年會、零時政府年會、台灣摩茲社群、國立中央大學網路開源社。 他信仰資料科學，並且希望這個世界能藉由資料科學的力量變得稍微好一點點。 (字串長度:504)'),(199,'2017-09-02 15:08:11',25,'desc---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.<br><br>Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.<br><br>Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.<br><br>In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.<br><br>In 2008, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.<br><br>We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.<br><br>Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.<br><br>In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.<br><br><br><br>In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.<br><br>This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.<br><br>Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues. (字串長度:2174)---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.<br><br>Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.<br><br>Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.<br><br>In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.<br><br>In 2010/11, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.<br><br>We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.<br><br>Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.<br><br>In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.<br><br><br><br>In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.<br><br>This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.<br><br>Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues.(字串長度:2176)```me_desc---->(字串長度:0)---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences (for education, training, and entertainment). Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949,<br><br>9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&amp;A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries. Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University, and was tenured in 2003 and promoted to full professor in 2006. Ed has served on ACM (SIGMOD, KDD, MM, CIKM), VLDB, IEEE, WWW, and SIAM conference program committees, and co-chaired several conferences including MMM, ACM MM, ICDE, and WWW. He is a recipient of the NSF Career Award, IBM Faculty Partnership Award, and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:2279)'),(200,'2017-09-02 15:08:11',26,'me_desc---->(字串長度:0)---->優拓資訊 Data Scientist Lead，負責團隊建制以及機器學習模型的訓練和佈署。平時發一些 PR 到開源的 python 專案，偶爾參加 Kaggle 競賽，最近在追 Reinforcement Learning 的論文(字串長度:220)'),(201,'2017-09-02 15:08:11',27,'me_desc---->(字串長度:0)---->清華大學統計所畢，目前於 KKBOX 研究開發中心 (Research Develop Center) 擔任資料科學家。(字串長度:112)'),(202,'2017-09-02 15:08:11',28,'me_desc---->(字串長度:0)---->吳沛燊，臺大醫院復健科總醫師，均一教育平台 Data Scientist，協助建立data driven的文化，透過各種管道自學以逐步累積實戰經驗。(字串長度:170)'),(203,'2017-09-02 15:08:11',29,'me_desc---->(字串長度:0)---->補(字串長度:3)'),(204,'2017-09-02 15:08:11',30,'me_desc---->(字串長度:0)---->蘇黎於 2012 年畢業於國立台灣大學電信工程學研究所，2012 至 2016 年間為中央研究院音樂與音訊運算實驗室之博士後研究員，2017 年起為中央研究院資訊課學研究所助研究員，專長為訊號處理、機器學習與音樂資訊檢索，所掌握的技術包含自動採譜、音高偵測、拍點追蹤、聲源分離、樂器辨識、自動音樂對譜、音樂互動式系統、音樂與多媒體應用等等。所開發之自動多重音高偵測 系統在 MIREX 競賽中名列史上前五強。自 2014 年起擔任國際音樂資訊檢索會 議 (ISMIR) 之技術會議委員。所研發之自動音樂對譜以及視覺化之系統將於 2017年11月於國家音樂廳展演。(字串長度:737)'),(205,'2017-09-02 15:08:11',31,'me_desc---->(字串長度:0)---->東華應數副教授，今年在台灣<br><br>Python 年會專業課程、TWSIAM 會前工作坊 PyDay、台大黑客松資料科學學程、Taipei.py 、南港高中及花蓮.py Omega Zone 開設資料科學、影像處理的工作坊或課程。 創辦花蓮.py 及實做數學，定期、不定期組織各項活動。(字串長度:322)'),(206,'2017-09-02 15:08:11',32,'me_desc---->(字串長度:0)---->郭博士與鄭勝丰、宋政桓一同創立走著瞧 (Gogolook) 公司，目前擔任 whoscall 開發團隊執行長。曾就讀於成大工業設計學系，畢業於清華大學工業工程研究所，其專精領域為產品設計與使用者經驗研究。(字串長度:262)'),(207,'2017-09-02 15:08:11',33,'me_desc---->(字串長度:0)---->Yu-Shuen Wang is an Associate professor of the Department of Computer Science at National Chiao-Tung University. He received his PhD degree from Visual System Laboratory, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC, in 2010. His research interests include Computer Graphics, Visual Media Retargeting, Image Manipulation, Focus+Context Visualization and Skeletonization. (字串長度:378)'),(208,'2017-09-02 15:08:11',34,'me_desc---->(字串長度:0)---->張俊鴻醫師具有醫學與資訊工程學位, 為國內少數從事臨床服務並能自行分析醫療資料研究的專科醫師, 近三年七次於國際學會口頭論文報告, 並且獲六項國際學會獎項.(字串長度:220)'),(209,'2017-09-02 15:08:11',35,'me_desc---->(字串長度:0)---->Frederick Kin Hing Phoa, Ph.D: He has been an Associate Research Fellow of the Institute of Statistical Science at Academia Sinica (ISSAS) since 2013. He received his B.S. Physical Chemistry, B.S. Applied Mathematics, M.S. Statistics and Ph.D. Statistics from University of California at Los Angeles (UCLA) in 2001, 2002, 2006 and 2009 respectively. He was an Assistant Research Fellow of the ISSAS in 2009-2013. He conducted the Excellent Young Researcher Research Project supported by Ministry of Science and Technology (MOST) during 2013-2016. He received the Career Development Award from Academia Sinica in 2014. He received the Ta-You Wu Memorial Award (Young Researcher Award) from MOST. He received the best paper award in the World Congress of Engineering in 2015. He received an International Cost-Share Exchange Scheme funded by MOST and Royal Society of UK during 2016-2018. In the past eight years (2009-2017), he has published 44 papers in the areas of design and analysis of experiments, network data analysis, nature-inspired metaheuristic optimization and many others. In addition, he has given 88 invited talks in the international conferences and 59 seminar talks in the universities around the world. He organized two conferences of experimental design and analysis (CEDA) in 2014 and 2016. His international collaborations cover research groups in USA, UK, Canada, Japan, China, Hong Kong, and many other countries.(字串長度:1436)'),(210,'2017-09-02 15:08:11',36,'me_desc---->(字串長度:0)---->陳煥宗是清華大學資工系副教授，研究領域為電腦視覺。(字串長度:75)'),(211,'2017-09-02 15:08:11',37,'me_desc---->(字串長度:0)---->現任中研究民族所助研究員，兼任台大心理系助理教授。研究領域為文化與社會認知、正向心理學、自我與人際動機、正念。研究旨趣聚焦於台灣社會文化之快速變化對人我適應的影響，係從 「自我彰顯之緩解」（可參考「研之有物訪談」http://research.sinica.edu.tw/mindfulness-chang-jen-ho/）及「文化訊息多元性的整合」兩方面切入。(字串長度:431)'),(212,'2017-09-02 15:08:11',38,'me_desc---->(字串長度:0)---->Ann Chen, 台大資管系博士。鑽研的領域為資料探勘、文字探勘及機器學習。先前於台灣雅虎電商部門開發推薦系統及個人化搜尋，現於 KKBOX 負責音樂串流服務個人化體驗的打造(字串長度:230)'),(213,'2017-09-02 15:08:11',39,'me_desc---->(字串長度:0)---->AlphaGo首席工程師。畢業於國立台灣師範大學資訊工程研究所，現在是Google DeepMind的資深研究員。(字串長度:127)'),(214,'2017-09-02 15:08:11',40,'me_desc---->(字串長度:0)---->張源俊畢業於University of Illinois at Urbana/Champaign 統計系，目前是中央研究院統計科學研究所研究員。研究領域包括 Sequential Analysis, Machine Learning, Educational and Psyhcological Testing, Classification, and their applications in Biostatistics or Bio-medicine research.(字串長度:308)'),(215,'2017-09-02 15:08:11',41,'me_desc---->(字串長度:0)---->杜書儒在長庚大學醫學影像暨放射科學系擔任副教授。在美國Indiana 州West Lafayette 的Purdue University拿到物理學博士學位，博士論文是利用蒙地卡羅與平行高速電腦運算的方法研究中子星的能量問題。之後在Texas 州Houston的 The University of Texas MD Anderson Cancer Center 擔任博士後研究員。研究方向與興趣包括近代醫學物理、醫學影像特徵分析、機器學習、電腦斷層掃描、磁共振影像、與放射治療。教授課程包括近代醫學物理專題與特論、放射物理學、放射物理學實驗、應用數學、機器學習、醫學影像特論、與進階近代物理。平常的喜好包括美食、游泳、與爬山。(字串長度:734)'),(216,'2017-09-02 15:08:11',42,'me_desc---->(字串長度:0)---->現任教於台北商業大學商業設計與管理系，其研究興趣專注於發展互聯網與行動App產品、更特別著重在用戶體驗、商業模式、以及營銷增長機制等設計思考研究與實務應用。溫博士過去曾分別服務於美國矽谷Palo Alto研究中心電腦科學實驗室、中央研究院資訊科學研究所，並曾參與四家互聯網新創公司創立與經營。近三年分別赴產官學界分享近70場創業與設計主題相關演講，亦輔導多項學界研發成果參與網路App創業，獲得多項全國性的創業獎項。其研發成果亦代表科技部參展2015年台北國際發明展，擔任開募記者會代表。(字串長度:690)'),(217,'2017-09-02 15:08:11',43,'me_desc---->(字串長度:0)---->kaggle業餘玩家(字串長度:18)'),(218,'2017-09-02 15:08:11',44,'me_desc---->(字串長度:0)---->朱威達教授於 2006 年在台灣大學取得博士學位，2007 年起任職於中正大學資訊工程學系。曾在多媒體頂尖研討會 ACM Multimedia 獲得最佳論文獎，也曾到美國哥倫比亞大學、日本名古屋大學擔任短期訪問學者。研究方向為多媒體內容分析與檢索、電腦視覺、圖形識別、訊號處理等，已發表超過八十篇國際會議與期刊論文。近年來致力於深度學習技術應用於影像美學、異質媒體關聯性分析、漫畫的組成與風格、以及影像風格分析，期盼以更貼近人的感官的角度推展多媒體內容分析研究。(字串長度:639)'),(219,'2017-09-02 15:08:11',45,'me_desc---->(字串長度:0)---->王淳恆，目前於聯發科技擔任技術副理，從事車用晶片開發。15年以上通訊與影像的晶片設計、訊號處理與演算法相關的工作經驗。閒暇之餘使用資料科學進行股價分析，開發相關算法超過10年。(字串長度:256)'),(220,'2017-09-02 15:08:11',46,'me_desc---->(字串長度:0)---->Ed H. Chi is a Research Scientist at Google, leading a team focused on recommendation systems, machine learning, and social interaction research. He has launched significant improvements of recommenders for YouTube, Google Play Store and Google+. With over 35 patents and over 100 research articles, he is known for research on Web and online social systems, and the effects of social signals on user behavior.<br><br> Prior to Google, he was the Area Manager and a Principal Scientist at Palo Alto Research Center\'s Augmented Social Cognition<br><br>Group, where he led the group in understanding how social systems help groups of people to remember, think and reason. Ed completed his three degrees (B.S., M.S., and Ph.D.) in 6.5 years from University of Minnesota, and has been doing research on software systems since 1993. He has been featured and quoted in the press, including the Economist, Time Magazine, LA Times, and the Associated Press, and has won awards for both teaching and research. He has a<br><br>In his spare time, Ed is an avid photographer and snowboarder.(字串長度:1079)'),(221,'2017-09-02 15:08:11',47,'me_desc---->(字串長度:0)---->陳維超是行品股份有限公司 (Skywatch Inc.) 的創辦人，負責雲端視訊監控與 IoT 相關之產品與技術開發。他同時也是台灣大學資訊工程學系的兼任助理教授，主要研究興趣為 GPU 繪圖硬體，電腦繪圖，計算照相學，擴增實境，與電腦視覺等。陳博士畢業於台灣大學電機系、電機研究所、美國北卡羅萊納大學 (UNC-Chapel Hill)，並曾任職於加州矽谷 NVIDIA 擔任系統架構師，與 Nokia Research Palo Alto 擔任資深研究員。(字串長度:532)'),(222,'2017-09-02 15:08:11',48,'me_desc---->(字串長度:0)---->張智傑博士，於2012年取得博士學位，目前任職於富邦創新科技辦公室，主要負責富邦集團大數據/資料科學/人工智慧發展整合及規劃。(字串長度:177)'),(223,'2017-09-02 15:08:11',49,'me_desc---->(字串長度:0)---->（請先延用去年的資料好嗎，謝謝）(字串長度:48)'),(224,'2017-09-02 15:08:11',50,'me_desc---->(字串長度:0)---->世恩目前為 QSearch 技術長，在數據分析與系統開發有很高的熱忱，投入於社群分析已超過5年，與夥伴協助客戶於市場調查、合作夥伴分析、社群危機處理，社群。2017 年以商用技術類獲選為 Forbes 30 Under 30 。(字串長度:272)'),(225,'2017-09-02 15:08:11',51,'me_desc---->(字串長度:0)---->從 2005 年接觸人工智慧到現在，玩過 AI 整合大型 CNC 工具機、自學習行走機器人、個人化推薦系統、資訊安全、開源專案、AI 開放課程、智能穿載式裝置開發、互聯網、電子商務、數據分析、敏捷開發、AI 程式交易、金融數據分析等等，擁有大型跨國產品開發和領導國際團隊經驗，目前成立台灣機器學習和中國手撕深度學習，以培育能落實 AI 技術並貢獻社會的人才種子為休閒目標。(字串長度:508)'),(226,'2017-09-02 15:08:11',52,'me_desc---->(字串長度:0)---->First degree and Master\'s degree in Computer Science, both @ NTHU Taiwan; PhD research on alignment uncertainty and evolutionary analysis of Drosophila odorant receptor genes based on RNAseq @ CRG, Barcelona. Interested in the prediction of protein functional classes; interaction between alignment and evolution; evolutionary analysis based on RNAseq.(字串長度:352)'),(227,'2017-09-02 15:08:11',53,'me_desc---->(字串長度:0)---->郭立言，國家中山科學研究院助理研究員、國立臺灣大學電機所博士生、資料科學家。具備資料收集、整理、分析等實務經驗。熱愛軟體開發與創新，專業致力於資料探勘、深度學習以及推薦系統相關應用。擅長根據專案需求，打造資料分析系統。(字串長度:327)'),(228,'2017-09-02 15:08:11',54,'me_desc---->(字串長度:0)---->軟體架構師，專研後端技術與 DevOps 。於現職領導團隊開發雲端服務基礎架構以及深度學習平台(字串長度:125)'),(229,'2017-09-02 15:08:11',55,'me_desc---->(字串長度:0)---->新技術，新架構，新應用愛好者，在Machine Learning火熱的時代，也得努力從資料中找尋新樂趣、新價值的工程師。(字串長度:148)'),(230,'2017-09-02 15:08:11',56,'me_desc---->(字串長度:0)---->Wush 是有四年經驗的資料科學家、R語言套件的開發者，長年致力於R語言的推廣。 Wush曾參與許多世界級R語言套件的開發，如digest、knitr、swirlify與FeatureHashing等等，對R語言有深入的理解( https://github.com/wush978 )。Wush也曾在台灣經營R社群與推廣R語言，是Taiwan R User Group ( https://www.meetup.com/taiwan-R/ ) 的共同創辦人與ptt R_Language版 ( https://www.ptt.cc/bbs/R_Language/index.html )的創板板主。 在推廣R上，Wush與社群一同撰寫了一套免費開放的R語言的基礎、資料工程到資料視覺化的教材： http://datascienceandr.org 。(字串長度:649)'),(231,'2017-09-02 15:08:11',57,'me_desc---->(字串長度:0)---->台大土木所博士，畢業即創業，成立「創代科技股份有限公司」出任執行長，用資料科學專業，改變了過去交通領域中，偏向硬體投資的傳統思維。短短三年內，創造了許多創新且極具重大影響的代表作，亦擔任數據顧問/教授，包含：中國北京運輸研究院、重慶交通科學研究院、世界ITS大會、台灣大學、淡江大學、臺北捷運公司等。(字串長度:442)'),(232,'2017-09-02 15:08:11',58,'me_desc---->(字串長度:0)---->陳煥宗是清華大學資工系副教授，研究領域為電腦視覺。(字串長度:75)'),(233,'2017-09-02 15:08:11',59,'me_desc---->(字串長度:0)---->覺得有趣選了物理系，結果差點畢不了業。想做遊戲所以開始寫程式，結果沒進過遊戲公司。覺得電腦圖學好玩，結果接觸了電腦視覺。覺得機器學習很酷，結果待續。現在在 KKStream 披著 Android Adaptive Player 的皮，企圖跟同事強迫推銷自己都不太懂的演算法。(字串長度:341)'),(234,'2017-09-02 15:08:11',60,'me_desc---->(字串長度:0)---->張如瑩，成功大學資訊工程所博士，大學與碩士期間主修資訊管理，擁有MBA學歷。現為工業技術研究巨資中心成員，先前曾任職於中央研究院和一醫療資訊處理公司。在自然語言處理、文本探勘與分析、資訊檢索以及機器學習領域，累積近20年相當紮實且深厚的實作經驗及理論基礎，並擁有巨量資料處理和雲端計算的實作經驗，歷年作品曾榮獲--中華民國資訊月、教育部、僑委會、蕃薯藤等政府機關與商業團體的獎勵。除技術研發外，也擁有專案統籌規劃與管理、系統分析與設計、技術推廣及教育訓練等專業經驗。學術上，累積發表過三十餘篇論文，擁有專利，亦曾擔任過大學兼任講師、受邀擔任僑委會海外巡迴講師、自然語言與語音處理研討會Program Committee以及SCIE期刊的reviewer。(字串長度:909)'),(235,'2017-09-02 15:08:11',61,'me_desc---->(字串長度:0)---->林宭宇(Cliff Chiung Yu Lin)曾在Stanford研究人工智慧。畢業後首先任職於Google (2011-2015)，優化學術論文搜索系統，處理搜索系統中各式資料科學問題。之後於2015年加入在矽谷的早期新創團隊MetaMind，為客戶提供深度學習(Deep Learning)解決方案及開發所需之機器學習系統。於2016年被Salesforce併購後擔任人工智慧技術主管，建構可靠且可擴展的雲端平台，支援各式企業客戶的機器學習需求。目前在台灣創業中，專注於開發製造業所需之人工智慧系統。 (字串長度:584)'),(236,'2017-09-02 15:08:11',62,'me_desc---->(字串長度:0)---->Charles Chang is a Machine Learning Researcher at Trend Micro in the Core Technology Department. Charles has abundant experiences in using machine learning with computer go games and malware classification. He is now leading the Machine Learning Research/Operation team in XGen Endpoint Security product of Trend Micro.(字串長度:319)'),(237,'2017-09-02 15:08:11',63,'me_desc---->(字串長度:0)---->Coming soon(字串長度:11)'),(238,'2017-09-02 15:08:11',64,'me_desc---->(字串長度:0)---->林守德教授擁有台灣大學電機工程學士、密西根大學電機碩士、南加州大學計算語言學碩士學位和計算機科學博士學位，目前為國立臺灣大學資訊工程學系的教授，他創立台大的機器發明與社群網路探勘實驗室。在加入台大之前，他是羅沙拉摩斯國家實驗室的博士後研究員。林教授的研究包括機器學習和資料探勘、社群網絡分析和自然語言處理等領域。他的國際學術成就包括 2003 年 IEEE 網路智能會議最佳論文獎、2007 年 Google 研究獎、三度獲得微軟研究獎、IBM 研究獎助，2010 年及 2014 TAAI 優秀論文獎、2011 年 ASONAM 最佳論文獎，以及連續 5 年獲得美國空軍 AFOSR / AOARD 研究獎。他亦是 ACM KDD Cup 的 All Time Leader，領導或共同領導台大團隊贏得 5 次冠軍，今年也帶領研究團隊贏得 2016 年 WSDM Cup。他也曾獲得科技部吳大猷先生紀念獎，傑出人才基金會年輕學者研究獎，曾擔任 SIGKDD 的 senior program chair 及 ACL 的 area chair，目前是國際社群網絡探勘期刊、資訊科學與工程期刊和中文計算語言學期刊的副主編，也是科學人的「網路不打烊」單元作家之一。(字串長度:1252)'),(239,'2017-09-02 15:08:11',65,'me_desc---->(字串長度:0)----> Wen-Chih Peng received the BS and MS degrees from the National Chiao Tung University, Taiwan, in 1995 and 1997, respectively, and the Ph.D. degree in Electrical Engineering from the National Taiwan University, Taiwan, R.O.C in 2001. Currently, he is a professor at the department of Computer Science, National Chiao Tung University, Taiwan. Prior to joining the department of Computer Science and Information Engineering, National Chiao Tung University, he was mainly involved in the projects related to mobile computing, data broadcasting and network data management. Dr. Peng published some papers in several prestigious conferences, such as IEEE International Conference on Data Engineering (ICDE), IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) and ACM Conference on Information and Knowledge Management (ACM CIKM) and prestigious journals (e.g., IEEE TKDE, IEEE TMC, IEEE TPDS). Dr. Peng has the best paper award in ACM Workshop on location-based social network 2009 and the best student paper award in IEEE International Conference on Mobile Data Management 2011. His research interests include mobile computing, network data management and data mining. He is a member of IEEE.(字串長度:1189)'),(240,'2017-09-02 15:08:11',66,'me_desc---->(字串長度:0)---->郭耀仁畢業於臺灣大學商學研究所，是資料科學與推廣教育的愛好者，目前是新創團隊 Kyosei.ai 的共同創辦人之一，在臺大資工系統訓練班開設多門 R 語言與 Python 的資料科學相關課程，亦與企業合作提供客製化的內訓課程。在 Kyosei.ai 之前任職過上海的新創團隊、台北的軟體公司與銀行，閒暇時喜歡長跑與乒乓球；著有 R 語言使用者的 Python 學習筆記系列文，是 2017 iT 邦幫忙鐵人賽 Big Data 組冠軍，著有輕鬆學習 R 語言一書，由碁峰出版社出版。(字串長度:591)'),(241,'2017-09-02 15:08:11',67,'me_desc---->(字串長度:0)---->林煜軒博士為國內少數兼具臨床、企業界資歷之精神科醫師。<br><br>近年投入網路心理學等多項跨領域研究：譯作《網路成癮：評估及治療指引手冊》榮獲國健署「優良健康讀物推介獎」、編製「智慧型手機成癮量表」，獲得各國學者要求授權翻譯為德、法、義大利、匈牙利、芬蘭、葡萄牙、土耳其、印度等多國語言版本的高度肯定。致力研發雲端服務的手機程式 (App)，獲得多項國內外專利。受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。現為衛生福利部「本國兒童青少年健康政策白皮書—3C產品使用」召集人。<br><br> 林醫師經常於校園、社區、職場演講，積極建立產學合作平台，深耕社區健康促進，並協助研擬相關政策；推廣近年風行各大跨國企業的「員工協助計畫」(Employee Assistant Program)。(字串長度:947)'),(242,'2017-09-02 15:08:11',68,'me_desc---->(字串長度:0)---->在軟體界打滾，初探深度學習領域的迷途小書僮(字串長度:63)'),(243,'2017-09-02 15:08:11',69,'me_desc---->(字串長度:0)---->現任均一教育平台「軟體團隊活化者」的角色，非常高興有機會加入均一的團隊，均一非常看重自己的文化：「誠信正直、實事求是、積極主動、以終為始 . . .」，建構在文化的基礎上，我們致力於用證據、論述和辯證找出團隊的方向和做事的方法。<br><br>我非常相信善用「資料」，我們可以更認清「事實」，而認清事實可以幫助我們做更對的決定，最終有更大的機會幫助團隊解決困難的問題。(字串長度:524)'),(244,'2017-09-02 15:08:11',70,'me_desc---->(字串長度:0)---->NingChen擅長網站、產業分析及社群經營，並相信資料可以讓世界變得不一樣。她嘗試將時間及精力花在創造一個對於初學者及專家都友善的協作環境。 曾經是雅虎媒體數據分析師，此外，做過16年選舉輿情分析，做不同溫層議題發酵觀察；此外，參與環保署開放資料污染監測系統，NGO捐款行為分析。(字串長度:395)'),(245,'2017-09-02 15:08:11',71,'me_desc---->(字串長度:0)---->洪瑞鴻副教授 現任國立交通大學資訊工程系副教授，曾任美國麻州醫學大學附設醫院之博士後研究員、交通大學生物科技學系以及生物資訊所副教授。專長為次世代定序的高速演算法，以及發展機器學習技術應用於基因體生物資訊的分析。(字串長度:316)'),(246,'2017-09-02 15:08:11',72,'me_desc---->(字串長度:0)---->我希望能將資料科學與人工智慧的工具，應用在解決是常生活的問題上。(字串長度:96)'),(247,'2017-09-02 15:08:11',73,'me_desc---->(字串長度:0)---->加州大學柏克萊分校經濟學博士，現為香港中文大學經濟系講師及計算設施主任，負責學系的高性能計算機集群及計算機實驗室。(字串長度:171)'),(248,'2017-09-02 15:08:11',74,'me_desc---->(字串長度:0)---->Jiazheng Zhou is a senior engineer at Computational Intelligence Technology Center, Industrial Technology Research Institute. Prior to joining ITRI in 2015, he was a postdoctoral research fellow in Department of Computer Science at National Tsing Hua University, where he received his Ph.D. and M.S. degrees in 2011 and 2004, respectively. His research interests include machine learning, cloud computing, high performance computing, cluster computing, and interconnection networks.(字串長度:482)'),(249,'2017-09-02 15:08:11',75,'me_desc---->(字串長度:0)---->陳宜欣，美國南加州大學資訊科學博士，目前在清華大學資訊工程系任教， 自大學與碩士時期在管理學院的薰陶，始終相信：好的科技技術應該蘊涵著 人文關懷。帶領來自世界各地的研究團隊成員，致力運用資料分析技術來找 出大數據背後的群眾智慧，最近將焦點放在跨語系情緒與心理分析技術、以及將資料科學技術應用在音樂治療上。研究之餘，協助實驗教育的照海華德福建校，並執筆人氣部落格『 教書匠的夢 想 』。(字串長度:564)'),(250,'2017-09-02 15:08:11',76,'me_desc---->(字串長度:0)---->任職於成功大學心理學系，專長為心理學中的量化方法與模型，喜歡將統計應用於日常生活與公共領域，深信解讀統計資訊將成為國民的基本素養。開設有「日常生活中的統計」課程，並與學生一起維護與課程同名的臉書專頁。著有「R在行為科學的應用」以及「給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計」。(字串長度:409)'),(251,'2017-09-02 15:08:11',77,'me_desc---->(字串長度:0)---->後補。(字串長度:9)'),(252,'2017-09-02 15:08:11',78,'me_desc---->(字串長度:0)---->臺灣大學心理學系黃從仁助理教授畢業於臺灣大學數學系、臺灣大學物理學研究所、波士頓大學認知與神經系統研究所。他的研究專長為應用類神經網路等數理模型來研究人類認知行為。目前他的「模型建構與資訊學實驗室」致力於使用資訊科技來進行心理學與神經科學的巨量資料研究，在議題上聚焦於社會認知/學習/記憶。研究之外，他曾擔任科羅拉多大學認知科學研究所以及臺灣大學身體心靈文化整合影像研究中心的資訊系統架構師兼管理員。(字串長度:596)'),(253,'2017-09-02 15:08:11',79,'company---->中央研究院 / 資訊科學所(字串長度:33)---->中央研究院資訊科學研究所(字串長度:36)```me_desc---->(字串長度:0)---->台大心理所畢，現為中研院資料洞察實驗室資料科學家。大學及研究所期間在行為科學與神經科學的灰色世界遊走，擅長實驗設計與統計分析以及功能性磁振造影分析與建模。在發現現實世界滿出來的資料就是最大的實驗室及遊樂場後，一腳踩進這巨大的社會實驗室裡，期盼某天能透過龐大的社會實驗與資料找到讓社會更美好的方法。 曾協助電子票證交易公司、知名交友 APP 及網路書商進行資料分析與建立預測性模型，現則走進人工智慧領域, 以深度學習協助製造業，如材料、電子與紡織業做到更佳的品質監測與管理。 (字串長度:693)'),(254,'2017-09-02 15:08:11',80,'company---->台大資訊系(字串長度:15)---->台灣大學資訊工程系(字串長度:27)```me_desc---->(字串長度:0)---->Yung-Yu Chuang is a professor in the Department of Computer Science and Information Engineering at National Taiwan University. He received his B.S. and M.S. from National Taiwan University in 1993 and 1995 respectively, Ph.D. from the University of Washington in 2004, all in Computer Science. His research interests include computer graphics and computer vision, more specifically computation photography, stereoscopic media processing and rendering. (字串長度:452)'),(255,'2017-09-03 14:47:04',1,'desc---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)---->ㄠ(字串長度:3)'),(256,'2017-09-03 14:48:58',1,'desc---->ㄠ(字串長度:3)---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)'),(257,'2017-09-04 07:29:15',1,'me_desc---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授于 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>因為他在研究方面的傑出貢獻，于 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又于 2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参于中研院的研究計劃。(字串長度:793)'),(258,'2017-09-04 07:39:38',1,'me_desc---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授于 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>因為他在研究方面的傑出貢獻，于 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又于 2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参于中研院的研究計劃。(字串長度:793)---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授於 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>他因為在研究方面的傑出貢獻，於 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又於2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参與中研院的研究計劃。(字串長度:792)'),(259,'2017-09-04 09:56:38',6,'position---->助理教授/軟體工坊主持人(字串長度:34)---->助理教授(字串長度:12)'),(260,'2017-09-04 09:56:39',16,'position---->associate professor(字串長度:19)---->Associate Professor(字串長度:19)'),(261,'2017-09-04 09:56:39',21,'name2---->林鉦育(aha)(字串長度:14)---->林鉦育 (aha)(字串長度:15)'),(262,'2017-09-04 09:56:39',28,'position---->醫師/資料科學家(字串長度:22)---->醫師(字串長度:6)'),(263,'2017-09-04 09:56:39',36,'position---->老師(字串長度:6)---->教授(字串長度:6)'),(264,'2017-09-04 09:56:39',38,'position---->machine learning researcher (字串長度:28)---->Machine Learning Researcher (字串長度:28)'),(265,'2017-09-04 09:56:39',43,'position---->kaggler(字串長度:7)---->Kaggler(字串長度:7)'),(266,'2017-09-04 09:56:39',49,'position---->教授 / smilepoll.tw 平台主持人(字串長度:37)---->教授 / Smilepoll.tw 平台主持人(字串長度:37)'),(267,'2017-09-04 09:56:39',52,'position---->助教教授(字串長度:12)---->助理教授(字串長度:12)'),(268,'2017-09-04 09:56:39',65,'position---->教授/多媒體研究所 所長(字串長度:32)---->教授暨多媒體研究所所長(字串長度:33)'),(269,'2017-09-04 09:56:39',67,'position---->助研究員級主治醫師(字串長度:27)---->主治醫師(字串長度:12)'),(270,'2017-09-04 09:56:39',72,'position---->(留白)(字串長度:8)---->Peter Yeh(字串長度:9)'),(271,'2017-09-04 09:56:39',73,'position---->講師 - 計算設施主任(字串長度:27)---->講師暨計算設施主任(字串長度:27)'),(272,'2017-09-04 09:56:39',75,'position---->不顯示(字串長度:9)---->副教授(字串長度:9)'),(273,'2017-09-04 09:56:39',81,'company---->ASAP省錢購物網，Uitox全球電商集團(字串長度:45)---->ASAP 省錢購物網，Uitox全球電商集團(字串長度:46)'),(274,'2017-09-04 09:56:39',87,'name2---->可以(字串長度:6)---->(字串長度:0)```position---->可以(字串長度:6)---->伴讀書僮(字串長度:12)'),(275,'2017-09-05 12:13:42',2,'company---->台北醫學大學大數據科技與管理研究所(字串長度:51)---->台北醫學大學大數據科管所(字串長度:36)'),(276,'2017-09-05 12:13:42',25,'conf---->AIK(字串長度:3)---->DSK(字串長度:3)'),(277,'2017-09-05 12:13:42',67,'company---->國家衛生研究院群體健康科學研究所(字串長度:48)---->國衛生院群體健康科學研究所(字串長度:39)'),(278,'2017-09-05 12:13:42',74,'company---->工業技術研究院巨量資訊科技中心(字串長度:45)---->工研院巨量資訊科技中心(字串長度:33)'),(279,'2017-09-05 12:13:42',81,'company---->ASAP 省錢購物網，Uitox全球電商集團(字串長度:46)---->ASAP 省錢購物網(字串長度:20)'),(280,'2017-09-05 12:13:42',86,'talk_title---->Taiwan\'s Opportunities in the AI-First World (字串長度:45)---->Taiwan’s Opportunities in the AI-First World (字串長度:47)```desc---->We all have witnessed the fast growth of mobile internet applications and their impact to our daily life. The development of the ICT industry continues to move quickly. We are seeing new dynamics in IoT and AI, such as smart home, smart car, e-health and robotics. Very likely these developments will create a new paradigm shift and lead to another industry revolution and change our life into a new era. AI and IoT technology will be widespread. There will be plenty of opportunities for Taiwan\'s industry and academia to develop and take on. In this talk, I will attempt to explore several topics/directions that Taiwan can leverage and explore. (字串長度:648)---->We all have witnessed the fast growth of mobile internet applications and their impact to our daily life. The development of the ICT industry continues to move quickly. We are seeing new dynamics in IoT and AI, such as smart home, smart car, e-health and robotics. Very likely these developments will create a new paradigm shift and lead to another industry revolution and change our life into a new era. AI and IoT technology will be widespread. There will be plenty of opportunities for Taiwan’s industry and academia to develop and take on. In this talk, I will attempt to explore several topics/directions that Taiwan can leverage and explore. (字串長度:650)```conf---->AIK(字串長度:3)---->DSK(字串長度:3)'),(281,'2017-09-05 12:13:42',88,'company---->中央研究院/統計科學研究所(字串長度:37)---->中央研究院統計科學研究所(字串長度:36)'),(282,'2017-09-05 12:13:42',90,'company---->台大經濟系(字串長度:15)---->台灣大學經濟系(字串長度:21)'),(283,'2017-09-05 12:13:42',91,'company---->微軟(字串長度:6)---->台灣微軟(字串長度:12)'),(284,'2017-09-05 12:13:42',92,'company---->台灣大學/資訊工程系(字串長度:28)---->台灣大學資訊工程系(字串長度:27)'),(285,'2017-09-06 09:04:42',44,'company---->中正大學(字串長度:12)---->中正大學資訊工程系(字串長度:27)'),(286,'2017-09-06 09:04:42',64,'company---->台大資工系(字串長度:15)---->台灣大學資工系(字串長度:21)'),(287,'2017-09-06 09:04:42',67,'company---->國衛生院群體健康科學研究所(字串長度:39)---->國衛院群體健康科學研究所(字串長度:36)'),(288,'2017-09-06 09:04:42',83,'company---->國立台灣大學資訊工程學系(字串長度:36)---->台灣大學資訊工程學系(字串長度:30)'),(289,'2017-09-06 09:04:42',89,'company---->國立臺灣大學資訊管理學系(字串長度:36)---->台灣大學資訊管理學系(字串長度:30)'),(290,'2017-09-06 09:04:42',93,'company---->國立雲林科技大學資訊工程系(字串長度:39)---->雲林科技大學資訊工程系(字串長度:33)'),(291,'2017-09-06 09:04:42',94,'company---->中央研究院(字串長度:15)---->中央研究院資訊科學研究所(字串長度:36)'),(292,'2017-09-06 09:04:42',95,'company---->國立交通大學資訊工程系(字串長度:33)---->交通大學資訊工程系(字串長度:27)'),(293,'2017-09-06 09:04:42',97,'company---->國立交通大學 運輸與物流管理學系(字串長度:46)---->交通大學運輸與物流管理學系(字串長度:39)'),(294,'2017-09-06 09:04:42',98,'company---->Cloudeep（雲深創新）(字串長度:26)---->Cloudeep (雲深創新)(字串長度:23)'),(295,'2017-09-07 06:23:47',1,'me_desc---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授於 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>他因為在研究方面的傑出貢獻，於 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又於2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参與中研院的研究計劃。(字串長度:792)---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)'),(296,'2017-09-07 06:23:48',25,'name---->張智威(字串長度:9)---->張智威 (Edward Y. Chang)(字串長度:27)```desc---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.<br><br>Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.<br><br>Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.<br><br>In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.<br><br>In 2010/11, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.<br><br>We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.<br><br>Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.<br><br>In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.<br><br><br><br>In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.<br><br>This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.<br><br>Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues.(字串長度:2176)---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.<br><br>Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.<br><br>Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.<br><br>In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.<br><br>In 2008, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.<br><br>We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.<br><br>Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.<br><br>In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.<br><br><br><br>In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.<br><br>This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.<br><br>Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues. (字串長度:2174)```me_desc---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences (for education, training, and entertainment). Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949,<br><br>9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&amp;A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries. Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University, and was tenured in 2003 and promoted to full professor in 2006. Ed has served on ACM (SIGMOD, KDD, MM, CIKM), VLDB, IEEE, WWW, and SIAM conference program committees, and co-chaired several conferences including MMM, ACM MM, ICDE, and WWW. He is a recipient of the NSF Career Award, IBM Faculty Partnership Award, and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:2279)---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences.<br><br>Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949, 9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&amp;A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries.<br><br>Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University. He is a recipient of the NSF Career Award and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:1969)'),(297,'2017-09-07 06:23:49',37,'position---->博士(字串長度:6)---->助研究員(字串長度:12)'),(298,'2017-09-07 06:23:50',52,'talk_title---->電腦不只選土豆，還會猜蛋白質功能?(字串長度:49)---->電腦不只選土豆，還會看病給藥與猜功能？(字串長度:57)```desc---->人類基因草圖在2000年完成後，隨著近來次世代定序技術發展，生物資料呈現爆炸性的增長，這時需要電腦來幫忙，演講中將分享其中一個應用，利用機器學習來預測蛋白質的功能，這與文件分類的問題很像，但是不同又在哪裡? 再進一步延伸，為何精準醫療機器學習也可以幫上嗎?(字串長度:370)---->人類基因草圖在2000年完成後，隨著近來次世代定序技術發展，如：富士康與華大基因 (Beijing Genomics Institute) 將合作生產次世代定序儀 BGISeq-50，代表個人基因體時代即將來臨，如何利用電腦來處理巨量增長的生物資料？演講中將分享幾個應用，首先機器學習在精準醫療，利用個人基因來幫助癌症用藥，機器學習也可以預測蛋白質的功能，這與文件分類的問題很像，但是不同又在哪裡?(字串長度:507)```me_desc---->First degree and Master\'s degree in Computer Science, both @ NTHU Taiwan; PhD research on alignment uncertainty and evolutionary analysis of Drosophila odorant receptor genes based on RNAseq @ CRG, Barcelona. Interested in the prediction of protein functional classes; interaction between alignment and evolution; evolutionary analysis based on RNAseq.(字串長度:352)---->First degree and Master\'s degree in Computer Science, both @ NTHU Taiwan; PhD research on alignment uncertainty and evolutionary analysis of Drosophila odorant receptor genes based on RNAseq @ CRG, Barcelona. Currently, working as an asssistent proferssor @ NCCU Taiwan. Interested in the prediction of protein functional classes; interaction between alignment and evolution; comparative genomics; next-generation sequencing analysis.(字串長度:434)'),(299,'2017-09-07 06:23:52',91,'company---->台灣微軟(字串長度:12)---->大中華區微軟(字串長度:18)'),(300,'2017-09-07 06:24:52',1,'me_desc---->Kwan-Liu Ma (馬匡六) is a professor of computer science and the chair of the Graduate Group in Computer Science (GGCS) at the University of California-Davis, where he directs VIDI Labs and UC Davis Center of Excellence for Visualization. He is also a visiting professor of the National Taiwan University and a chair professor of the National Chiao Tung University. His research spans the fields of visualization, computer graphics, high-performance computing, and user interface design. Professor Ma received his PhD in computer science from the University of Utah in 1993. During 1993-1999, he was with ICASE/NASA Langley Research Center as a research scientist. He joined UC Davis in 1999.<br><br>Professor Ma is presently leading a team of 25 researchers pursuing projects driven by a wide range of real-world applications.<br><br>He received the NSF Presidential Early-Career Research Award (PECASE) in 2000, was elected an IEEE Fellow in 2012, and received the 2013 IEEE VGTC Visualization Technical Achievement Award for his outstanding research work. Professor Ma has been actively serving the research community by playing leading roles in many<br><br>professional activities in the area of visualization. He presently serves as the Associate Editor-in-Chief of the<br><br>IEEE Computer Graphics and Applications (CG&amp;A), and on the editorial board of the Journal of Visualization, the Journal of Visual Informatics, and the Journal of Computational Visual Media.(字串長度:1477)---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授於 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>他因為在研究方面的傑出貢獻，於 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又於2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参與中研院的研究計劃。(字串長度:792)'),(301,'2017-09-07 06:24:55',99,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(302,'2017-09-07 06:24:55',100,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(303,'2017-09-07 06:24:55',101,'conf---->(字串長度:0)---->DS(字串長度:2)'),(304,'2017-09-07 12:14:53',1,'desc---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.<br><br>To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.<br><br>It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1125)---->Advanced computing and imaging technologies enable scientists to study natural phenomena at unprecedented precision, resulting in an explosive growth of data. The size of the collected information about the Internet and mobile device users is expected to be even greater.  To make sense and maximize utilization of such vast amounts of data for knowledge discovery and decision making, we need a new set of tools beyond conventional data mining and statistical analysis methods. Visualization transforms large quantities of, often multiple-dimensional, data into graphical representations that exploit the high-bandwidth channel of the human visual system, leveraging the brain\'s remarkable ability to detect patterns and draw inferences.  It has been shown very effective in understanding large, complex data, and thus become an indispensable tool for many areas of research and practice. I will present several use cases of visualization based on new concepts and techniques that my group at UC Davis has introduced to further advance the visualization technology as a powerful discovery and communication tool.(字串長度:1113)```me_desc---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授於 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。<br><br>他因為在研究方面的傑出貢獻，於 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又於2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参與中研院的研究計劃。(字串長度:792)---->馬匡六，現任美國加州大學戴維斯分校電腦工程系教授兼研究所主任，並領導一個25名研究員的團隊 (VIDI Labs)。 馬教授於 1993 年在美國猶他大學獲得電腦科學博士學位後，加入美國太空總署 Langley 研究中心擔任研究員，1999 年成為加州大學副教授。馬教授的研究興趣廣泛，主要在可視化，高性能計算，交互式技術之開發，整合及應用。  他因為在研究方面的傑出貢獻，於 2000 年獲得美國總統青年科學家獎 (PECASE)，2012 年獲選美國電子電機工程師協會院士，又於2013 年獲頒可視化研究領域最高榮譽的計術成就獎。 他目前是台大資工的客座教授，交大資工的榮譽教授，並参與中研院的研究計劃。(字串長度:786)'),(305,'2017-09-07 12:14:59',7,'desc----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。<br><br>我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？<br><br>最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:817)----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。  我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？  最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:805)```me_desc---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)<br><br>在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:307)---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)  在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:301)'),(306,'2017-09-07 12:15:01',9,'desc---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,<br><br>我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:378)---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,  我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:372)'),(307,'2017-09-07 12:15:10',16,'desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.<br><br> Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1560)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)'),(308,'2017-09-07 12:15:15',20,'desc---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。<br><br>『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:883)---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。  『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:877)'),(309,'2017-09-07 12:15:16',21,'me_desc---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。<br><br>(字串長度:934)---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。  (字串長度:928)'),(310,'2017-09-07 12:15:18',23,'me_desc---->溫在弘博士於2009年任職於國立台灣大學地理環境資源學系，並兼任台大人口與性別研究中心、統計碩士學位學程以及傳染病防治研究與教育中心等教研工作。研究興趣是地理過程的數理建模與空間分析，著重於都市環境人口移動導致的傳染病疫情、連續犯罪等的地理擴散現象。近年獲得科技部的學術獎勵，包括：｢優秀年輕學者研究計畫｣（2014-2016）、｢吳大猷先生紀念獎｣<br><br>(2015)以及｢補助大專校院延攬特殊優秀人才措施｣ (2016)等。(字串長度:586)---->溫在弘博士於2009年任職於國立台灣大學地理環境資源學系，並兼任台大人口與性別研究中心、統計碩士學位學程以及傳染病防治研究與教育中心等教研工作。研究興趣是地理過程的數理建模與空間分析，著重於都市環境人口移動導致的傳染病疫情、連續犯罪等的地理擴散現象。近年獲得科技部的學術獎勵，包括：｢優秀年輕學者研究計畫｣（2014-2016）、｢吳大猷先生紀念獎｣  (2015)以及｢補助大專校院延攬特殊優秀人才措施｣ (2016)等。(字串長度:580)'),(311,'2017-09-07 12:15:19',24,'desc---->「高雄火災風險地圖2.0」係由智庫驅動與高雄市政府消防局共同推動之資料英雄專案，本專案透過隨機森林模型找出火災關鍵因子，進而在消防資源有限的情況下優化巡視家訪建物之效率。建物火災風險預測是典型的非均衡學習，過程中我們利用 BalanceCascade 等方法處理非平衡學習，並測試不同分類器在 bootstrapping 中的表現，最後模型在預測建物火災機率準確率可達 88%、召回率亦有 78% 之表現。<br><br>根據內政部消防署公布火災統計資料，105 年火災發生次數1,856 次，火災發生類型以建築物火災1,424次最多，造成火災死亡人數約占年度火災死亡人數的86%。鑑此，降低當地建築物火災事故是各縣市政府消防局的難題之一。對抗火災的最佳策略是採取預防性介入，防患於未然，本次專案與高雄市政府消防局合作，選定鳳山區作為標的，從建築物火災角度出發，彙整建築物及人口特性資料，建構火災風險評估模型，設法找出影響建築物火災關鍵因子，面對當前人力、資源有限的挑戰下，優化現有防火診斷、宣導策略。<br><br>前期研究僅依小樣本火警報案紀錄與火災地特徵、或著力於森林火災等空間分析；於建物火災方面則較少著墨。本專案在未失火建物佔多數樣本的情況下，非均衡資料對訓練模型是一大挑戰。在此我們選用了 BalanceCasecade 方法，以 kNN 分類器為依據將未失火建物拆成與失火建物數目一致之子資料集，並透過數個小的 ensemble 隨機森林模型預測建物之火災發生機率。另外，我們也藉由深度學習模型預測建物如發生火災之預期損失。<br><br>此專案將非均衡學習實際應用到政府部門，並且實驗不同的分類器下 BalanceCascade 表現之特性。研究後我們也進一步將結果彙整給高雄市政府消防局供往後使用。過程中發現諸多地方政府在跨部會的資料倉儲管理之缺失，我們也加以從「公私協力」角度反饋給地方政府，希望藉由專案的互動交流意見，能夠進一步讓資料倉儲成為政府開放資料之基石。(字串長度:2260)---->「高雄火災風險地圖2.0」係由智庫驅動與高雄市政府消防局共同推動之資料英雄專案，本專案透過隨機森林模型找出火災關鍵因子，進而在消防資源有限的情況下優化巡視家訪建物之效率。建物火災風險預測是典型的非均衡學習，過程中我們利用 BalanceCascade 等方法處理非平衡學習，並測試不同分類器在 bootstrapping 中的表現，最後模型在預測建物火災機率準確率可達 88%、召回率亦有 78% 之表現。  根據內政部消防署公布火災統計資料，105 年火災發生次數1,856 次，火災發生類型以建築物火災1,424次最多，造成火災死亡人數約占年度火災死亡人數的86%。鑑此，降低當地建築物火災事故是各縣市政府消防局的難題之一。對抗火災的最佳策略是採取預防性介入，防患於未然，本次專案與高雄市政府消防局合作，選定鳳山區作為標的，從建築物火災角度出發，彙整建築物及人口特性資料，建構火災風險評估模型，設法找出影響建築物火災關鍵因子，面對當前人力、資源有限的挑戰下，優化現有防火診斷、宣導策略。  前期研究僅依小樣本火警報案紀錄與火災地特徵、或著力於森林火災等空間分析；於建物火災方面則較少著墨。本專案在未失火建物佔多數樣本的情況下，非均衡資料對訓練模型是一大挑戰。在此我們選用了 BalanceCasecade 方法，以 kNN 分類器為依據將未失火建物拆成與失火建物數目一致之子資料集，並透過數個小的 ensemble 隨機森林模型預測建物之火災發生機率。另外，我們也藉由深度學習模型預測建物如發生火災之預期損失。  此專案將非均衡學習實際應用到政府部門，並且實驗不同的分類器下 BalanceCascade 表現之特性。研究後我們也進一步將結果彙整給高雄市政府消防局供往後使用。過程中發現諸多地方政府在跨部會的資料倉儲管理之缺失，我們也加以從「公私協力」角度反饋給地方政府，希望藉由專案的互動交流意見，能夠進一步讓資料倉儲成為政府開放資料之基石。(字串長度:2242)'),(312,'2017-09-07 12:15:19',25,'desc---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.<br><br>Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.<br><br>Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.<br><br>In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.<br><br>In 2008, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.<br><br>We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.<br><br>Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.<br><br>In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.<br><br><br><br>In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.<br><br>This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.<br><br>Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues. (字串長度:2174)---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.  Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.  Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.  In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.  In 2008, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.  We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.  Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.  In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.    In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.  This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.  Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues. (字串長度:2108)```me_desc---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences.<br><br>Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949, 9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&amp;A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries.<br><br>Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University. He is a recipient of the NSF Career Award and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:1969)---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences.  Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949, 9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries.  Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University. He is a recipient of the NSF Career Award and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:1953)'),(313,'2017-09-07 12:15:22',31,'me_desc---->東華應數副教授，今年在台灣<br><br>Python 年會專業課程、TWSIAM 會前工作坊 PyDay、台大黑客松資料科學學程、Taipei.py 、南港高中及花蓮.py Omega Zone 開設資料科學、影像處理的工作坊或課程。 創辦花蓮.py 及實做數學，定期、不定期組織各項活動。(字串長度:322)---->東華應數副教授，今年在台灣  Python 年會專業課程、TWSIAM 會前工作坊 PyDay、台大黑客松資料科學學程、Taipei.py 、南港高中及花蓮.py Omega Zone 開設資料科學、影像處理的工作坊或課程。 創辦花蓮.py 及實做數學，定期、不定期組織各項活動。(字串長度:316)'),(314,'2017-09-07 12:15:33',40,'desc---->This is a statistician\'s view of the development of Data Science. In 2002, Professor Ryan Rifkin, from a mathematical perspective, entitled his PhD thesis as &quot;Everything old is new again.&quot;<br><br>Statistics has a shorter history comparing with mathematics and other natural sciences. In this talk, we will go over some classical statistical papers, and try to connect their thoughts with modern data science.<br><br>From their thoughts, we wish to relax some barriers as learning and using statistics in such a modern era. (字串長度:533)---->This is a statistician\'s view of the development of Data Science. In 2002, Professor Ryan Rifkin, from a mathematical perspective, entitled his PhD thesis as \"Everything old is new again.\"  Statistics has a shorter history comparing with mathematics and other natural sciences. In this talk, we will go over some classical statistical papers, and try to connect their thoughts with modern data science.  From their thoughts, we wish to relax some barriers as learning and using statistics in such a modern era. (字串長度:511)'),(315,'2017-09-07 12:15:38',46,'me_desc---->Ed H. Chi is a Research Scientist at Google, leading a team focused on recommendation systems, machine learning, and social interaction research. He has launched significant improvements of recommenders for YouTube, Google Play Store and Google+. With over 35 patents and over 100 research articles, he is known for research on Web and online social systems, and the effects of social signals on user behavior.<br><br> Prior to Google, he was the Area Manager and a Principal Scientist at Palo Alto Research Center\'s Augmented Social Cognition<br><br>Group, where he led the group in understanding how social systems help groups of people to remember, think and reason. Ed completed his three degrees (B.S., M.S., and Ph.D.) in 6.5 years from University of Minnesota, and has been doing research on software systems since 1993. He has been featured and quoted in the press, including the Economist, Time Magazine, LA Times, and the Associated Press, and has won awards for both teaching and research. He has a<br><br>In his spare time, Ed is an avid photographer and snowboarder.(字串長度:1079)---->Ed H. Chi is a Research Scientist at Google, leading a team focused on recommendation systems, machine learning, and social interaction research. He has launched significant improvements of recommenders for YouTube, Google Play Store and Google+. With over 35 patents and over 100 research articles, he is known for research on Web and online social systems, and the effects of social signals on user behavior.   Prior to Google, he was the Area Manager and a Principal Scientist at Palo Alto Research Center\'s Augmented Social Cognition  Group, where he led the group in understanding how social systems help groups of people to remember, think and reason. Ed completed his three degrees (B.S., M.S., and Ph.D.) in 6.5 years from University of Minnesota, and has been doing research on software systems since 1993. He has been featured and quoted in the press, including the Economist, Time Magazine, LA Times, and the Associated Press, and has won awards for both teaching and research. He has a  In his spare time, Ed is an avid photographer and snowboarder.(字串長度:1061)'),(316,'2017-09-07 12:15:39',48,'desc---->理財不再是有錢人的特權！過去理財一直都是高端資產客戶能享有的服務，僅有少部分的理專會提供所謂&quot;mass&quot;客戶的理財規劃。在大數據及資料科學的發展下，為了服務更多的&quot;mass&quot;客戶，基於演算法的理財服務漸漸浮出水面，透過了解客戶屬性、投資風險及目標規劃出個人化的投資組合，並在較低投資門檻下完成理財服務。未來投資及理財不再是夢想。(字串長度:488)---->理財不再是有錢人的特權！過去理財一直都是高端資產客戶能享有的服務，僅有少部分的理專會提供所謂\"mass\"客戶的理財規劃。在大數據及資料科學的發展下，為了服務更多的\"mass\"客戶，基於演算法的理財服務漸漸浮出水面，透過了解客戶屬性、投資風險及目標規劃出個人化的投資組合，並在較低投資門檻下完成理財服務。未來投資及理財不再是夢想。(字串長度:468)'),(317,'2017-09-07 12:15:40',51,'desc---->1. 高薪人才需求: 談談中國的中高階人才需求，不可不知的市場現況<br><br>2. 搶錢搶糧搶未來: 學習沒有懶人包，AI 教育的重要性<br><br>3. 動手學 AI: 從算法著手，從應用回眸<br><br>4. 手撕演算法: 把技術貢獻給全世界，力量留給臺灣<br><br>5. 加碼不小心分享: 超低調手刻 AI 程式交易演算法經驗談 (字串長度:386)---->1. 高薪人才需求: 談談中國的中高階人才需求，不可不知的市場現況  2. 搶錢搶糧搶未來: 學習沒有懶人包，AI 教育的重要性  3. 動手學 AI: 從算法著手，從應用回眸  4. 手撕演算法: 把技術貢獻給全世界，力量留給臺灣  5. 加碼不小心分享: 超低調手刻 AI 程式交易演算法經驗談 (字串長度:362)'),(318,'2017-09-07 12:15:48',61,'desc---->隨著近年學術研究進展及相關工具成熟，各產業開始關注資料科學的應用。然而要滿足實務需求，不止要有好的資料科學模型，還要顧及其對軟體系統的要求，如系統的可靠性及可擴充性。一個團隊要能持續研發模型，並有效率地導入相應的軟體生產系統，會同時需要資料科學及軟體工程的長才，在團隊的協作及科技的選擇上也會有諸多考量與取捨。<br><br>講者將分享過去開發機器學習系統的經驗與心得。討論不同性質團隊的考量：從基礎完善的大公司Google、到決策彈性且變化迅速的新創團隊MetaMind、再到被收購後配合建構較新創階段更可靠可擴展的雲端系統。並討論不同應用的需求差異：文獻檢索、醫療影像、商務應用、APP後台API、及生產自動化。 (字串長度:869)---->隨著近年學術研究進展及相關工具成熟，各產業開始關注資料科學的應用。然而要滿足實務需求，不止要有好的資料科學模型，還要顧及其對軟體系統的要求，如系統的可靠性及可擴充性。一個團隊要能持續研發模型，並有效率地導入相應的軟體生產系統，會同時需要資料科學及軟體工程的長才，在團隊的協作及科技的選擇上也會有諸多考量與取捨。  講者將分享過去開發機器學習系統的經驗與心得。討論不同性質團隊的考量：從基礎完善的大公司Google、到決策彈性且變化迅速的新創團隊MetaMind、再到被收購後配合建構較新創階段更可靠可擴展的雲端系統。並討論不同應用的需求差異：文獻檢索、醫療影像、商務應用、APP後台API、及生產自動化。 (字串長度:863)'),(319,'2017-09-07 12:15:53',67,'desc---->我們設計的手機程式「Know Addiction」，顧名思義是幫助手機使用者能夠「了解」 (Know) 自己使用手機的程度 (Addiction)，並且「預防」過度沉迷使用 (No Addiction)。<br><br>「Know Addiction」可以預測精神科醫師對手機成癮的判斷；也可以輔助提升醫師診斷的準確度。記錄的手機使用行為，還能讓研究人員開發新的演算方法，解讀人類的各種行為。全自動化的手機紀錄程式可以排除傳統紀錄的困難，可作為自我管理，亦可把資料數據藉由分享給專業人員參考。<br><br>「Know Addiction」不僅有「診斷」的功能，也有「治療」的效果。當使用手機的程度超過基準值時，雲端平台的決策系統，會自動提醒通知使用者。這套具有自動化、圖像化、自我檢測、雲端資源共享特點的系統，使「智慧型手機成癮」不但能診斷、治療、還能「自療」！(字串長度:960)---->我們設計的手機程式「Know Addiction」，顧名思義是幫助手機使用者能夠「了解」 (Know) 自己使用手機的程度 (Addiction)，並且「預防」過度沉迷使用 (No Addiction)。  「Know Addiction」可以預測精神科醫師對手機成癮的判斷；也可以輔助提升醫師診斷的準確度。記錄的手機使用行為，還能讓研究人員開發新的演算方法，解讀人類的各種行為。全自動化的手機紀錄程式可以排除傳統紀錄的困難，可作為自我管理，亦可把資料數據藉由分享給專業人員參考。  「Know Addiction」不僅有「診斷」的功能，也有「治療」的效果。當使用手機的程度超過基準值時，雲端平台的決策系統，會自動提醒通知使用者。這套具有自動化、圖像化、自我檢測、雲端資源共享特點的系統，使「智慧型手機成癮」不但能診斷、治療、還能「自療」！(字串長度:948)```me_desc---->林煜軒博士為國內少數兼具臨床、企業界資歷之精神科醫師。<br><br>近年投入網路心理學等多項跨領域研究：譯作《網路成癮：評估及治療指引手冊》榮獲國健署「優良健康讀物推介獎」、編製「智慧型手機成癮量表」，獲得各國學者要求授權翻譯為德、法、義大利、匈牙利、芬蘭、葡萄牙、土耳其、印度等多國語言版本的高度肯定。致力研發雲端服務的手機程式 (App)，獲得多項國內外專利。受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。現為衛生福利部「本國兒童青少年健康政策白皮書—3C產品使用」召集人。<br><br> 林醫師經常於校園、社區、職場演講，積極建立產學合作平台，深耕社區健康促進，並協助研擬相關政策；推廣近年風行各大跨國企業的「員工協助計畫」(Employee Assistant Program)。(字串長度:947)---->林煜軒博士為國內少數兼具臨床、企業界資歷之精神科醫師。  近年投入網路心理學等多項跨領域研究：譯作《網路成癮：評估及治療指引手冊》榮獲國健署「優良健康讀物推介獎」、編製「智慧型手機成癮量表」，獲得各國學者要求授權翻譯為德、法、義大利、匈牙利、芬蘭、葡萄牙、土耳其、印度等多國語言版本的高度肯定。致力研發雲端服務的手機程式 (App)，獲得多項國內外專利。受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。現為衛生福利部「本國兒童青少年健康政策白皮書—3C產品使用」召集人。   林醫師經常於校園、社區、職場演講，積極建立產學合作平台，深耕社區健康促進，並協助研擬相關政策；推廣近年風行各大跨國企業的「員工協助計畫」(Employee Assistant Program)。(字串長度:935)'),(320,'2017-09-07 12:15:53',68,'desc---->Image Segmentation is quite useful for image understanding, however, the computation is considerable as well.<br><br>In this talk, I\'m going to introduce how we utilize deep learning to segment human body, what problems we met and how we resolve it.(字串長度:249)---->Image Segmentation is quite useful for image understanding, however, the computation is considerable as well.  In this talk, I\'m going to introduce how we utilize deep learning to segment human body, what problems we met and how we resolve it.(字串長度:243)'),(321,'2017-09-07 12:15:54',69,'desc---->均一教育平台自詡為一個用科學和證據來解決教育問題的非營利組織，從收集了非常多的資料，到真的讓團隊感受到資料數據的好處，並且夥伴們願意主動思考如何善用資料，這中間走了超過一年。<br><br>一直到今年，過去長期累積的資料才逐漸發揮它的價值，也在組織決策和產品開發上佔據更重要的地位，除了夥伴的處理資料能力上升、資料架構逐漸成熟以外，我們漸漸發現 -- 就像產品功能開發一樣 -- 事先把資料題目定清楚是非常重要的。網路上對於這類釐清 Spec 的分享較少，均一很高興有這個機會分享自己各樣的經驗，也跟大家請教討論看如何可以善用資料發揮更大的影響力。(字串長度:778)---->均一教育平台自詡為一個用科學和證據來解決教育問題的非營利組織，從收集了非常多的資料，到真的讓團隊感受到資料數據的好處，並且夥伴們願意主動思考如何善用資料，這中間走了超過一年。  一直到今年，過去長期累積的資料才逐漸發揮它的價值，也在組織決策和產品開發上佔據更重要的地位，除了夥伴的處理資料能力上升、資料架構逐漸成熟以外，我們漸漸發現 -- 就像產品功能開發一樣 -- 事先把資料題目定清楚是非常重要的。網路上對於這類釐清 Spec 的分享較少，均一很高興有這個機會分享自己各樣的經驗，也跟大家請教討論看如何可以善用資料發揮更大的影響力。(字串長度:772)```me_desc---->現任均一教育平台「軟體團隊活化者」的角色，非常高興有機會加入均一的團隊，均一非常看重自己的文化：「誠信正直、實事求是、積極主動、以終為始 . . .」，建構在文化的基礎上，我們致力於用證據、論述和辯證找出團隊的方向和做事的方法。<br><br>我非常相信善用「資料」，我們可以更認清「事實」，而認清事實可以幫助我們做更對的決定，最終有更大的機會幫助團隊解決困難的問題。(字串長度:524)---->現任均一教育平台「軟體團隊活化者」的角色，非常高興有機會加入均一的團隊，均一非常看重自己的文化：「誠信正直、實事求是、積極主動、以終為始 . . .」，建構在文化的基礎上，我們致力於用證據、論述和辯證找出團隊的方向和做事的方法。  我非常相信善用「資料」，我們可以更認清「事實」，而認清事實可以幫助我們做更對的決定，最終有更大的機會幫助團隊解決困難的問題。(字串長度:518)'),(322,'2017-09-07 12:15:59',75,'desc---->「情緒」是社群網站上的一種特性，它可以用在不同的用途，像是偵測意見、消除模稜兩可、猜測興趣、甚至是預防犯罪以及偵測自殺傾向。因此，偵測出使用者文章中的情緒，將是改善服務以及關懷社會中，非常重要的一環。<br><br><br><br> 過去的研究在分析情緒的時候，大部分都採用正負方來分類，而且會利用計算語言專有的技術，如：字詞分析、使用情緒辭典，在這個演講中，我們將分享用一種異於傳統的分析方法，利用潛意識群眾智慧，不但可以分出更細的情緒（如：高興、悲傷、憤怒、驚訝等等），還可以輕易將方法運用到多國語言的情緒分析上。在我們過去的經驗中，我們利用情緒分析技術，運用到心理情緒的偵測，來偵查社群網路上發文者的心理狀態（躁鬱等），期待這樣的技術將可以減少許多不幸的案件、或協助研究者了解心理狀態的轉變。<br><br><br><br>從這些過去的研究中，我們將會分享一些過去的經驗、由不同的視野來探討使用者，相信這些經驗將能引起資料愛好者的興趣、且具有應用的參考價值。(字串長度:1230)---->「情緒」是社群網站上的一種特性，它可以用在不同的用途，像是偵測意見、消除模稜兩可、猜測興趣、甚至是預防犯罪以及偵測自殺傾向。因此，偵測出使用者文章中的情緒，將是改善服務以及關懷社會中，非常重要的一環。     過去的研究在分析情緒的時候，大部分都採用正負方來分類，而且會利用計算語言專有的技術，如：字詞分析、使用情緒辭典，在這個演講中，我們將分享用一種異於傳統的分析方法，利用潛意識群眾智慧，不但可以分出更細的情緒（如：高興、悲傷、憤怒、驚訝等等），還可以輕易將方法運用到多國語言的情緒分析上。在我們過去的經驗中，我們利用情緒分析技術，運用到心理情緒的偵測，來偵查社群網路上發文者的心理狀態（躁鬱等），期待這樣的技術將可以減少許多不幸的案件、或協助研究者了解心理狀態的轉變。    從這些過去的研究中，我們將會分享一些過去的經驗、由不同的視野來探討使用者，相信這些經驗將能引起資料愛好者的興趣、且具有應用的參考價值。(字串長度:1206)'),(323,'2017-09-07 12:16:02',82,'desc---->There are more and more intelligence demands on the embedded system such as smart phone, smart phone, drone….<br><br>The challenge for embedded AI is limited power budget and computing resource.<br><br>Challenges also mean opportunities.<br><br>This speech will introduce the technologies to enable AI on the embeded devices.(字串長度:327)---->There are more and more intelligence demands on the embedded system such as smart phone, smart phone, drone….  The challenge for embedded AI is limited power budget and computing resource.  Challenges also mean opportunities.  This speech will introduce the technologies to enable AI on the embeded devices.(字串長度:309)```me_desc---->TY Lin works at the office of CTO in MediaTek.<br><br>He is leading the teams to develop AI SW/HW technologies for embedde devices(字串長度:130)---->TY Lin works at the office of CTO in MediaTek.  He is leading the teams to develop AI SW/HW technologies for embedde devices(字串長度:124)'),(324,'2017-09-07 12:16:07',86,'me_desc---->Lee-Feng Chien is Managing Director and Engineering Site Director for Google Taiwan. He leads the operation and development of Google\'s engineering effort in Taiwan, and is an engineering lead of ChromeOS Product Area for APAC. He is also known for his work on Chinese search and language processing, and has researched Chinese parsing systems, language models, dictation machines, and search engineering technology for many years. Prior to Google, he was research fellow and deputy director of the Institute of information Science, Academia Sinica, Taiwan, and also jointly appointed as a professor of the Information Management Department of National Taiwan University.<br><br>He received his Ph.D. in CS&amp;IE from National Taiwan University in 1991.(字串長度:754)---->Lee-Feng Chien is Managing Director and Engineering Site Director for Google Taiwan. He leads the operation and development of Google\'s engineering effort in Taiwan, and is an engineering lead of ChromeOS Product Area for APAC. He is also known for his work on Chinese search and language processing, and has researched Chinese parsing systems, language models, dictation machines, and search engineering technology for many years. Prior to Google, he was research fellow and deputy director of the Institute of information Science, Academia Sinica, Taiwan, and also jointly appointed as a professor of the Information Management Department of National Taiwan University.  He received his Ph.D. in CS&IE from National Taiwan University in 1991.(字串長度:744)'),(325,'2017-09-07 12:16:09',87,'me_desc---->對於如何使用資料與數學解決真實的商業問題，有著高度的興趣，並且有著多年深刻的著墨。擔任過許多國內大型公司，與外國公司的資料分析，策略發展，以及商業顧問。由於，本身也超級熱愛開發程式，也常常擔任許多公司的技術顧問，或幫忙組織與建立技術團隊，或具有工程能力的資料分析團隊。<br><br>經歷： ** 共同創辦人 @Taiwan R User Group &amp; MLDM Monday ** 常年在國內推廣與推動 quantmod &amp; quantstrat 的使用與應用 ** 共同創辦人 @木刻思股份有限公司<br><br>** 金融研訓院 R &amp; quantmod &amp; quantstrat 講師 ** Microsoft Data Platform Most Valuable Professionals ** PyCon APAC 2014 Speaker：Hacking Model with Python ** PyCon APAC 2014 Tutorial Session：PlaY data ** PyCon APAC 2015 Speaker：How to build a recommendation system with python ** PyCon APAC 2015 Tutorial Session：Prob. Modeling &amp; Text Mining ** PyData SF 2016 Speaker (字串長度:1005)---->對於如何使用資料與數學解決真實的商業問題，有著高度的興趣，並且有著多年深刻的著墨。擔任過許多國內大型公司，與外國公司的資料分析，策略發展，以及商業顧問。由於，本身也超級熱愛開發程式，也常常擔任許多公司的技術顧問，或幫忙組織與建立技術團隊，或具有工程能力的資料分析團隊。  經歷： ** 共同創辦人 @Taiwan R User Group & MLDM Monday ** 常年在國內推廣與推動 quantmod & quantstrat 的使用與應用 ** 共同創辦人 @木刻思股份有限公司  ** 金融研訓院 R & quantmod & quantstrat 講師 ** Microsoft Data Platform Most Valuable Professionals ** PyCon APAC 2014 Speaker：Hacking Model with Python ** PyCon APAC 2014 Tutorial Session：PlaY data ** PyCon APAC 2015 Speaker：How to build a recommendation system with python ** PyCon APAC 2015 Tutorial Session：Prob. Modeling & Text Mining ** PyData SF 2016 Speaker (字串長度:973)'),(326,'2017-09-07 12:16:13',91,'me_desc---->Enjoy Information and Knowledge.<br><br> Been a<br><br>technical evangelist in Microsoft. (字串長度:90)---->Enjoy Information and Knowledge.   Been a  technical evangelist in Microsoft. (字串長度:78)'),(327,'2017-09-07 12:16:20',96,'desc---->What will happen to a young data scientist who just graduated from school after entering an industry? What is the difference between experiments and applications to solve real world problems using data science?<br><br>In this talk, I will share my journey from a new machine learning and data mining graduated student to a senior data engineer (Or sometimes, the data scientist). How to detect and define problems? How to understand the domain knowledge and combine it into data models? How to apply data science to solve them? How to ensure the data correctness during ETL process? How to evaluate the performance? Is there any better solution? Etc. Becoming a data science unicorn for one single person is difficult. How about a group of talents? To build a successful data product, cooperation with people from different functions is needed. In the end, I will share the experience working with different departments and how we achieve better result by leveraging knowledge from every domain. (字串長度:996)---->What will happen to a young data scientist who just graduated from school after entering an industry? What is the difference between experiments and applications to solve real world problems using data science?  In this talk, I will share my journey from a new machine learning and data mining graduated student to a senior data engineer (Or sometimes, the data scientist). How to detect and define problems? How to understand the domain knowledge and combine it into data models? How to apply data science to solve them? How to ensure the data correctness during ETL process? How to evaluate the performance? Is there any better solution? Etc. Becoming a data science unicorn for one single person is difficult. How about a group of talents? To build a successful data product, cooperation with people from different functions is needed. In the end, I will share the experience working with different departments and how we achieve better result by leveraging knowledge from every domain. (字串長度:990)'),(328,'2017-09-07 12:16:21',100,'desc---->The Cancer Moonshot aims to accelerate cancer research, make more therapies available to more patients, early detection and precision prevention.<br><br>This presentation will discuss the Cancer Moonshot and how emerging technologies, such as cloud computing and artificial intelligence, will contribute to this initiative.(字串長度:323)---->The Cancer Moonshot aims to accelerate cancer research, make more therapies available to more patients, early detection and precision prevention.  This presentation will discuss the Cancer Moonshot and how emerging technologies, such as cloud computing and artificial intelligence, will contribute to this initiative.(字串長度:317)```me_desc---->Dr. Steve Tsang is a Senior Biomedical Informaticist with Attain, LLC, working at the National Cancer Institute Center for Biomedical Informatics and Information Technology (NCI-CBIIT) on the evaluation of the NCI Cloud Resources.<br><br>He was trained at Johns Hopkins University and completed his dissertation on protein structural bioinformatics at the National Center for Biotechnology Information (NCBI, NLM).<br><br>Prior to joining NCI, he was a computational scientist at the Naval Medical Research Center (NMRC) and the National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID).<br><br>Dr. Tsang is currently an Adjunct Associate Professor in the Biology and Biotechnology Departments at the University of Maryland University College, and an adjunct faculty member with the Biology Department at Montgomery College. (字串長度:829)---->Dr. Steve Tsang is a Senior Biomedical Informaticist with Attain, LLC, working at the National Cancer Institute Center for Biomedical Informatics and Information Technology (NCI-CBIIT) on the evaluation of the NCI Cloud Resources.  He was trained at Johns Hopkins University and completed his dissertation on protein structural bioinformatics at the National Center for Biotechnology Information (NCBI, NLM).  Prior to joining NCI, he was a computational scientist at the Naval Medical Research Center (NMRC) and the National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID).  Dr. Tsang is currently an Adjunct Associate Professor in the Biology and Biotechnology Departments at the University of Maryland University College, and an adjunct faculty member with the Biology Department at Montgomery College. 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近年投入網路心理學等多項跨領域研究：譯作《網路成癮：評估及治療指引手冊》榮獲國健署「優良健康讀物推介獎」、編製「智慧型手機成癮量表」，獲得各國學者要求授權翻譯為德、法、義大利、匈牙利、芬蘭、葡萄牙、土耳其、印度等多國語言版本的高度肯定。致力研發雲端服務的手機程式 (App)，獲得多項國內外專利。受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。現為衛生福利部「本國兒童青少年健康政策白皮書—3C產品使用」召集人。   林醫師經常於校園、社區、職場演講，積極建立產學合作平台，深耕社區健康促進，並協助研擬相關政策；推廣近年風行各大跨國企業的「員工協助計畫」(Employee Assistant Program)。(字串長度:935)---->林煜軒博士為國內少數兼具臨床、企業界資歷之精神科醫師。現職為國家衛生研究院助研究員級主治醫師、台大醫院主治醫師、台大醫學系助理教授。曾任輝瑞大藥廠(Pfizer)醫藥學術顧問、台北市電腦公會顧問。致力研發雲端服務的App「Know Addiction」，獲得多項國內外專利。受邀編寫國際知名網路成癮教科書中「智慧型手機成癮」章節。為衛生福利部「本國兒童青少年健康政策白皮書—3C 產品使用」召集人。(字串長度:541)'),(403,'2017-09-12 02:52:26',69,'talk_title---->均一教育平台，如何 -- 尤其在教育科技領域 -- 定好一個「資料題目」？(字串長度:95)---->均一教育平台，如何－尤其在教育科技領域－定好一個「資料題目」？(字串長度:93)'),(404,'2017-09-12 02:52:28',70,'talk_title---->不會寫程式的人友善上手機器學習-淺談Azure Machine Learning(字串長度:74)---->不會寫程式的人友善上手機器學習－淺談 Azure Machine Learning(字串長度:77)'),(405,'2017-09-12 02:52:34',77,'talk_title---->由同場 wush wu 遞交(字串長度:24)---->從時空的方向整合企業資料與開放資料(字串長度:51)```desc---->由同場 wush wu 遞交(字串長度:24)---->企業要運用開放資料之前，須先將企業資料與開放資料整合。而大部分與開放資料的資料整合，是透過時空的方向做整合。本次演講中，我們以實例說明時空資料的分類，並且提出實務上可行的方法來整合各種類別的時空資料。(字串長度:300)'),(406,'2017-09-12 02:52:35',78,'talk_title---->認知神經科學x人工智慧(字串長度:31)---->認知神經科學 x人工智慧(字串長度:32)'),(407,'2017-09-12 02:52:38',81,'talk_title---->ASAP比價嗶嗶鳥爬蟲的秘辛與其他電商資料分析案例分享(字串長度:73)---->ASAP 比價嗶嗶鳥爬蟲的秘辛與其他電商資料分析案例分享(字串長度:74)'),(408,'2017-09-12 02:52:38',82,'talk_title---->AI technologies for embedded devices(字串長度:36)---->AI Technologies for Embedded Devices(字串長度:36)'),(409,'2017-09-12 02:52:39',87,'talk_title---->Quantitative Trading from Zero to One :  from rule-based to artificial intelligence(字串長度:83)---->Quantitative Trading from Zero to One: From Rule-based to Artificial Intelligence(字串長度:81)'),(410,'2017-09-12 02:52:39',91,'talk_title---->運用Spark與電腦視覺科技協助瀕臨絕種的雪豹(字串長度:59)---->運用 Spark 與電腦視覺科技協助瀕臨絕種的雪豹(字串長度:61)'),(411,'2017-09-12 02:52:40',96,'talk_title---->The Journey To Become A Data Scientist - From School To Industry(字串長度:64)---->The Journey To Become A 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driven的文化，透過各種管道自學以逐步累積實戰經驗。(字串長度:170)---->吳沛燊醫師，臺大醫院復健科，均一教育平台 Data Scientist，協助建立 data driven 的文化，2016年於首屆NTU LIVE以「針對吞嚥困難病人設計的整合偵測服務」獲獎，2016年首屆台電黑客松以「生活區機能與用電關係」獲獎，2017年台灣醫學資訊學會「火爆區塊鏈、醫療新關鍵」黑客松以「區塊鏈解決病患補助與捐款問題」獲獎。擔任多家公司的外部顧問，平日喜好自主學習，主張讓「做中學，著手解決手上問題」遍地開花(字串長度:549)'),(434,'2017-09-19 03:52:32',48,'me_desc---->張智傑博士，於2012年取得博士學位，目前任職於富邦創新科技辦公室，主要負責富邦集團大數據/資料科學/人工智慧發展整合及規劃。(字串長度:177)---->張智傑博士，2009~2012於成大取得管理科學博士學位，並於2012~2014在中研院資創中心擔任博士後研究員。2015年加入富邦集團，目前任職於富邦創新科技辦公室，主要負責富邦集團(金融、電信及電商)大數據/資料科學/人工智慧創新發展及策略應用。(字串長度:323)'),(435,'2017-09-19 06:50:37',129,'talk_title---->Realtime- Cognitive IoT using DeepLearning and Online Learning on top of ApacheSpark and Spark enabled DL frameworks like DeepLearning4J, ApacheSystemML and TensorFlow in Spark(字串長度:176)---->Realtime-Cognitive IoT using Deep Learning and Online Learning(字串長度:62)'),(436,'2017-09-21 11:53:55',79,'desc---->近年來深度學習在學界及部分行業的應用上十分火熱, 然而台灣在這一波席捲全世界的人工智慧浪潮中, 到底能扮演什麼樣的角色以及有怎樣的機會? 我將與大家分享幾個在與製造業合作的過程中常見的問題、我們所看到的機會、遇到的挫折與困境以及一些對未來的展望。(字串長度:357)---->不是本科系畢業的，想踏入資料科學領域該怎麼做? \r 深度學習好像很厲害，要怎麼學習?\r \r 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路!\r 從土木、心理進入到資料科學世界，從 Excel, Matlab，變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享，\r 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享，包括\r \r 1. R vs. Python 我到底該學那個?\r 一位先學 R，另一位學 Python，當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢?\r 2. 我只有基本的機器學習概念，要怎麼完成一個機器學習的專案?\r 分享我們在機器學習專案中，從資料中洞察出許多有趣的真相\r 3. 深度學習很火紅，有甚麼東西能夠應用?\r 介紹深度學習的基本原理，以及許多最新的應用\r \r 資料科學的領域除了基本的技術與觀念，創造力與想像力也非常重要，希望透過這些經驗的分享，讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!(字串長度:1082)'),(437,'2017-09-21 11:53:56',94,'desc---->從一開始只會拉 excel，到現在需要用 R, Python 處理各式各樣的資料科學問題，希望透過自身的專案經驗分享，提供想進入資料科學領域的朋友們一些建議，包括該選擇哪個程式語言，如何從無到有建立一個機器學習的問題，深度學習好像很火紅，那是甚麼?希望透過這些經驗分享，讓想進入資料科學的朋友們能夠更快進入狀況，與我們一同加入資料科學的世界!(字串長度:475)---->不是本科系畢業的，想踏入資料科學領域該怎麼做? \r 深度學習好像很厲害，要怎麼學習?\r \r 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路!\r 從土木、心理進入到資料科學世界，從 Excel, Matlab，變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享，\r 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享，包括\r \r 1. R vs. Python 我到底該學那個?\r 一位先學 R，另一位學 Python，當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢?\r 2. 我只有基本的機器學習概念，要怎麼完成一個機器學習的專案?\r 分享我們在機器學習專案中，從資料中洞察出許多有趣的真相\r 3. 深度學習很火紅，有甚麼東西能夠應用?\r 介紹深度學習的基本原理，以及許多最新的應用\r \r 資料科學的領域除了基本的技術與觀念，創造力與想像力也非常重要，希望透過這些經驗的分享，讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!(字串長度:1082)'),(438,'2017-09-22 10:07:26',5,'talk_title---->TBA(字串長度:3)---->社群大數據中的江湖事(字串長度:30)```desc---->TBA(字串長度:3)---->有人的地方，就有江湖；在江湖，就免不了有麻煩事；麻煩事，就需要社群網路分析，既作江湖人，便履江湖土，守江湖道，管江湖事。這場盛會將和大家交流分享，進階版的社群大數據之輿情觀測與分析應用。(字串長度:279)'),(439,'2017-09-22 10:07:28',33,'me_desc---->Yu-Shuen Wang is an Associate professor of the Department of Computer Science at National Chiao-Tung University. He received his PhD degree from Visual System Laboratory, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC, in 2010. His research interests include Computer Graphics, Visual Media Retargeting, Image Manipulation, Focus+Context Visualization and Skeletonization. (字串長度:378)---->Yu-Shuen Wang is an Associate professor of the Department of Computer Science at National Chiao-Tung University. He received his PhD degree from Visual System Laboratory, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC, in 2010. His research interests include Computer Graphics, Image Manipulation, Focus+Context Visualization and Map Visualization. (字串長度:354)'),(440,'2017-09-22 10:07:28',35,'desc----> Large-scale network data analysis has emerged into one of the most important tools in th big data regime for almost all scientists and practitioners. Among all characteristics and properties, community and centrality are two major components for a detailed understanding of a large-scale network. Unfortunately, traditional methods are either computationally infeasible for large-scale network, or without statistical verification and inference. This talk introduces a SOP for accurate and efficient analysis of large-scale network data. It consists of four main steps. First, a screening stage is proposed to roughly partition the whole network into communities via complement graph coloring. Then a likelihood-based statistical test is introduced to test for the significance of the detected communities. Once these significant communities are detected, another likelihood-based statistical test is introduced to check for the focus centrality of each community. Finally, a metaheuristic swarm intelligence based (SIB) method is proposed to fine tune the range of each community from its original circular setting. Our proposed SOP is demonstrated in several real-life data, showing how this method can provide extra suggestions from the data.(字串長度:1246)---->Large-scale network data analysis has emerged into one of the most important tools in th big data regime for almost all scientists and practitioners. Among all characteristics and properties, community and centrality are two major components for a detailed understanding of a large-scale network. Unfortunately, traditional methods are either computationally infeasible for large-scale network, or without statistical verification and inference. This talk introduces a SOP for accurate and efficient analysis of large-scale network data. It consists of four main steps. First, a screening stage is proposed to roughly partition the whole network into communities via complement graph coloring. Then a likelihood-based statistical test is introduced to test for the significance of the detected communities. Once these significant communities are detected, another likelihood-based statistical test is introduced to check for the focus centrality of each community. Finally, a metaheuristic swarm intelligence based (SIB) method is proposed to fine tune the range of each community from its original circular setting. Our proposed SOP is demonstrated in several real-life data, showing how this method can provide extra suggestions from the data.(字串長度:1245)```me_desc---->Frederick Kin Hing Phoa, Ph.D: He has been an Associate Research Fellow of the Institute of Statistical Science at Academia Sinica (ISSAS) since 2013. He received his B.S. Physical Chemistry, B.S. Applied Mathematics, M.S. Statistics and Ph.D. Statistics from University of California at Los Angeles (UCLA) in 2001, 2002, 2006 and 2009 respectively. He was an Assistant Research Fellow of the ISSAS in 2009-2013. He conducted the Excellent Young Researcher Research Project supported by Ministry of Science and Technology (MOST) during 2013-2016. He received the Career Development Award from Academia Sinica in 2014. He received the Ta-You Wu Memorial Award (Young Researcher Award) from MOST. He received the best paper award in the World Congress of Engineering in 2015. He received an International Cost-Share Exchange Scheme funded by MOST and Royal Society of UK during 2016-2018. In the past eight years (2009-2017), he has published 44 papers in the areas of design and analysis of experiments, network data analysis, nature-inspired metaheuristic optimization and many others. In addition, he has given 88 invited talks in the international conferences and 59 seminar talks in the universities around the world. He organized two conferences of experimental design and analysis (CEDA) in 2014 and 2016. His international collaborations cover research groups in USA, UK, Canada, Japan, China, Hong Kong, and many other countries.(字串長度:1436)---->Frederick Kin Hing Phoa, Ph.D: He has been an Associate Research Fellow of the Institute of Statistical Science at Academia Sinica (ISSAS) since 2013. He received his B.S. Physical Chemistry, B.S. Applied Mathematics, M.S. Statistics and Ph.D. Statistics from University of California at Los Angeles (UCLA) in 2001, 2002, 2006 and 2009 respectively. He was an Assistant Research Fellow of the ISSAS in 2009-2013. His research interests include design and analysis of experiments, network data analysis, nature-inspired metaheuristic optimization, big data analytics and many others. He conducted the Excellent Young Researcher Research Project supported by Ministry of Science and Technology (MOST) during 2013-2016. He received the Career Development Award from Academia Sinica in 2014. He received the Ta-You Wu Memorial Award (Young Researcher Award) from MOST. He received the best paper award in the World Congress of Engineering in 2015. He received an International Cost-Share Exchange Scheme funded by MOST and Royal Society of UK during 2016-2018. He organized two conferences of experimental design and analysis (CEDA) in 2014 and 2016. His international collaborations cover research groups in USA, UK, Canada, Japan, China, Hong Kong, and many other countries.(字串長度:1272)'),(441,'2017-09-22 10:07:28',41,'me_desc---->杜書儒在長庚大學醫學影像暨放射科學系擔任副教授。在美國Indiana 州West Lafayette 的Purdue University拿到物理學博士學位，博士論文是利用蒙地卡羅與平行高速電腦運算的方法研究中子星的能量問題。之後在Texas 州Houston的 The University of Texas MD Anderson Cancer Center 擔任博士後研究員。研究方向與興趣包括近代醫學物理、醫學影像特徵分析、機器學習、電腦斷層掃描、磁共振影像、與放射治療。教授課程包括近代醫學物理專題與特論、放射物理學、放射物理學實驗、應用數學、機器學習、醫學影像特論、與進階近代物理。平常的喜好包括美食、游泳、與爬山。(字串長度:734)---->杜書儒在長庚大學醫學影像暨放射科學系擔任副教授。在美國Indiana 州West Lafayette 的Purdue University拿到物理學博士學位，博士論文是利用蒙地卡羅與平行高速電腦運算的方法研究中子星的能量問題。之後在Texas 州Houston的 The University of Texas MD Anderson Cancer Center 擔任博士後研究員。研究方向與興趣包括近代醫學物理、醫學影像特徵分析、機器學習、電腦斷層掃描、磁共振影像、與放射治療。教授課程包括近代醫學物理專題與特論、放射物理學、放射物理學實驗、應用數學、機器學習、醫學影像特論、與進階近代物理。平常的喜好包括吃美食、游泳、與爬山。(字串長度:737)'),(442,'2017-09-22 10:07:28',42,'position---->助理教授(字串長度:12)---->教授(字串長度:6)```desc---->「設計思考」是當代設計領域的一門顯學，其提供了各種的設計方法幫助設計師以一個較為客觀及理性的流程推動需求分析、產品發展、測試驗證等各個設計活動。然而，多數的設計思考方法本身仍由設計師的經驗進行主觀分析及判斷。本課程的主題「運算式的設計思考(Computational Design Thinking」在強調如何架構及運用科學化的工具，獲取產品相關的數據，協助設計師可以更即時、客觀的掌握產品與用戶之間的互動關係，以檢視及評估設計成效，進行設計的優化。透過講者自身發展產品的案例解析，分享數據協助產品設計之經驗與心得。(字串長度:714)---->「設計思考」是當代設計領域的一門顯學，其提供了各種的設計方法幫助設計師以一個較為客觀及理性的流程推動需求分析、產品發展、測試驗證等各個設計活動。然而，多數的設計思考方法本身仍由設計師的經驗進行主觀分析及判斷。本次分享的主題「運算式的設計思考(Computational Design Thinking」在強調如何架構及運用科學化的工具，獲取產品相關的數據，協助設計師可以更即時、客觀的掌握產品與用戶之間的互動關係，以檢視及評估設計成效，進行設計的優化。透過講者自身發展產品的案例解析，分享數據協助產品設計之經驗與心得。(字串長度:717)'),(443,'2017-09-22 10:07:30',72,'talk_title---->My Health Keeper(字串長度:16)---->Try Again, Fail Better.  深度學習，從0到1的成長過程。(字串長度:66)```company---->講師(字串長度:6)---->台大CS+X讀書會(字串長度:19)```position---->(字串長度:0)---->共同創辦人(字串長度:15)```desc---->In this talk, we will introduce some deep learning methods we use to track the daily nutrition intake. We will focus on the application and algorithm parts.(字串長度:156)---->本次的演講適合正在思索如何將機器學習的方法用在日常生活中的朋友，以及在實作過程中面對各種困難的朋友。分享將著重在AAAD+的架構上。期待能和大家一起交流，相信每一個人都可以將人工智慧與資料科學的方法，帶到生活中，協助我們解決問題！  Design: 我們如何從生活出發，找到我們想做的題目，發現問題後，找到深度學習中圖像處理技術，解決所面對的問題。 Algorithm: 深度學習中各種圖像處理的數學方法介紹。 Architeture: 我們如何使用程式工具，將深度學習的方法實作出來。 Application: 分享演算法與程式工具的應用。本次將分享我們在藝術領域與健康領域的應用。(字串長度:766)```me_desc---->我希望能將資料科學與人工智慧的工具，應用在解決是常生活的問題上。(字串長度:96)---->葉宇心，台灣大學地理環境資源學系畢業。在從事社會創新實驗的過程中，進入了機器學習與資料科學的世界，應用了圖像處理的技術，嘗試解決我們所遇到的問題，同時也參與了讀書會社群的草創，研讀許多機器學習與資料科學背後的數學方法，一步步克服遭遇的困難與恐懼。我相信數學方法與程式工具，可以協助我們解決許多關心的議題，使我們的生活更豐富，期待和大家分享這些過程，以及我們的應用！(字串長度:546)'),(444,'2017-09-22 10:07:31',94,'desc---->不是本科系畢業的，想踏入資料科學領域該怎麼做? \r\n 深度學習好像很厲害，要怎麼學習?\r\n \r\n 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路!\r\n 從土木、心理進入到資料科學世界，從 Excel, Matlab，變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享，\r\n 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享，包括\r\n \r\n 1. R vs. Python 我到底該學那個?\r\n 一位先學 R，另一位學 Python，當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢?\r\n 2. 我只有基本的機器學習概念，要怎麼完成一個機器學習的專案?\r\n 分享我們在機器學習專案中，從資料中洞察出許多有趣的真相\r\n 3. 深度學習很火紅，有甚麼東西能夠應用?\r\n 介紹深度學習的基本原理，以及許多最新的應用\r\n \r\n 資料科學的領域除了基本的技術與觀念，創造力與想像力也非常重要，希望透過這些經驗的分享，讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!(字串長度:1096)---->不是本科系畢業的，想踏入資料科學領域該怎麼做? \r 深度學習好像很厲害，要怎麼學習?\r \r 兩位跨域者將與大家分享在資料洞察實驗室的深度學習之路!\r 從土木、心理進入到資料科學世界，從 Excel, Matlab，變為用 R, Python 處理各式各樣的機器學習、深度學習問題。透過自身的專案經驗分享，\r 提供想進入資料科學領域的朋友們一些經驗分享，包括\r \r 1. R vs. Python 我到底該學那個?\r 一位先學 R，另一位學 Python，當 R 遇上 Python 會碰出甚麼火花呢?\r 2. 我只有基本的機器學習概念，要怎麼完成一個機器學習的專案?\r 分享我們在機器學習專案中，從資料中洞察出許多有趣的真相\r 3. 深度學習很火紅，有甚麼東西能夠應用?\r 介紹深度學習的基本原理，以及許多最新的應用\r \r 資料科學的領域除了基本的技術與觀念，創造力與想像力也非常重要，希望透過這些經驗的分享，讓許多不同領域的朋友與我們一起加入資料科學的世界!(字串長度:1082)'),(445,'2017-09-22 10:07:33',117,'talk_title---->待確認(字串長度:9)---->人工智慧與供應鏈管理(字串長度:30)'),(446,'2017-09-26 02:46:27',29,'desc---->補(字串長度:3)---->(字串長度:0)```me_desc---->補(字串長度:3)---->(字串長度:0)'),(447,'2017-09-26 02:46:29',47,'desc---->TBD(字串長度:3)---->(字串長度:0)'),(448,'2017-09-26 02:46:29',49,'me_desc---->（請先延用去年的資料好嗎，謝謝）(字串長度:48)---->(字串長度:0)'),(449,'2017-09-26 02:46:30',63,'desc---->Coming soon(字串長度:11)---->(字串長度:0)```me_desc---->Coming soon(字串長度:11)---->(字串長度:0)'),(450,'2017-09-26 02:46:31',77,'me_desc---->後補。(字串長度:9)---->(字串長度:0)'),(451,'2017-09-26 02:46:32',99,'desc---->(Provided later)(字串長度:16)---->(字串長度:0)```me_desc---->(Provided later)(字串長度:16)---->(字串長度:0)'),(452,'2017-09-26 02:46:32',105,'company---->台灣大學電機工程系(字串長度:27)---->國立台灣大學(字串長度:18)```desc---->TBA(字串長度:3)---->凱吉哥真的是凱吉哥？人臉偵測與辨識從古至今一直是電腦視覺領域中非常熱門的題目，而解析人臉的第一步即為找出各部件 (眼睛、鼻子、嘴巴) 的位置，再更進一步解析其外型，利用數個關鍵點來代表各種不同的外型，這些關鍵點無論在哪個臉部部件中一般被統稱為\"臉部特徵點\" (facial landmarks)。臉部特徵點的應用繁多，從頭部姿勢辨識、虛擬化妝、至臉部外型交換，今年 iPhone X 甚至利用 FaceID 臉部辨識技術來進行安全認證，解除手持式裝置的安全鎖。講者將在本演講中，介紹近幾年如何利用機器學習與深度學習的方式在影像中尋找臉部特徵點的位置，進而介紹如何利用機器學習模型來改變人臉的外型。(字串長度:808)'),(453,'2017-09-26 02:46:33',117,'desc---->待確認(字串長度:9)---->(字串長度:0)'),(454,'2017-09-26 02:46:33',121,'desc---->TBD(字串長度:3)---->(字串長度:0)'),(455,'2017-09-26 02:46:34',127,'desc---->TBA(字串長度:3)---->(字串長度:0)'),(456,'2017-09-29 03:57:48',15,'me_desc---->喜歡體驗設計、愛好說故事、一星期看七本書(字串長度:60)---->擅長以體驗設計挖掘人類洞見，運用數據分析支撐決策依據(字串長度:78)'),(457,'2017-09-29 03:57:49',29,'desc---->(字串長度:0)---->以巨觀生態學資料分析為例，探討由資料分析到理論模式建立，發展新的巨觀生態學理論的過程。(字串長度:129)```me_desc---->(字串長度:0)---->中央研究院生物多樣性研究中心 副研究員， 臺灣大學生態與演化研究所兼任 副教授 臺灣大學氣候變遷與永續發展學位學程、台灣師範大學 合聘副教授  美國康乃爾大學動物行為學博士，英國劍橋大學博士後研究、訪問學者。 主要研究領域為演化生物學、社會行為學與生態學，專長結合數學模式、理論與實 際生物進行整合性研究。2010 年回臺進入中研院服務後，也開始應用演化生物學了解巨觀生態學(macroecology)問題，例如環境變異程度對物種分布範圍與界線的影響。目前 以臺灣的冠羽畫眉、尼泊爾埋葬蟲，以及肯亞的灰頭織巢鳥(grey-capped social weaver)，作為主要的野外研究題材。榮獲獎勵包含2012年獲中研院前瞻計畫、2014 年中央研究院年輕學者研究著作獎、2016年吳大猷先生紀念獎與2017中研院深耕計畫。 (字串長度:941)'),(458,'2017-09-29 03:57:50',49,'position---->教授 / Smilepoll.tw 平台主持人(字串長度:37)---->政治學教授 / smilepoll.tw 平台主持人(字串長度:46)```me_desc---->(字串長度:0)---->我是網路調查資料平台smilepoll.tw的主持人、Facebook粉絲頁「資料吼」的發起人，也是中山大學政研所的教授。我從事的是個人層次政治現象的觀察與研究，使用的資料多是民意調查資料。我的研究興趣在方法論、國家認同、政黨認同、政治偏好與行為。我在教學與研究上使用R，並儘量用最淺白的語言幫助社科學子認識這個語言工具。(字串長度:441)'),(459,'2017-09-29 03:57:52',77,'me_desc---->(字串長度:0)---->李慕約 muyueh@muyueh.com 李慕約公司的共同創辦人之一。  為什麼沒辦法用資料？其他專家覺得資料不夠多，機器不夠大，或演算法不夠先進。  我覺得瓶頸在人吸取資料的速度很慢，像是用吸管吸乾水庫。  李慕約公司在解決吸管的問題，目標是幫助人類更有效的看到資料、跟資料互動。為此運用包含：資料視覺化、機器人自動化、機器學習 / 人工智慧等技術。  李慕約公司的客戶包含：WHO、三大電信、銀行以及現任總統。受 Google、The World Bank 邀請授課，並獲多項國際獎項肯定。 (字串長度:635)```website---->(字串長度:0)---->http://muyueh.com(字串長度:17)'),(460,'2017-09-29 03:57:55',121,'talk_title---->Trends in eLearning and Education Analytics(字串長度:43)---->How Do People Prefer To Learn? eLearning Trends and Predictions 2017 人們喜歡如何學習？２０１７年電子學習趨勢與預測(字串長度:138)```desc---->(字串長度:0)---->E-learning is now indispensable as a mean for education. In particular, with the advent of Massive Open Online Course (MOOC), University Open Online Course (UOOC), Small Personal Online Course (SPOC), flipped classroom, etc., these novel online courses are providing quality education to the masses, and are fueling a transformative change with the use of technology. In this talk, I plan to chart out the current trends in e-learning, including learning habits of users, popularities of courses, and its impact on career development. We will also examine some learning analytics technologies that are being used to support e-learning. With these technologies, we will be able to help the educators to deliver better learning experiences in e-learning platforms, e.g., personalizing the learning sequence for different learners, tracking people’s attention, etc.  以電子學習作為教育的手段是不可或缺的。 特別是隨著大眾開放在線課程（MOOC），大學開放在線課程（UOOC），小型個人在線課程（SPOC），翻譯教室等的出現，這些新穎的網絡課程正在向群眾提供優質教育，並通過技術推動了變革。這個演講將會介紹當前電子學習的趨勢，包括用戶的學習習慣，課程的流行度以及對職業發展的貢獻。我們還探討一些用於支持電子學習的數據分析技術。 借助這些技術，我們將能夠幫助教育者在電子學習平台上提供更好的學習體驗，例如個性化不同學習者的學習順序，跟踪用戶的注意力等。(字串長度:1561)'),(461,'2017-10-11 04:45:25',42,'talk_title---->Computational Design Thinking－數據取向的產品設計思維與案例(字串長度:74)---->Computational Design Thinking - 數據取向的產品設計思維與案例(字串長度:74)```position---->教授(字串長度:6)---->助理教授(字串長度:12)'),(462,'2017-10-11 04:45:25',47,'talk_title---->TBD(字串長度:3)---->人工智慧運算系統的現況與展望(字串長度:42)```desc---->(字串長度:0)---->類神經網路的訓練與推論，近幾年已成為平行運算裡最重要的成長契機。由繪圖晶片 GPU 領軍的跳躍性成長，其背後有著二十年的積累。依據資料中心需求設計的 Google TPU，以及可程式化的 FPGA 晶片，同時也加速了產業的變革與進展。行動運算的進步，更促成了人工智慧終端的開發。在這個演講裡，我會試著探討這些方向的共通性與差異性，並介紹我們自行開發之高效能運算架構與影像處理之算法，以協助聽眾理解、預期未來之運算趨勢。(字串長度:583)'),(463,'2017-10-11 04:45:29',99,'desc---->(字串長度:0)---->如果說 bot 是人類實現 AI 應用最直接也是最生活化的管道，那麼 bot framework 就是讓這些 AI 應用得以實現的最重要武器。  Bot (aka Chatbot) 在社群網路、行動裝置全面走進人類生活的今日扮演著「產業智能化」的一個關鍵角色 — 透過自然語意的理解，它成為產業及其用戶溝通的智能客服；在收集用戶的對話記錄、瀏覽行為之後，它得以在對話中推薦最適合的商品；串接了 speech, image/video, 以及各種人機介面的 cognitive services 之後，它的應用甚至可以延伸到如智慧家庭、商辦、工廠、醫院… 等場域。  Bottender 是我們提出、建造的一個開源 bot 建置平台，它提供了模組化的開發環境讓開發者得以快速地串接各種群通訊平台以及網路/雲端架構，而極富彈性的事件處理 APIs 讓複雜的 bot 邏輯得以輕易地實現，並且串接各式各樣的 AI 技術，至於它的各種 session store 機制則讓 bot 可以在各種情境下進行優化，最後，它也提供了整合測試的環境讓系統情境測試自動化得以實現。(字串長度:1148)```me_desc---->(字串長度:0)---->黃鐘揚(Ric Huang)有著不安於室、不甘平凡的個性，除了念博班的時候就參與了一段矽谷科技公司的創業歷程之外，剛回國任教的幾年應該是要乖乖寫論文的時候卻又滿腔熱血的替台大創立的創意創業學程以及 NTU Garage 等，而才剛卸下各種創創的職務就揪集了一群台大校友創立了優拓資訊股份有限公司。  優拓資訊集結了資料科學家、系統工程師、商業分析師等等人才，目前專注在提供智能商務機器人的完整服務，本次 AI/資料科學年會預計分享他們自行開發的中文語意理解引擎以及支援多平台、多功能的開源 bot framework 計畫。(字串長度:698)'),(464,'2017-10-11 04:54:48',64,'talk_title---->人工智慧的現在與未來(字串長度:30)---->人工智慧第三波革命(字串長度:27)'),(465,'2017-10-11 04:56:14',64,'desc---->本演講將闡述人工智慧目前與未來做得到與做不到的事情 (字串長度:76)---->人工智慧演進至今已經邁入第三波。本演講將闡述第三波人工智慧在看什麼樣的問題？尋求什麼樣的技術？產生什麼樣的影響？講者也將討論未來人工智慧的走向，以及何謂目前人工智慧的藍海。(字串長度:258)'),(466,'2017-10-12 05:34:25',134,'talk_title---->(字串長度:0)---->Structure Learning in Deep Learning(字串長度:35)```desc---->(字串長度:0)---->The goal of data science is to extract insights from unstructured and complex data. This often hinges on the use of a good representation where suitable features can simplify tremendously the extraction of knowledge. Traditionally, features were handcrafted based on domain knowledge. However, recent advances in deep learning have shown that it is often better to use a deep structure in which features are automatically learned from data. This has completely revolutionized computer vision, speech recognition and natural language. That being said, feature engineering is now replaced by architecture engineering since practitioners spend enormous time adjusting the architecture and hyperparameters by trial and error. Hence there is a need for techniques to automatically learn the structure and hyperparameters of networks.  In this talk, I will show how to automatically learn the structure of a special class of deep neural networks known as sum-product networks from streaming data.  This will be demonstrated in variety of domains where it is unclear what architecture might work well.(字串長度:1094)'),(467,'2017-10-17 00:05:01',27,'talk_title---->KKV Data Game: 17.06 1st Place Winner Solution (字串長度:47)---->從資料競賽看應用實務 - KKV data game 17.06 1st place winner solution(字串長度:78)```desc---->分享自己在今年 (2017) 6月參加 kkv data game 獲得第1名的心路歷程。內容包含解題套路，算法架構，以及在實踐過程所面臨的各種困難與最後的解法。(字串長度:193)---->分享自己在今年 (2017) 6月參加 kkv data game 獲得第1名的心路歷程。內容包含解題套路，算法架構，以及在實踐過程所面臨的各種困難與最後的解法。且同時藉由資料比賽的過程，結合自己在將資料科學應用在實務面時的經驗，嘗試提供應注意的細節。(字串長度:328)'),(468,'2017-10-31 03:27:24',16,'desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review\'s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1552)---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)```me_desc---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review\'s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:788)---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)'),(469,'2017-10-31 08:33:30',136,'desc---->(字串長度:0)---->多媒體訊號涵蓋聲音、影像、視訊、三維圖檔及文字等，在處理上有不同的需求，因應人工智慧的來臨，有越來越多的深度學習技術被引入此領域。在此演講中，我將講述三個議題。首先，我將描述如何結合視訊、音樂情緒，及機器人學來發展一套自動指揮系統。在第二個議題中，我將談論如何自YouTube上截取同一場演唱會中，由不同聽眾錄得的片段，並用自動的方式將其整合成一段較完整的曲子。我們將引入音樂劇導演的手法讓此雜湊過程更貼近人性。第三個講題是如何讓電腦自動判讀NBA球賽的戰術。 (字串長度:671)'),(470,'2017-11-01 09:07:52',15,'talk_title---->政府數據分析與 Google Sprint 體驗設計(字串長度:48)---->當政府數據分析碰撞體驗設計(字串長度:39)'),(471,'2017-11-11 01:17:30',70,'me_desc---->NingChen擅長網站、產業分析及社群經營，並相信資料可以讓世界變得不一樣。她嘗試將時間及精力花在創造一個對於初學者及專家都友善的協作環境。 曾經是雅虎媒體數據分析師，此外，做過16年選舉輿情分析，做不同溫層議題發酵觀察；此外，參與環保署開放資料污染監測系統，NGO捐款行為分析。(字串長度:395)---->NingChen擅長網站、產業分析及社群經營，並相信資料可以讓世界變得不一樣。她嘗試將時間及精力花在創造一個對於初學者及專家都友善的協作環境。\r 曾經是雅虎媒體數據分析師，此外，做過16年選舉輿情分析，做不同溫層議題發酵觀察；此外，參與環保署開放資料污染監測系統，NGO捐款行為分析。\r slideshare/github:ningchencontact\r R_laides Taipei:https://www.meetup.com/R-Ladies-Taipei/(字串長度:488)'),(472,'2017-11-11 01:17:32',86,'position---->董事總經理(字串長度:15)---->總經理(字串長度:9)');

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-- Table structure for table `speakers_changelog20201004`
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CREATE TABLE `speakers_changelog20201004` (
  `log_id` int unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  `changetime` datetime NOT NULL,
  `speaker_id` smallint unsigned NOT NULL,
  `changelog` longtext CHARACTER SET utf8mb3 COLLATE utf8mb3_unicode_ci NOT NULL,
  PRIMARY KEY (`log_id`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=42 DEFAULT CHARSET=latin1;

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-- Dumping data for table `speakers_changelog20201004`
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INSERT INTO `speakers_changelog20201004` VALUES (1,'2020-10-04 13:31:54',5,'name---->胡筱薇(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->Camille Hu(字串長度:10)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B1-7HeusmFbPTWk0cXdiLUpUc1E(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->社群大數據中的江湖事(字串長度:30)---->(字串長度:0)```company---->東吳大學巨量資料管理學院(字串長度:36)---->主委(字串長度:6)```position---->Assistant Professor(字串長度:19)---->(字串長度:0)```desc---->有人的地方，就有江湖；在江湖，就免不了有麻煩事；麻煩事，就需要社群網路分析，既作江湖人，便履江湖土，守江湖道，管江湖事。這場盛會將和大家交流分享，進階版的社群大數據之輿情觀測與分析應用。(字串長度:279)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->喜愛新鮮的事物，對於資訊科技充滿熱情，外表看起來很活潑，但骨子裡是個阿宅，沒事喜歡窩在家裡觀察其他阿宅都在做什麼，愛家、愛耶穌，目前擔任東吳大學巨量資料管理學院助理教授，勉強算是個Data Watcher，也勉強算是個Data Player，近年來致力於巨量資料探勘以及社群網路分析應用之研究，同時也成立了資料實驗室(Data Lab)，並透過實際的專案項目，培養巨量資料分析人才。(字串長度:507)---->(字串長度:0)'),(2,'2020-10-04 13:31:54',6,'name---->曾俊雄(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->曾俊雄(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B59IzUnV5CLjcXNmRHFrVkE3NjQ(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->課堂資料學：到底有沒有在上課(字串長度:42)---->(字串長度:0)```company---->元智大學通訊工程系(字串長度:27)---->院長(字串長度:6)```position---->助理教授(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->身為教職人員，看著講臺下的學子們，不免有一些期許，但是，我經常不由得問自己，小朋友們到底有沒有在聽課呢? 因緣際會，接觸了情感學習這個領域，帶著實驗團隊找了一些從情感反映來窺探小朋友想法的小研究，在本次演講中，會試著將這些研究結果進行說明及整理。(字串長度:365)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->我常覺得我們處於一個很有趣的時代，有機會親身體會到應用領域轉變的好幾個過程：首先是從一般單機型應用轉變成伺服端的架構，另外這幾年慢慢從伺服端架構又轉變成web-based的架構，大家討論的議題又從分散式計算轉成grid computing、web service，big data，以及 cloud computing，這幾年人工智慧又重新受到關注。面對這樣的轉變，我覺得過去我們談論的許多模型，不論是程式開發的模型，或是分散式計算的處理，其實有機會作一些調整，悠遊於新的時代，有很多新東西可以玩，在這樣的時間點做一個研究人員，是很幸福的。(字串長度:694)---->(字串長度:0)'),(3,'2020-10-04 13:31:54',7,'name---->陳紹慶(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->陳紹慶(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9mHtmglofDCU214NVpjbkRlVk0(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->從資料發掘理論？用資料確認理論？淺談如何兼容資料科學與開放科學(字串長度:93)---->張智星於1992年取得加州大學柏克萊分校的電機電腦博士，博士論文即在探討模糊邏輯與類神經網路的建模與迴歸。1995年回台於清華大學資訊系任教，於2012年轉任台灣大學資訊系。2017-2019年擔任台大醫院資訊室主任，2018年起擔任台大金融科技研究中心主任，2020年借調到玉山金控擔任科技長。研究專長在於機器學習之各項應用，包含語音辨識、音樂檢索、文件分類、影像辨識、醫療數據與金融資料分析等領域。(字串長度:545)```company---->慈濟大學人類發展與心理學系(字串長度:39)---->科技長(字串長度:9)```position---->開放科學中心大使(字串長度:24)---->台灣大學資訊工程學系(字串長度:30)```desc----> 從資料發掘新奇實用理論的機器學習，是近幾年台灣社會及學術界許多領域的顯學。近期學術界造假事件層出不窮，我認為這時候值得了解開放科學的宗旨：累積可重製的資料，才能建構經得起考驗的理論。  我以2011年心理學再現危機開始爆發的指標事件，與近兩年引發議論的「權力姿勢」為例，說明以新奇理論包裝的劣質研究能被發表，並獲得關注的關鍵。現在的開放科學採用那些措施扭轉這些問題。這些措施與資料科學的建模有沒有抵觸？或是相輔相成的可能？  最後以curate science project為例，說明如何運用累積數據，引導一般科學研究人員提昇研究操作品質，建構以可再現結果為基礎的實用理論。(字串長度:805)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->慈濟大人類發展與心理學系專任助理教授 開放科學中心大使(Center for Open Science Ambassador)  在台灣教了幾年書，2014年受到開放科學的知識論感召，親身到荷蘭體會身體力行之路。希望向華文大眾與學術界傳播分辨好壞科學的心法。(字串長度:301)---->(字串長度:0)'),(4,'2020-10-04 13:31:54',8,'name---->蘇中才(字串長度:9)---->Edward Y. Chang(字串長度:15)```name2---->蘇中才(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bx2Wt2CYnDW2NkdtVFNhTDRETUU(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->靠寫程式來翻轉醫療－從基因體大數據出發(字串長度:57)---->張博士現任宏達電健康醫療事業部 DeepQ總經理，奠定人工智慧AI，虛擬實境VR，隱私保護區塊鏈的基礎，並在這些基礎平台之上架構醫療保健相關應用。顯著成果包括帶領團隊贏得全球生醫診療競賽 XPRIZE Tricorder 一百萬美元獎金。與多家醫院成立虛擬實境及人工智慧教學研究室。今年與疾管署共同開發《疾管家》聊天機器人協助防疫抗疫，在台灣有200萬用戶。張博士同時受聘史丹佛大學電腦系擔任客座教授，從事虛擬助手與自然語言處理研究，並教授跨醫學院與電腦系新課程“AI在疾病診斷及治療推薦的應用”。加入宏達電前，張博士曾擔任6年半Google Research主任，主導的項目包括大數據驅動機器學習平行處理平台（scalable machine learning）、室內定位技術（Indoor localization）、以及Google Q&A等等。張博士是大數據驅動人工智慧研究的先驅之一，從2006起的相關研究，專利，和開源軟件，以及2010/2011年在Google贊助史丹佛大學ImageNet圖庫的標註，促成了AI領域近年來的蓬勃發展。其所領導開發大規模平行運算算法包括LDA（Latent Dirichlet Allocation）、平行支援向量機（SVMs）、平行譜分群（spectral clustering），平行頻繁項目集探勘（frequent itemset mining）與自動化深度學習 (AutoML)。相關開源程式碼已在全球被下載逾三萬次。 在加入業界前、張博士在史丹佛大學取得電腦碩士電機博士。於1999年成加入加州大學聖塔芭芭拉分校電機系任教、三年拿到終身職 (tenure)，六年多晉升正教授職後，於2006年加入Google。張教授因在可擴展大規模機器學習上的學術貢獻，獲選為電機電子工程師學會（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）會士。(字串長度:1890)```company---->亞大基因(字串長度:12)---->總經理(字串長度:9)```position---->科學長(字串長度:9)---->史丹佛大學電腦系(字串長度:24)```desc---->第一個人類基因體草稿於西元2000年被公布後，正式進入後基因體時代，但因基因體定序價錢居高不下而無法落實到臨床醫療。近年來，由於次世代定序技術的進步，人類全基因體定序的價錢下降速度比莫爾定律還快，市場化到臨床醫療的時代即將到來。藉由人工智慧與大數據的技術演進，大家可以靠寫程式來讓基因密碼一一解密，將從傳統醫療邁入精準醫療 (Precision Medicine)的世代，但大家是否準備好面對它呢？試問，以後大家去醫院看病，不是帶著健保卡，而是帶著你的基因序列去給醫生看？或者是給 AlphaGo 看呢？在台灣，多元成家議題一直爭議不休，試問，目前性別是依照性染色體來判斷，但這是否正確？針對這些具爭議性的議題用數據來進行探討，除了帶領各位資料科學家們一窺精準醫療的領域，更希望帶給大家以更多元的角度來面對自己生活週遭的每一個數據。(字串長度:1030)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->2007年畢業於台灣大學資訊工程研究所，博士論文題目為「蛋白質非穩定區段之預測與特性研究」。之後加入趨勢科技從事雲端平台的建置與相關演算法開發，利用資料探勘與機器學習等技術來主動偵測垃圾郵件、色情網站及惡意軟體。將處理人類病毒相關演算法運用到處理電腦病毒上，跨領域活用演算法來有效處理資料。2015年成立亞大基因，建立一個擁有生物資訊和大數據分析技術雙重優勢的軟體研發團隊，專注致力於發展創新的人類基因序列數據挖掘（Data Mining）技術及分析軟體平台（Analytics Platform），進而幫助臨床醫師有效利用基因體資料提供病人精準的醫療。(字串長度:757)---->(字串長度:0)'),(5,'2020-10-04 13:31:54',9,'name---->蔡炎龍(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->蔡炎龍(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByqkbzbmgT9kWkJEMTBmWVAyalU(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->深度學習實作上的各種卡關(字串長度:36)---->Appier 是一家專注於人工智慧的科技公司，藉由開發各種人工智慧應用平台，協助企業解決最棘手的商業挑戰。在游直翰的領導下，Appier 從最初在客廳創業時的 5 人團隊成長到現在超過 400 多名員工，並在亞太與歐洲地區 15 城市設有營運據點。榮獲Appier 並榮獲《財富》雜誌評選為 Top 50 人工智慧公司。 游直翰曾撰寫過數十篇與人工智慧、機器人和機器學習領域相關的研究文章，並獲得 兩項美國專利。他曾於哈佛大學及哈佛醫學院 Wyss 研究院擔任研究員，研發具自我調適功能的機器人，幫助小兒麻痺症病患行走，其博士論文更被提名為當年度 Multi-agent AI 領域中的最佳論文。 游直翰在就讀於史丹佛大學期間，曾參與美國無人駕駛自動車競賽 (DARPA Grand Challenge)，與 Google 無人車之父 Sebastian Thrun 合作無人車研究計畫。在創立Appier 之前，游直翰曾創辦遊戲公司，開發行動社交應用程式。在世界經濟論壇2016 年所公佈的「全球青年領袖」中，游直翰是唯一獲得殊榮的台灣人，也讓Appier 成為亞洲唯一上榜的人工智慧公司。 游直翰畢業於臺灣大學資工系，擁有史丹佛大學人工智慧實驗室碩士學位以及哈佛大學電腦科學博士學位。(字串長度:1362)```company---->政治大學應用數學系(字串長度:27)---->執行長暨共同創辦人(字串長度:27)```position---->副教授(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->學習過基本深度學習的概念, 也會一些建構神經網路方便的工具如 Keras 之後,  我們總覺得馬上就可以用深度學習的方法做點東西出來, 但往往不如我們預想中的順利。這個演講中我們會先複習基本神經網路的架構, 接著分享在實務應用上經歷過的種種卡關, 以及克服這些障礙的方式。(字串長度:372)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->美國加州大學爾灣校區 (UC Irvine) 數學博士, 專攻純數學「代數幾何」領域, 但多年來看上 Python 「簡單、強大、可專注在問題而非程式語言本身」, 所以一直致力推廣 Python 程式語言。碩士班時期就研究神經網路, 直到約一年半前才重回深度學習的領域。已在多個場合介紹過深度學習的基本理論和實作方式, 也試著用深度學習的方法解決不同領域的問題。(字串長度:465)---->(字串長度:0)'),(6,'2020-10-04 13:31:54',10,'name---->吳牧恩(字串長度:9)---->Jason Ma(字串長度:8)```name2---->吳牧恩(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0W2fuFPpPC9ZlZJMnhjejJvZDg(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->資料科學時代下的智能交易初體驗(字串長度:45)---->馬大康博士目前擔任 Google 台灣董事總經理，負責 Google 台灣的經營管理與發展規劃，同時領導多項產品的研發。在出任台灣董事總經理一職前，馬大康博士是Google美國總部平台與產業鏈 (Platform & Ecosystem，包括Android、Chrome、ChromeOS) 部門中負責平台技術與雲端運算的專家。在加入Google 近10年來，他帶領多項與全球軟硬體廠商及晶片大廠的策略合作，進行全方位 雲+端 科技的創新。這些努力的成果，除了促成Chromebook在全球教育及消費者市場佔有率的大幅提昇，也吸引了全球科技人才加入Google及其合作夥伴的軟硬體共同開發行列。 在加入Google之前，馬大康博士曾在微軟美國總部Office產品團隊服務，代表微軟參與默克藥廠、戴爾電腦、波音公司及美國國防部的專案，實現團隊溝通與語音技術整合的解決方案 。 他更於2007年獲派擔任台灣微軟技術中心及技術團隊總經理，期間與英特爾及惠普在台灣創立解決方案技術中心 (Solution Center)，介绍推廣微軟公有雲、資料中心及私有雲技術，為台灣雲端運算產業昇級與世界銜接作出貢獻。 加入微軟前，馬大康博士擔任Soma.com 副總裁及技術執行長，在任職期間帶領團隊設計執行電子商務服務，並與默克藥廠及WebMD 進行健康諮詢和處方藥的商業合作，創造共同利潤。Soma.com 進而順利被全美第二大藥局連鎖店CVS收購組成CVS.com ，由馬大康博士擔任副總裁及技術執行長，以提供網際網路整合方案。 馬大康博士於國立成功大學電機系畢業後赴美深造，於1993年獲得華盛頓大學電機工程博士學位，專注於電力系統與人工智慧專家系統的整合與創新。1997年馬大康博士獲聘為國立中山大學電機系副教授，過去曾出版過22 篇論文及共同著作兩本專業書籍。由於多項優異表現受肯定，馬大康博士於1998 年榮登Who\'s Who in the World 世界名人錄。(字串長度:2080)```company---->台北科技大學資訊與財經管理系(字串長度:42)---->董事總經理(字串長度:15)```position---->助理教授(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->隨著雲端技術與電腦運算的成長，金融交易模式也跟著大幅改變。過去人工方式選股，近年來程式交易興起，設計交易演算法由電腦自動下單逐漸蔚為風潮，許多人都想自行撰寫程式建立自己的演算法交易事業。而近年來交易環境的改變，利用傳統價量進行研發已不敷使用，而機器學習似乎為我們帶來一片希望? 究竟機器學習機制該如何用於交易策略研發? 深度學習技術能否帶來交易的AlphaGO?演算法交易該用什麼樣的工具? 本演講將針對這些問題進行探討。(字串長度:605)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->吳牧恩教授為數理背景出身、資工博士畢業，其研究領域包括資訊理論與金融資料分析。現為台北科技大學資訊與財經管理系助理教授，致力於推廣資金管理的數學與使用 R 語言研發金融交易策略，期望破除市場上大眾追求穩賺聖盃的迷思。其亦為知名財金部落格幣圖誌 (Bituzi) 專欄作家 -- 牧清華。(字串長度:395)---->(字串長度:0)'),(7,'2020-10-04 13:31:54',11,'name---->邵軒磊(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->邵軒磊(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0d16GGNlXlQWTRlUl9oNEpGMWs(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->AI、大數據、法資訊學－法律與判決中的資料科學(字串長度:65)---->(字串長度:0)```company---->台灣師範大學東亞系(字串長度:27)---->技術長(字串長度:9)```position---->助理教授(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->傳統上，法律與判決研究中多以價值判斷與理念分析為主，而在大數據與人工智慧（AI）的趨勢之下，逐漸有學者思考結合新技術開展「法資訊學研究」。本文作為階段性的成果，旨在分析「離婚後小孩歸誰？」（法學中稱為酌定親權人）之運作情形，而得到有效的計算結果。闡釋這類之分析結果，有助於當事人能對與自身訴訟優劣勢上有初步認識，也能對法官對自身判決與其他判決之「共通性」上有所預期（避免恐龍法官），有助於弭平「法院判決與社會民意」之巨大差異。隨著科技發達，法資訊學研究能夠做到研究大範圍時間段與多數案例重複出現之現象，而較少涉及非常特殊之個案，而受到影響。期望在法資訊學之開展中，能提供一個論證與分析的有效知識基礎，讓不同意見的研究者，有據以對話討論的平臺和起點；也藉此機會，歡迎資訊學科的同好一起合作。(字串長度:1028)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->黃詩淳，台大法學士、日本北海道大學法學碩士博士。主要研究領域為身分法， 近來關心高齡者人權、財產管理與代際財產移轉議題，包括繼承、遺囑、成年監護、信託等。教授課目有身分法、物權、民法概要、日文法學名著選讀等課程。近年開展法資訊學的研究。著有〈遺產繼承之圖像與原理解析〉、〈涉訟榮民遺囑之特徵與法律問題〉等論文，請參見http://homepage.ntu.edu.tw/~schhuang/Welcome.html 邵軒磊，台大法學士、政大法學碩士博士，專長：國際關係政治學。目前對資料蒐集、模型預測、可視化具有興趣。主要使用R(major)、python(minor)，以及SAS、SPSS、matlab等軟體，詳情請參考：http://web.ntnu.edu.tw/~hlshao/。(字串長度:803)---->(字串長度:0)'),(8,'2020-10-04 13:31:54',12,'name---->李祈均(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->李祈均 (Jeremy)(字串長度:18)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9qZsKw-A44IR1p4d2ZtaDFEWjg(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->機器智能與人類行為: 跨領域決策分析於醫療應用(字串長度:65)---->(字串長度:0)```company---->清華大學電機工程系(字串長度:27)---->特聘教授(字串長度:12)```position---->助理教授(字串長度:12)---->醫守科技股份有限公司(字串長度:30)```desc---->長年來領域專家透過解析感測器訊號、歸納有用資訊、並進行適切處理以完成各種與人息息相關的決策應用(decision analytics)。在(非)結構化資料快速累積、機器學習演算法高速進展，並配合深度跨領域知識整合下，依機器智開發嶄新的訊息決策分析架構正蓬勃發展中 。在此一演講中，我們會以多個醫療應用為主軸，分享我們近期透過機器智能並以人本運算角度為出發而開發出「高可信度(reliability)」、「可規模化(scalable)」、「客觀且一致(objective)」 的人類訊息行為分析決策於醫療應用(AI-in-Health Behavior Analytics)。實例分享包涵：臨床血癌診斷輔助、未來中風風險評估、可計算式自閉症失調行為、及內在情緒感受辨識等。此一技術發展更仰賴深度跨領域合作，以提供專家現實實務上有效且全新變革式的分析工具。(字串長度:946)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->李祈均目前是國立清華大學電機工程學系助理教授，研究領域橫跨訊號處理與機器學習技術，尤其針對人類行為進行分析、預測及統計建模。他長期著重於運用不同種類的資料檔（文字、聲音、影像等）以研發跨領域，如醫療、教育、心理，相關演算法。他過去擔曾任ID Analytics公司旗下id:a lab的資料科學家，開發分析信用申請函進行金融信用產品的開發。他目前與榮總、國衛院、長庚、台大、國教院等機構合作研究，針對人類行為進行量化建模與客觀辨識。(字串長度:608)---->(字串長度:0)'),(9,'2020-10-04 13:31:55',13,'name---->黃彥棕(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->黃彥棕(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9NGw7J6b8gXaU00VzBmcGRoc1U(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->干擾機制對資料科學帶來的挑戰與契機：以抽煙及肺癌存活的因果關係為例(字串長度:99)---->(字串長度:0)```company---->中研院統計所(字串長度:18)---->顧問(字串長度:6)```position---->副研究員(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->Complexity of the data may provide challenges for making valid causal inference about a scientific hypothesis (smoking vs. lung cancer mortality), particularly in the presence of unknown confounding (underlying lung function). Mendelian randomization (MR) addresses the issue of unknown confounding by using genetic information as an instrumental variable (IV) to estimate the causal effect of an exposure of interest on an outcome. Despite the popularity of IV analyses in fully observable outcomes, methodology is limited for time-to-event survival outcomes with censoring, a common data structure in biomedical sciences. We propose an IV analysis method in the survival context, estimating causal effects on a transformed survival time and the survival probabilities using semiparametric transformation models. We construct unbiased estimating equations to circumvent the difficulty in deriving joint likelihood of the exposure and the outcome, due to the unknown covariance by confounding. Asymptotic properties of the proposed estimators are established. We apply our methods to conduct an MR study for lung cancer survival, which suggests a harmful prognostic effect by smoking intensity (p=0.0067) that would have been missed by the conventional methods. (字串長度:1262)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->黃博士於2003自台大醫學系畢業，退伍後前往美國哈佛大學先後取得公共衛生碩士（2006, 主修計量方法）、生物統計碩士（2009）、流行病學及生物統計理學博士雙學位（2012）。研究所畢業後於美國布朗大學流行病學系及生物統計系擔任助理教授（2012-2016），於2016年9月返台於中研院統計所任職。黃博士之研究曾獲得國際生統學會東北美地區Research Advisory Board Poster Award（2012）、美國統計學會David P Byar Young Investigator Travel Award（2012）、布朗大學Richard Salomon Faculty Research Award（2013）及布朗大學Junior Research Award in Genetic Studies（2015）。黃博士研究領域包括：生物統計、因果推論、存活分析、流行病學及基因體學。(字串長度:806)---->(字串長度:0)'),(10,'2020-10-04 13:31:55',14,'name---->李家岩(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->李家岩(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BwMeWHVjMsRLZGdZQXRnOEQ0VUE(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->製造資料？科學？！(字串長度:27)---->Dr. Chia-Yen Lee is an educational worker. He is currently Professor in the Department of Information Management (資訊管理學系), Natoinal Taiwan University (國立台灣大學), Taiwan. He have been Director and Professor in the Institute of Manufacturing Information and Systems (IMIS, 製造資訊與系統研究所), Deputy Chair in the Department of Computer Science and Information Engineering (CSIE, 資訊工程系), and Joint Appointment in the Engineering Management Graduate Program (EMGP, 工學院工程管理碩士在職專班) at National Cheng Kung University (國立成功大學), Taiwan. He received the BS in Mathematical Sciences and BBA in Management Information Systems in National Chengchi University, Taiwan, 2002, the MS in Industrial Engineering and Engineering Management at National Tsing Hua University, Taiwan, 2006, and Ph.D. degree in Industrial and Systems Engineering at Texas A&M University, USA, 2012. He had served as an industrial engineer in Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (tsmc, 台積電) until 2008. He is Associate Editor of IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (T-ASE), and have been Associate Editor of Flexible Services and Manufacturing Journal.(字串長度:1228)```company---->成功大學製造資訊與系統研究所(字串長度:42)---->教授(字串長度:6)```position---->工作者(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->資料科學 (Data Science) 與工業 4.0(Industry 4.0) 是近幾年來廣為討論的主題。在製造業的轉型過程中，如何以資料科學的角度，整合自動化實務和管理經驗，導入方法論以達到智慧製造 (Manufacturing Intelligence) 的理想。本演講藉由實際製造業個案瞭解製造現場解決問題的流程與方法，以實證「現地現物」角度來驗證模型的績效。從瞭解製造現場的特性開始著手，解說智慧型製造系統的概念與運作原理。並根據製造現場的特性，與資料所呈現出的特殊樣型作一比對，例如：平行機台、抽樣檢測、維修保養、換線換模前置作業等，來釐清製造現場與資料之間的迷思，與各位學員一同分享與探討。(字串長度:779)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->喜歡被稱為「教育工作者」，希望能為教育坦然地做一點事。喜歡以參謀的角度思考與思辨，探究問題的本質。除了喜歡到處遊山玩水趴趴走，也喜歡進製造現場「觀察」，相信「魔鬼都藏在製造現場的細節裡」。他的研究興趣是作業研究、製造資料科學、生產經濟學、多目標決策分析。熱衷於以統計方法與最佳化技術改善製造現場的生產效率與品質，相關應用包含產能規劃、生產排程、錯誤診斷、預測保養、設備健康指標、虛擬物料品質檢測等。(字串長度:597)---->(字串長度:0)'),(11,'2020-10-04 13:31:55',15,'name---->邱泊寰(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->邱泊寰(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0ByCp5JP3Rf13MXRnaC0xNUxIRk0(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->當政府數據分析碰撞體驗設計(字串長度:39)---->(字串長度:0)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->副教授(字串長度:9)```position---->創辦人(字串長度:9)---->動見科技有限公司(字串長度:24)```desc---->數據分析最困難的任務之一是找對題目，好題目的關鍵在相同預算創造最大效益ROI。政府單位其實臥虎藏龍，但礙於種種制度，有時難以伸展。透過Google Sprint體驗設計流程，漫天飛舞的便利貼融合共享大腦記憶體，鎖定數據洞見，創造幸福價值。(字串長度:325)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->擅長以體驗設計挖掘人類洞見，運用數據分析支撐決策依據(字串長度:78)---->(字串長度:0)'),(12,'2020-10-04 13:31:55',16,'name---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->(字串長度:0)```name2---->Meeyoung Cha(字串長度:12)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B7s_TAiINyuFZWlfV1ZsekVUbHc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Detecting Rumors and Fake News Online(字串長度:37)---->Yi-Bing Lin is Winbond Chair Professor of National Chiao Tung University (NCTU). He received his Bachelor’s degree from National Cheng Kung University, Taiwan, in 1983, and his Ph.D. from the University of Washington, USA, in 1990. From 1990 to 1995 he was a Research Scientist with Bellcore (Telcordia). He then joined NCTU, where he remains. In 2011, Lin became the Vice President of NCTU. Since 2014, Lin has been appointed as the Deputy Minister of Ministry of Science and Technology, Taiwan. After 2016, he become a lifetime Chair Professor of NCTU. After 2019, he become Winbond Chair Professor of NCTU. Lin is the author of the books Wireless and Mobile Network Architecture (Wiley, 2001), Wireless and Mobile All-IP Networks (John Wiley,2005), and Charging for Mobile All-IP Telecommunications (Wiley, 2008). Lin received numerous research awards including 2005 NSC Distinguished Researcher, 2006 Academic Award of Ministry of Education and 2008 Award for Outstanding contributions in Science and Technology, Executive Yuen, 2011 National Chair Award, and TWAS Prize in Engineering Sciences, 2011 (The World Academy of Sciences). Lin is AAAS Fellow, ACM Fellow, IEEE Fellow, and IET Fellow.(字串長度:1200)```company---->KAIST School of Computing (字串長度:26)---->終生講座教授(字串長度:18)```position---->Associate Professor(字串長度:19)---->農譯科技(字串長度:12)```desc---->Social platforms are an ideal place for spreading rumors and fake news. As more people seek information and read news online, automatically debunking such false claims has become an urgent problem. Recent years have seen great advances in data-driven rumor research. This talk will review some of its major developments, including how a comprehensive set of user, structural, linguistic, and temporal features help us better understand their propagation processes. In detecting rumors and fake news in the wild, time becomes a critical factor. This talk will present how the significance of features changes by time and which features are prominent for early detection. I will also highlight the latest detection studies with deep learning techniques.   Short Bio Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:1554)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->Meeyoung Cha is an associate professor at School of Computing in KAIST. Her research interests are in the analysis of complex network systems including online social networks with emphasis the spread of information, moods, and user influence. She received the best paper awards at ACM IMC 2007 for analyzing long-tail videos in YouTube and at ICWSM 2012 for studying social conventions in Twitter. Her research has been published in leading journals and conferences including PLoS One, Information Sciences, IJCAI, WWW, and ICWSM, and has been featured at the popular media outlets including the New York Times websites, Harvard Business Review’s research blog, the Washington Post, the New Scientist. Dr. Cha has worked at Facebook\'s Data Science Team as a Visiting Professor for a year.(字串長度:790)---->(字串長度:0)'),(13,'2020-10-04 13:31:55',17,'name---->陳榮錡(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->RC(字串長度:2)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9ZFnovPXi90RXdXeWs0R0tpaFU(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->資料科學在國泰(字串長度:21)---->(字串長度:0)```company---->國泰金控資料科學實驗室(字串長度:33)---->執行長(字串長度:9)```position---->資料科學家(字串長度:15)---->(字串長度:0)```desc---->資料處理微服務架構設計與實現(字串長度:42)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->曾任YAHOO,Trendmicro,Amazon等軟體公司的工程師，後來不務正業開始了資料科學研究之旅，直到現在。而現今，工作卻像是資料科學工作者的打雜者。(字串長度:191)---->(字串長度:0)'),(14,'2020-10-04 13:31:55',18,'name---->鄭旭詠(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->鄭旭詠(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B38yagaBviZYZXBwYzUxbHd1aTA(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->智慧型監控系統之廣泛應用(字串長度:36)---->(字串長度:0)```company---->中央大學資訊工程系(字串長度:27)---->推廣組長(字串長度:12)```position---->教授(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->智慧型監控的應用非常廣泛，本次演講將介紹兩種截然不同的應用，首先為應用於智慧型運輸系統之交通參數擷取，第二個是應用於綠色能源之太陽輻射量預測。從這兩個不同類型的應用中，可觀察出智慧型監控需要合適的取相裝置以和不同的應用特性配合，而不同的應用在取相與分析的過程中也會面臨不同的挑戰。從之亦可歸納出智慧型監控系統模組中的共同要件，並希望能夠啟發研究者將智慧型監控技術應用在其他跨領域之研究上。(字串長度:582)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->鄭旭詠博士為美國華盛頓大學電機博士及國立中央大學資訊工程博士。於2008年開始擔任國立中央大學資訊工程系助理教授，並於2013年升等為副教授，2017年升等為教授。研究領域為電腦視覺、視訊分析、影像處理以及智慧型系統等。學術成果豐碩。主持或參與多項相關研究計畫，對學術研究以及產業界皆有具體之貢獻。曾獲多項論文相關獎項。並於2013年獲得中央大學資訊電機學院101學年度新進研究優良教師，2015, 2016, 2017中央大學研究傑出獎，105年度中華民國系統學會學術傑出青年獎，105年度中國電機工程學會優秀青年電機工程師獎，105年度青年獎章等獎項。 (字串長度:747)---->(字串長度:0)'),(15,'2020-10-04 13:31:55',19,'name---->李宏毅(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->李宏毅(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bzs7OI1N_nsYRDBsY1dqZE94c2s(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->GAN (不是髒話)(字串長度:18)---->(字串長度:0)```company---->台灣大學電機工程系(字串長度:27)---->專任研究助理(字串長度:18)```position---->助理教授(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->為什麼最近在做深度學習的人都一直在 GAN 來 GAN 去的呢？那是因為有一個新的技術叫生成式對抗網路 (Generative Adversarial Network, GAN)，這個技術顯然是深度學習的下一個熱點。在機器學習領域，回歸 (regression) 和分類 (classification) 這兩項任務的解法人們已經不再陌生，但是如何讓機器更進一步創造出有結構的複雜物件 (例如：圖片、文句) 仍是一大挑戰。用生成式對抗網路，機器不只可以畫出以假亂真的人臉，也可以根據一段敘述文字，自己畫出對應的圖案。本課程希望能帶大家認識生成式對抗網路這個深度學習最前沿的技術。(字串長度:699)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->現為臺大電機系助理教授，他的研究主軸是以機器學習技術讓機器辨識並理解語音訊號的內容。以深度學習技術為基石，他正致力於語音數位內容搜尋、語音數位內容之自動化組織以及從語音數位內容擷取關鍵資訊等前瞻性研究，這些技術有很多的應用，例如：人機互動、問答系統、智慧型線上教學平台等等。他曾在資料科學愛好者協會講授《一日搞懂深度學習》四次，他在臺大開設的機器學習相關課程錄影請見：https://www.youtube.com/channel/UC2ggjtuuWvxrHHHiaDH1dlQ/playlists(字串長度:618)---->(字串長度:0)'),(16,'2020-10-04 13:31:55',20,'name---->彭其捷(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->彭其捷(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B04RI8T3EjsKSGp6THdYWDNOYzg(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->資料視覺化與使用者經驗設計(字串長度:39)---->(字串長度:0)```company---->卡米爾股份有限公司(字串長度:27)---->董事長(字串長度:9)```position---->數據專案經理(字串長度:18)---->(字串長度:0)```desc---->許多人都了解資料視覺化的優點，例如可將資料抽象化、讓資訊降維等等，讓數據以更直覺的方式呈現在使用者面前，提升閱讀者的吸收意願。然而，我們依然可以舉出許多例子，即使是視覺化後的數據，依然不容易讓人讀懂其價值，也難以勾起人們理解的意願。  『使用者經驗（UX）』設計的最終目標是『Don’t Make Me Think』，也就是打造一段順暢的閱讀過程，讓使用者能夠更輕鬆理解背後的寶貴價值，而這之中除了透過視覺設計、互動設計將結果優化之外，還包括了使用者研究、需求釐清、文案優化等等技巧，如果能夠將使用者經驗設計相關方法結合資料視覺化技巧，能夠再一次降低數據解讀的門檻，讓更多人了解其價值意涵，也讓更多人被數據所感動。(字串長度:877)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->彭其捷畢業於交大數據分析實驗室，對於網路服務設計有巨大熱情，曾負責過：資料科學、資料視覺化、前端工程、服務設計等等類型專案，出版過 3 本使用者經驗專書，致力於打造良善的網路服務體驗，近期多投入資料科學相關主題，期待能夠創造更多資料之間的連結，讓數據分析更平民化。(字串長度:390)---->(字串長度:0)'),(17,'2020-10-04 13:31:55',21,'name---->林鉦育(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->林鉦育 (aha)(字串長度:15)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BxEplIEPKoHfdVEzRThnWVAtOU0(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Data and AI @ E.SUN bank(字串長度:24)---->加拿大亞伯達大學教授，史丹佛大學博士，智齡科技創辦人。2008年帶著學生跟雙連安養中心產學合作，發現社會還沒有準備好高齡化，因而成立智齡聯盟，與許多教授一起培育高齡社會所需要的跨領域人才。於2018年因為科技部計畫的鼓勵，創辦智齡科技，呼籲科技人投入高齡產業：將人工智慧應用在「精準照護」中、開發新的照顧技術與服務，降低照顧者的負擔，期許自己老的時候有幸福的生活。(字串長度:530)```company---->玉山銀行 CRV(字串長度:16)---->創辦人 & CEO(字串長度:15)```position---->襄理(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->根據玉山資料處理流程與業務應用經驗，分享實務故事與未來玉山AI發展應用的可能方向。(字串長度:119)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->aha於2007年畢業於台大物理所，專長：奈米光學模擬，2009年進入中研院資訊所，主要研究：participantory sensing(參與式感測)，研究如何透過個人裝置感測搜集資料，並整合拼湊完整巨觀環境變化，2013年入行，初任職為商業分析小組，著重於透過資料探索找出商機與企劃方向．2015年成立並加入創新研發小組，主要負責各式新技術評估與導入，同時規劃與評估相關商業模式的落地與執行，參與數位旗艦分行與玉山小i 隨身金融顧問等專案。 aha 專長於組裝各式語言與各大平台服務，打造最小可行產品原型。同時關心社群與社會，如：Govcash 政治獻金研究是透過g0v的政治獻金數位化的成果；2014年為台灣資料科學愛好者年會R 課程講師．現正沈浸於台灣金融法規、具有台灣特色Fintech、AI、blockchain應用中。  (字串長度:928)---->(字串長度:0)'),(18,'2020-10-04 13:31:55',22,'name---->楊立偉(字串長度:9)---->Roan Kang(字串長度:9)```name2---->楊立偉(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B2Xcy2sXQoHmR0NpUlNZZDdUcVE(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->文字分析在財務上的應用－以股價預測為例(字串長度:57)---->康容先生現任微軟大中華區副總裁兼市場行銷及運營總經理，負責微軟大中華區產品推廣、市場行銷等戰略的制定與執行，以及公司整體業務的運營管理。 康容於2002年加入微軟。在出任大中華區副總裁兼市場行銷及運營總經理之前，康容曾擔任微軟臺灣市場行銷及運營總經理，負責微軟臺灣的所有產品及服務的高效運營；2015年初，康容被任命為微軟大中華區物聯網業務總經理，全面負責微軟在中國、臺灣及香港物聯網市場的策略制定與推廣。2017-2018年，他兼任技術解決方案事業部的負責人。更早之前，康容還曾擔任微軟日本Office事業部總經理、微軟公司國際業務總裁Jean-Philippe Courtois的業務經理、比爾•蓋茨的演講稿撰寫人以及Office 2007產品發佈全球負責人。 康容更在2015年榮獲微軟員工的最高榮譽——卓越成就白金獎 ，全球僅有不到1 %的員工能獲此殊榮。 康容擁有哈佛大學東亞研究學士學位，以及史丹佛大學商學院企管碩士學位。(字串長度:1117)```company---->台灣大學工商管理學系(字串長度:30)---->大中華區副總裁兼市場行銷及運營總經理(字串長度:54)```position---->教授(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->神奇的文字分析，能夠從字裡行間，了解群眾及媒體對於股價的看好或看壞，進而預測未來的走勢。將以淺顯易懂的內容，搭配實際的例子，帶領聽眾感受非結構性資料分析的威力。(字串長度:240)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->楊立偉教授研究領域為資料庫及語意分析技術、搜尋引擎、數位行銷，於國立台灣大學工商管理學系暨商學研究所任教超過十年。同時，是台灣規模最大的網路情報與社群口碑自動分析平台OpView及意藍資訊公司的創辦人，也是資訊及通信國家標準技術委員，擁有超過20項語意分析專利，授課生動幽默，兼具理論及實務背景。(字串長度:428)---->(字串長度:0)'),(19,'2020-10-04 13:31:55',23,'name---->溫在弘(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->溫在弘(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8ACKUZ3uDH-eVl4MmhnRXppOHM(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->剖繪人類移動空間行為的地理科學(字串長度:45)---->(字串長度:0)```company---->台灣大學地理環境資源系(字串長度:33)---->總經理(字串長度:9)```position---->教授(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->疾病擴散常起因於人際間的複雜接觸與移動，病原體可能會透過空氣中傳染，或由病媒攜帶，透過運輸工具傳播至其他乘客身上，或隨著病例從一個區域轉移至另一個區域，促使疾病的擴散發生。換言之，人的流動是疾病擴散的關鍵因子，而理解人的移動是探討疾病擴散等議題的重要一環。而在城市內部的尺度下，人的主要移動方式可分為四種，鐵道運輸（捷運）、機動型運具（汽機車或公車）、非機動型運具（腳踏車）、以及步行等。我將介紹利用各種移動方式的資料來源，包括：資料庫(戶口普查或交通調查、健保資料等)、介接政府開放資料、以及社群媒體等，透過地理視覺分析來呈現都市移動過程，理解人在都市系統中的流動狀況，並進一步介紹利用都市移動資料在疾病擴散預警與就醫行為等公共衛生議題的應用研究。(字串長度:971)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->溫在弘博士於2009年任職於國立台灣大學地理環境資源學系，並兼任台大人口與性別研究中心、統計碩士學位學程以及傳染病防治研究與教育中心等教研工作。研究興趣是地理過程的數理建模與空間分析，著重於都市環境人口移動導致的傳染病疫情、連續犯罪等的地理擴散現象。近年獲得科技部的學術獎勵，包括：｢優秀年輕學者研究計畫｣（2014-2016）、｢吳大猷先生紀念獎｣  (2015)以及｢補助大專校院延攬特殊優秀人才措施｣ (2016)等。(字串長度:580)---->(字串長度:0)'),(20,'2020-10-04 13:31:55',24,'name---->劉憲錡(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->Toby Liu(字串長度:8)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B9FabZ4xlmXFRDB0TUFDajJnYVU(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->非均衡學習建物火災風險模型－以資料英雄計畫「高雄火災風險地圖2.0」為例(字串長度:102)---->(字串長度:0)```company---->清華大學資應所(字串長度:21)---->共同創辦人 & CEO(字串長度:21)```position---->研究生(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->「高雄火災風險地圖2.0」係由智庫驅動與高雄市政府消防局共同推動之資料英雄專案，本專案透過隨機森林模型找出火災關鍵因子，進而在消防資源有限的情況下優化巡視家訪建物之效率。建物火災風險預測是典型的非均衡學習，過程中我們利用 BalanceCascade 等方法處理非平衡學習，並測試不同分類器在 bootstrapping 中的表現，最後模型在預測建物火災機率準確率可達 88%、召回率亦有 78% 之表現。  根據內政部消防署公布火災統計資料，105 年火災發生次數1,856 次，火災發生類型以建築物火災1,424次最多，造成火災死亡人數約占年度火災死亡人數的86%。鑑此，降低當地建築物火災事故是各縣市政府消防局的難題之一。對抗火災的最佳策略是採取預防性介入，防患於未然，本次專案與高雄市政府消防局合作，選定鳳山區作為標的，從建築物火災角度出發，彙整建築物及人口特性資料，建構火災風險評估模型，設法找出影響建築物火災關鍵因子，面對當前人力、資源有限的挑戰下，優化現有防火診斷、宣導策略。  前期研究僅依小樣本火警報案紀錄與火災地特徵、或著力於森林火災等空間分析；於建物火災方面則較少著墨。本專案在未失火建物佔多數樣本的情況下，非均衡資料對訓練模型是一大挑戰。在此我們選用了 BalanceCasecade 方法，以 kNN 分類器為依據將未失火建物拆成與失火建物數目一致之子資料集，並透過數個小的 ensemble 隨機森林模型預測建物之火災發生機率。另外，我們也藉由深度學習模型預測建物如發生火災之預期損失。  此專案將非均衡學習實際應用到政府部門，並且實驗不同的分類器下 BalanceCascade 表現之特性。研究後我們也進一步將結果彙整給高雄市政府消防局供往後使用。過程中發現諸多地方政府在跨部會的資料倉儲管理之缺失，我們也加以從「公私協力」角度反饋給地方政府，希望藉由專案的互動交流意見，能夠進一步讓資料倉儲成為政府開放資料之基石。(字串長度:2242)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->劉憲錡 Toby Liu 是由智庫驅動發起之第二期資料英雄計畫參與者之一，中大經濟系畢業後，目前是清大資應用所碩士生，研究主題包含資料探勘、語意分析、情緒分析等。研究之餘，他還是個開放原始碼社群貢獻者，參與社群包括開源人年會、零時政府年會、台灣摩茲社群、國立中央大學網路開源社。 他信仰資料科學，並且希望這個世界能藉由資料科學的力量變得稍微好一點點。 (字串長度:504)---->(字串長度:0)'),(21,'2020-10-04 13:31:55',25,'name---->張智威 (Edward Y. Chang)(字串長度:27)---->(字串長度:0)```name2---->Edward Chang(字串長度:12)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B6ONtwflgJZ7TmNSOHM1MEliNGM(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Representation Learning on Big and Small Data(字串長度:45)---->(字串長度:0)```company---->HTC Research & Healthcare(字串長度:25)---->研究員(字串長度:9)```position---->President(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->The approaches in feature extraction can be divided into two categories: model-centric and data-driven. The model-centric approach relies on human heuristics to develop a computer model to extract features from data. These models were engineered by scientists and then validated via empirical studies. A major shortcoming of the model-centric approach is that unusual circumstances that a model does not take into consideration during its design can render the engineered features less effective.  Contrast to the model-centric approach, which dictates representations independent of data, the data-driven approach learns representations from data.  Example data-driven algorithms are multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN), which belong to the general category of neural network and deep learning.  In this talk I will first explain why my team at Google in 2006 embarked on the data-drive approach.  In 2008, we funded the ImageNet project at Stanford, and subsequently in 2011 filed two data-driven patents, one on data-driven feature extraction and the other on data-driven object recognition.  We parallelized five widely used machine learning algorithms including SVMs, PFP, LDA, Spectral Clustering, and CNN, and open-sourced all these algorithms.  Recently at HTC, we announced DeepQ Open AI platform, which features these scalable algorithms with enhancements.  In particular, I will explain how we have made configuring a distributed system to run CNN both simple and cost effective.    In 2012, the world was convinced that the data-driven approach to be effective, after Alexnet achieved breakthrough accuracy in the ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) competition.  This talk will walk through subsequent enhancements on Alexnet in three perspectives: representation ability, optimization ability, and generalization ability.  Unfortunately, most applications face the problem of small data. I will share our experiences with transfer learning and GANs, both positive and negative ones. This talk concludes with a list of open research issues. (字串長度:2108)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->Edward Chang currently serves as the President of Research and Healthcare (DeepQ) at HTC. Ed\'s most notable work is co-leading the DeepQ project (with Prof. CK Peng at Harvard), working with a team of physicians, scientists, and engineers to design and develop mobile wireless diagnostic instruments. Such instruments can help consumers make their own reliable health diagnoses anywhere at any time. The project entered the Tricorder XPRIZE competition in 2013 with 310 other entrants and was awarded second place in April 2017 with 1M USD prize. The deep architecture that powers DeepQ is also applied to power Vivepaper, an AR product Ed\'s team launched in 2016 to support immersive augmented reality experiences.  Prior to his HTC post, Ed was a director of Google Research for 6.5 years, leading research and development in several areas including scalable machine learning, indoor localization, social networking and search integration, and Web search (spam fighting). His contributions in parallel machine learning algorithms and data-driven deep learning (US patents 8798375 and 9547914) are recognized through several keynote invitations and the developed open-source codes have been collectively downloaded over 30,000 times. His work on IMU calibration/fusion (US patents 8362949, 9135802, 9295027, 9383202, and 9625290) with project X was first deployed via Google Indoor Maps (see XINX paper and ASIST/ACM SIGIR/ICADL keynotes) and is now widely used on mobile phones and VR/AR devices. Ed\'s team also developed the Google Q&A system (codename Confucius), which was launched in over 60 countries.  Prior to Google, Ed was a full professor of Electrical Engineering at the University of California, Santa Barbara (UCSB). He joined UCSB in 1999 after receiving his PhD from Stanford University. He is a recipient of the NSF Career Award and Google Innovation Award. He is also an IEEE Fellow for his contributions to scalable machine learning.(字串長度:1953)---->(字串長度:0)'),(22,'2020-10-04 13:31:55',26,'name---->朱柏憲(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->朱柏憲(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8zLmxqp-GxCTGNGUjZCckozMGc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->使用少量標記資料訓練聊天機器人的語意模型(字串長度:60)---->(字串長度:0)```company---->優拓資訊(字串長度:12)---->總經理(字串長度:9)```position---->Data Scientist Lead(字串長度:19)---->(字串長度:0)```desc---->聊天機器人的組成模塊中，有一些需要借助機器學習或是深度學習模型來判別的部份，可藉由一些 Transfer Learning 的技巧，減少原本訓練所需的標記資料量。同樣的方法在影像或是聲音也能拓展出許多應用。(字串長度:271)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->優拓資訊 Data Scientist Lead，負責團隊建制以及機器學習模型的訓練和佈署。平時發一些 PR 到開源的 python 專案，偶爾參加 Kaggle 競賽，最近在追 Reinforcement Learning 的論文(字串長度:220)---->(字串長度:0)'),(23,'2020-10-04 13:31:55',27,'name---->曾凱聲(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->曾凱聲 (David Tseng)(字串長度:23)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8L5mrrJfzqWdUlpTEZoXzNhWDg(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->從資料競賽看應用實務 - KKV data game 17.06 1st place winner solution(字串長度:78)---->(字串長度:0)```company---->KKBOX Research Develop Center(字串長度:29)---->總經理(字串長度:9)```position---->Data Scientist(字串長度:14)---->(字串長度:0)```desc---->分享自己在今年 (2017) 6月參加 kkv data game 獲得第1名的心路歷程。內容包含解題套路，算法架構，以及在實踐過程所面臨的各種困難與最後的解法。且同時藉由資料比賽的過程，結合自己在將資料科學應用在實務面時的經驗，嘗試提供應注意的細節。(字串長度:328)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->清華大學統計所畢，目前於 KKBOX 研究開發中心 (Research Develop Center) 擔任資料科學家。(字串長度:112)---->(字串長度:0)'),(24,'2020-10-04 13:31:55',28,'name---->吳沛燊(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->吳沛燊(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B-g28xNNkvc-MWxaSTQxcUZVSmc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->用深度學習解決醫療尚未滿足的需求(字串長度:48)---->(字串長度:0)```company---->台大醫院 / 均一教育平台(字串長度:33)---->首席科學家(字串長度:15)```position---->醫師(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->Deep learning在醫療領域有很大的潛力，有機會為過去的一些難題提供新希望，然而要能創造出市場價值必須要從臨床情境出發，聚焦在真正值得被解決的問題，常見的盲點便是誤把技術上的突破與臨床效用畫上等號。本演講適合給有志於開發醫療機器學習應用的臨床人員與工程人員參考。(字串長度:379)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->吳沛燊醫師，臺大醫院復健科，均一教育平台 Data Scientist，協助建立 data driven 的文化，2016年於首屆NTU LIVE以「針對吞嚥困難病人設計的整合偵測服務」獲獎，2016年首屆台電黑客松以「生活區機能與用電關係」獲獎，2017年台灣醫學資訊學會「火爆區塊鏈、醫療新關鍵」黑客松以「區塊鏈解決病患補助與捐款問題」獲獎。擔任多家公司的外部顧問，平日喜好自主學習，主張讓「做中學，著手解決手上問題」遍地開花(字串長度:549)---->(字串長度:0)'),(25,'2020-10-04 13:31:55',29,'name---->沈聖峰(字串長度:9)---->Joyce Chen(字串長度:10)```name2---->沈聖峰(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B-Xz8Zs0Em1nWnBvNnRzSDQwbXc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->生態學的問題意識與資料分析(字串長度:39)---->陳佳玲 (Joyce Chen) 現任遠傳電信轉型辦公室資深協理，帶領「大人物」〔大數據、人工智慧、物聯網〕技術開發團隊。 畢業自台大工管系及商研所，累積二十多年跨職能及跨產業經驗，從麥肯錫 McKinsey策略顧問、到軟體產業宏道資訊BroadVision、曜碩科技 Aplix以及創業KKlabs，負責商務發展、產品規劃及技術開發等，不斷提升橫跨商務和技術的能力與經歷。 2016年加入遠傳後先負責新事業規劃，開發擁有專利技術的物聯網定位產品「BoBee守護寶」。近年來負責「大人物」新應用開發，在物聯網包括得到RedHat 亞太區創新獎的物聯網平台CAT (Connect All Things) 、各類物聯網應用如智慧路燈、空品、具OpenADR 2.0認證的能源管理平台。在AI上發展信用評等和推薦引擎，並結合AIOT發展能源效率最佳化以及影像辨識技術。在大數據上則提供客戶大數據平台及應用平台方案，完整結合大人物技術以及落實由內而外的轉型應用。(字串長度:1072)```company---->中央研究院生物多樣性研究中心(字串長度:42)---->資深協理(字串長度:12)```position---->副研究員(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->以巨觀生態學資料分析為例，探討由資料分析到理論模式建立，發展新的巨觀生態學理論的過程。(字串長度:129)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->中央研究院生物多樣性研究中心 副研究員， 臺灣大學生態與演化研究所兼任 副教授 臺灣大學氣候變遷與永續發展學位學程、台灣師範大學 合聘副教授  美國康乃爾大學動物行為學博士，英國劍橋大學博士後研究、訪問學者。 主要研究領域為演化生物學、社會行為學與生態學，專長結合數學模式、理論與實 際生物進行整合性研究。2010 年回臺進入中研院服務後，也開始應用演化生物學了解巨觀生態學(macroecology)問題，例如環境變異程度對物種分布範圍與界線的影響。目前 以臺灣的冠羽畫眉、尼泊爾埋葬蟲，以及肯亞的灰頭織巢鳥(grey-capped social weaver)，作為主要的野外研究題材。榮獲獎勵包含2012年獲中研院前瞻計畫、2014 年中央研究院年輕學者研究著作獎、2016年吳大猷先生紀念獎與2017中研院深耕計畫。 (字串長度:941)---->(字串長度:0)'),(26,'2020-10-04 13:31:55',30,'name---->蘇黎(字串長度:6)---->(字串長度:0)```name2---->蘇黎(字串長度:6)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B-qrpvzylPDCVmpybEs2WG5ZWnc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->電腦有 freestyle 嗎？談音樂分析與創作的人工智慧(字串長度:65)---->陳信希教授為國立台灣大學資訊工程學系特聘教授，曾任國立台灣大學資訊工程學系系主任、計算機及資訊網路中心主任、及電機資訊學院副院長，目前是科技部人工智慧技術暨全幅健康照護聯合研究中心主任、台大醫院醫務秘書與智慧醫療中心主任。陳信希教授的研究興趣，包括自然語言處理、資訊檢索與擷取、網路探勘等。陳教授曾獲得2007年和2012 年Google Research Award、2008年和2009年Award of Microsoft Research Asia、2011年國立台灣大學電資學院學術貢獻獎、2011年國立台灣大學傑出校內服務獎、2017年科技部傑出研究獎、2018年和2019年國立台灣大學教學優良獎、2018年瑞軒科技講座教授、2019年優良導師獎、以及2019傑出資訊人才獎。(字串長度:831)```company---->中央研究院資訊科學研究所(字串長度:36)---->特聘教授(字串長度:12)```position---->助研究員(字串長度:12)---->台大醫院醫務秘書(字串長度:24)```desc---->發展下一代音樂人工智慧所面臨最大的挑戰之一，是如何讓機器對音樂具備有如音樂家一般的專業理解能力。就工程角度而言，想要接近這樣的夢想，其基本的問題設定與目標，通常是以實際演奏之音樂訊號為輸入，經由訊號處理與機器學習之演算法，解析音樂中的時間、音高、和弦、樂器、節奏乃至結構等資訊，讓機器掌握作曲家所創造、或演奏者所詮釋之音樂意涵，進而嘗試創造新的音樂作品。本演講將從樂理、樂器物理、數位訊號處理與機器學習等多個不同面向出發，討論音樂分析與創作的人工智慧問題之定義、挑戰、發展過程、常用技術以及未來的發展趨勢，並介紹相關技術如何幫助我們學習、賞析音樂，以及在音樂創作、製作、娛樂、和音樂學研究上的應用。(字串長度:897)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->蘇黎於 2012 年畢業於國立台灣大學電信工程學研究所，2012 至 2016 年間為中央研究院音樂與音訊運算實驗室之博士後研究員，2017 年起為中央研究院資訊課學研究所助研究員，專長為訊號處理、機器學習與音樂資訊檢索，所掌握的技術包含自動採譜、音高偵測、拍點追蹤、聲源分離、樂器辨識、自動音樂對譜、音樂互動式系統、音樂與多媒體應用等等。所開發之自動多重音高偵測 系統在 MIREX 競賽中名列史上前五強。自 2014 年起擔任國際音樂資訊檢索會 議 (ISMIR) 之技術會議委員。所研發之自動音樂對譜以及視覺化之系統將於 2017年11月於國家音樂廳展演。(字串長度:737)---->(字串長度:0)'),(27,'2020-10-04 13:31:55',31,'name---->魏澤人(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->魏澤人(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B67hU53wKsamTEROazZLa040eTg(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->深度學習於遊戲影像上的應用(字串長度:39)---->(字串長度:0)```company---->東華大學應用數學系(字串長度:27)---->資料科學家(字串長度:15)```position---->副教授(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->我們利用對抗生成網路為主的深度學系技術，探討在於遊戲的視訊影像應用之可能性。例如改善老遊戲的畫質，讓許多遊戲性高的老遊戲能夠在現今高解析度螢幕上有能夠接受的畫質。 除了一般性的 super resolution， 也嘗試利用新遊戲的素材來套用在老遊戲上。另一種應用是改變遊戲的風格， 能讓玩家調整並選擇遊戲的畫風，像是寫實或藝術，增加遊戲的趣味性。 也能用類似的技術，在不觸碰遊戲的底層，直接修改畫面，達到類似 game mod 的效果。 而反過來說，也探索利用遊戲的視訊當成素材，藉由深度學習技術，來達到動畫及影像二次創作的效果。 (字串長度:735)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->東華應數副教授，今年在台灣  Python 年會專業課程、TWSIAM 會前工作坊 PyDay、台大黑客松資料科學學程、Taipei.py 、南港高中及花蓮.py Omega Zone 開設資料科學、影像處理的工作坊或課程。 創辦花蓮.py 及實做數學，定期、不定期組織各項活動。(字串長度:316)---->(字串長度:0)'),(28,'2020-10-04 13:31:55',32,'name---->郭建甫(字串長度:9)---->Chieh-Hsiao Chen (Jerry Chen) (字串長度:30)```name2---->Jeff Kuo(字串長度:8)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B4IMBbnnFgmtQnowTFlsNmJIbU0(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Project Mynah 九官鳥計畫：AI 幫你接電話(字串長度:50)---->陳階曉醫師具有臨床醫師與醫學工程博士的背景，更在2011～2012年入選STB計畫前往史丹福大學受訓。受訓過程與回國後，陸續參與並創辦了安盛生科（iXensor）與鈦隼生物科技(Brain Navi)。 安盛生科的排卵檢測系統以及一站式體外檢測系統銷售多國並多次得獎，例如：2014 MEDICA的行動醫療科技獎，2015台北生技獎，第12屆國家新創獎，台灣精品獎，日本Good Design 以及CES babytech award。足見該技術為行動醫療的創新科技 。 鈦隼生物科技則專注於腦部手術導航系統的開發。鈦隼生物科技並獲得第14屆國家新創獎、台灣10酷新創科技、2019台北生技獎銀獎、第16屆國家新創獎-企業新創:創新醫材與診斷技術的肯定。鈦隼的「自動導航式」腦部手術機器人整合了最先進的感測，人工智慧與機器人科技，協助醫師提升手術精準度，並降低學習曲線。 2019 年 12 月新冠病毒 (COVID-19) 衝擊全球，因應這樣的大環境的疫情影響，鈦隼團隊決定研發「自動鼻咽採檢機器人」幫助醫護人員避免醫療體系崩盤。(字串長度:1170)```company---->Gogolook(字串長度:8)---->創辦人暨執行長(字串長度:21)```position---->CEO(字串長度:3)---->(字串長度:0)```desc---->whoscall 如何從既有的累積出發再次創新，推出貼近人性需求的新產品。如何從來電辨識與過濾的軟體，走向電話線裡的人工智慧服務; 如何從消費者端的產品，找出商業上的痛點; 如何克服科技上的突兀，找到人性上的解法。此場演講中，將第一次公開分享 gogolook 在內部創新的新專案：Mynah，一個讓 AI 幫你接電話服務。(字串長度:422)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->郭博士與鄭勝丰、宋政桓一同創立走著瞧 (Gogolook) 公司，目前擔任 whoscall 開發團隊執行長。曾就讀於成大工業設計學系，畢業於清華大學工業工程研究所，其專精領域為產品設計與使用者經驗研究。(字串長度:262)---->(字串長度:0)'),(29,'2020-10-04 13:31:55',33,'name---->王昱舜(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->王昱舜(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B7eEKX1JgApFMmRoOXFDSHV3VWM(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->重新認識資料視覺化(字串長度:27)---->(字串長度:0)```company---->交通大學資訊工程系(字串長度:27)---->理事(字串長度:6)```position---->副教授(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->資料視覺化是一種將資料轉化為圖像，以便於使用者了解內容的方法。然而，不同資料有不同特性、不同的人來看同一筆資料時也有不同的目的，如何認清需求並且選用適當的方法，將會是資料視覺化是否成功的關鍵。在這個演講裡，我將與聽眾們分享一些案例，幫助大家拋開工程師的枷鎖，重新認識資料視覺化。(字串長度:417)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->Yu-Shuen Wang is an Associate professor of the Department of Computer Science at National Chiao-Tung University. He received his PhD degree from Visual System Laboratory, National Cheng Kung University, Tainan, Taiwan, ROC, in 2010. His research interests include Computer Graphics, Image Manipulation, Focus+Context Visualization and Map Visualization. (字串長度:354)---->(字串長度:0)'),(30,'2020-10-04 13:31:55',34,'name---->張俊鴻(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->張俊鴻(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B58IHFZeHEpUYThjV19ZSW41d00(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->國際級的臨床醫療資料研究實戰介紹: 以健康保險資料庫與美國國立醫學圖書館資料庫為例(字串長度:119)---->(字串長度:0)```company---->中國醫藥大學附設醫院陽光分院(字串長度:42)---->專案副理(字串長度:12)```position---->醫師(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->美國自歐巴馬總統時代提倡精準醫學, 這需要本土種族研究資料與國際治療實證資料結合,張醫師由臨床醫師的角度介紹臨床問題如何用這兩個資料庫分析(字串長度:201)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->張俊鴻醫師具有醫學與資訊工程學位, 為國內少數從事臨床服務並能自行分析醫療資料研究的專科醫師, 近三年七次於國際學會口頭論文報告, 並且獲六項國際學會獎項.(字串長度:220)---->(字串長度:0)'),(31,'2020-10-04 13:31:55',35,'name---->潘建興(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->潘建興(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B0fc0i5rn8x4VGVSa3RINFpTcXc(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->A SOP for Accurate and Efficient Analysis of Large-Scale Network Data(字串長度:69)---->(字串長度:0)```company---->中央研究院統計科學研究所(字串長度:36)---->副處長(字串長度:9)```position---->副研究員(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->Large-scale network data analysis has emerged into one of the most important tools in th big data regime for almost all scientists and practitioners. Among all characteristics and properties, community and centrality are two major components for a detailed understanding of a large-scale network. Unfortunately, traditional methods are either computationally infeasible for large-scale network, or without statistical verification and inference. This talk introduces a SOP for accurate and efficient analysis of large-scale network data. It consists of four main steps. First, a screening stage is proposed to roughly partition the whole network into communities via complement graph coloring. Then a likelihood-based statistical test is introduced to test for the significance of the detected communities. Once these significant communities are detected, another likelihood-based statistical test is introduced to check for the focus centrality of each community. Finally, a metaheuristic swarm intelligence based (SIB) method is proposed to fine tune the range of each community from its original circular setting. Our proposed SOP is demonstrated in several real-life data, showing how this method can provide extra suggestions from the data.(字串長度:1245)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->Frederick Kin Hing Phoa, Ph.D: He has been an Associate Research Fellow of the Institute of Statistical Science at Academia Sinica (ISSAS) since 2013. He received his B.S. Physical Chemistry, B.S. Applied Mathematics, M.S. Statistics and Ph.D. Statistics from University of California at Los Angeles (UCLA) in 2001, 2002, 2006 and 2009 respectively. He was an Assistant Research Fellow of the ISSAS in 2009-2013. His research interests include design and analysis of experiments, network data analysis, nature-inspired metaheuristic optimization, big data analytics and many others. He conducted the Excellent Young Researcher Research Project supported by Ministry of Science and Technology (MOST) during 2013-2016. He received the Career Development Award from Academia Sinica in 2014. He received the Ta-You Wu Memorial Award (Young Researcher Award) from MOST. He received the best paper award in the World Congress of Engineering in 2015. He received an International Cost-Share Exchange Scheme funded by MOST and Royal Society of UK during 2016-2018. He organized two conferences of experimental design and analysis (CEDA) in 2014 and 2016. His international collaborations cover research groups in USA, UK, Canada, Japan, China, Hong Kong, and many other countries.(字串長度:1272)---->(字串長度:0)'),(32,'2020-10-04 13:31:55',36,'name---->陳煥宗(字串長度:9)---->Brian Yang(字串長度:10)```name2---->陳煥宗(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0Bx2WGWY98iA8bmxQaTQxWFhjUEk(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->不視而見的智慧(字串長度:21)---->主要簡歷：交大科管所助理教授/思源基金會 Seed Fund 投委會 　　　　　德國上市媒體集團 策略投資部 亞洲區主管 　　　　　矽谷 機器人公司 亞洲總經理 　　　　　台灣第一數位行銷公司 cacafly.com 共同創辦人 學歷：交大電機系/劍橋大學 ＭＢＡ(字串長度:326)```company---->清華大學資工系(字串長度:21)---->共同創辦人(字串長度:15)```position---->副教授(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->電腦視覺是發展人工智慧的重要環節之一，當前的電腦視覺技術對於人工智慧提供了什麼樣的能力？從「視而不見」到「不視而見」需要多少「智慧」？電腦視覺與人類視覺還有多少差距？在這個演講中我們將對這些問題做初步的探討。(字串長度:312)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->陳煥宗是清華大學資工系副教授，研究領域為電腦視覺。(字串長度:75)---->(字串長度:0)'),(33,'2020-10-04 13:31:55',37,'name---->張仁和(字串長度:9)---->Joe Yeh(字串長度:7)```name2---->張仁和(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8_yNekHEdY-VXZhT0FybDYya3M(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->你知道我在想什麼嗎？內隱連結測量與心理字詞探勘的應用(字串長度:78)---->Education  2009-, PhD Candidate, Pathology, University of Southern California   2000-07, M.D., National Taiwan University  Professional Experience  2015-present, CEO of aetherAI  2018-present, Chairman of aetherAI  2020-present, Board Director, Digital Pathology Association(字串長度:274)```company---->中央研究院民族學研究所(字串長度:33)---->創辦人 & CEO(字串長度:15)```position---->助研究員(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->自陳報告(self-report)的使用是在行為調查中最常見的方式，然而，自陳報告最大的問題也在於，人們是可以調整自己表達的內容的，例如在面對社會期許下做出政治正確的陳述。為了突破自陳量表的限制，心理學嘗試建立內隱（implicit）的測量指標，來更深層地了解人們內在的種種動機和想法，在本次報告中，即會介紹內隱連結測量以及心理字詞探勘，以及這些指標測量在網路和數位資料上的種種應用可能。(字串長度:540)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->現任中研究民族所助研究員，兼任台大心理系助理教授。研究領域為文化與社會認知、正向心理學、自我與人際動機、正念。研究旨趣聚焦於台灣社會文化之快速變化對人我適應的影響，係從 「自我彰顯之緩解」（可參考「研之有物訪談」http://research.sinica.edu.tw/mindfulness-chang-jen-ho/）及「文化訊息多元性的整合」兩方面切入。(字串長度:431)---->(字串長度:0)'),(34,'2020-10-04 13:31:55',38,'name---->陳怡安(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->Ann Chen (字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BwnI9p4vovFJQkFNcU9RSnlzY0k(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->KKBOX 上的個人化推薦系統(字串長度:33)---->(字串長度:0)```company---->KKBOX (字串長度:6)---->共同創辦人(字串長度:15)```position---->Machine Learning Researcher (字串長度:28)---->AIAA 台灣人工智慧應用發展協會(字串長度:41)```desc---->推薦系統已經在許多領域有成熟的應用，但是在音樂串流的領域中，仍存在許多挑戰。使用者對音樂喜好的多變性、音樂訊號的複雜性及聆聽情境推移帶來的影響等等問題，讓推薦問題有了許多趣味。我們會介紹在KKBOX 的資料科學家們怎麼試圖利用使用者行為數據與音樂訊號，結合機器學習演算法來解題，為每個人做出個人化的推薦。(字串長度:444)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->Ann Chen, 台大資管系博士。鑽研的領域為資料探勘、文字探勘及機器學習。先前於台灣雅虎電商部門開發推薦系統及個人化搜尋，現於 KKBOX 負責音樂串流服務個人化體驗的打造(字串長度:230)---->(字串長度:0)'),(35,'2020-10-04 13:31:55',39,'name---->黃士傑(字串長度:9)---->Albert Liu(字串長度:10)```name2---->黃士傑 Aja Huang(字串長度:19)---->(字串長度:0)```talk_title---->AlphaGo－深度學習與強化學習的勝利(字串長度:46)---->劉峻誠為Kneron創辦人暨執行長，於2015年在美國聖地牙哥創辦耐能。自台灣國立成功大學畢業後，獲得美國雷神公司（Raytheon）獎學金和加州大學獎學金，赴美深造，就讀美國加州大學柏克萊、洛杉磯與聖地牙哥分校的共同研究計劃碩博班，之後取得加州大學(UCLA)電子工程博士學位。劉峻誠先後在高通、三星電子研發中心、晨星半導體（MStar）和Wireless Info 等企業擔任不同的研發和管理職務。於高通任職期間，領導研發團隊獲得9個核心技術專利，榮獲公司的ImpaQt研發大獎。 劉峻誠曾受邀在加州大學開授計算機視覺技術與人工智慧講座課程，也是諸多國際知名學術期刊的技術審稿人，此外，還曾參與美國智產局 IARPA 與貝爾實驗室、NASA前端合作技術開發，在人工智慧、電腦視覺和影像處理領域擁有超過30餘項國際專利，先後在國際重要期刊發表70餘篇論文。(字串長度:1005)```company---->Google DeepMind(字串長度:15)---->創辦人暨執行長(字串長度:21)```position---->Research Scientist(字串長度:18)---->(字串長度:0)```desc---->本次演講我將談到AlphaGo發展歷程中的幾個關鍵(特別是深度學習與強化學習所帶進的重大突破)，2017年初Master網路60局的小故事，以及在中國烏鎮AlphaGo與柯潔九段的人機大戰。(字串長度:229)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->AlphaGo首席工程師。畢業於國立台灣師範大學資訊工程研究所，現在是Google DeepMind的資深研究員。(字串長度:127)---->(字串長度:0)'),(36,'2020-10-04 13:31:55',40,'name---->張源俊(字串長度:9)---->Wayne Lai(字串長度:9)```name2---->張源俊(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B6164gJAHlX4d09WVU9qbDJuMWs(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Learning and Using Statistics Liberally－Exploratory and Elaborate Ways(字串長度:72)---->賴偉晏（Wayne）目前為KPMG安侯建業數位創新服務營運長。長期以來，以成為台灣產業最有溫度的數位轉型推手為目標，帶領團隊協助眾多企業打造營運新動能。 專精領域包含企業營運模式設計、數位生態圈經營、創新科技應用及客戶體驗策略等領域。目前亦在多所大學擔任講師，教授數位創新相關議題。(字串長度:403)```company---->中研院統計所(字串長度:18)---->營運長(字串長度:9)```position---->研究員(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->This is a statistician\'s view of the development of Data Science. In 2002, Professor Ryan Rifkin, from a mathematical perspective, entitled his PhD thesis as \"Everything old is new again.\"  Statistics has a shorter history comparing with mathematics and other natural sciences. In this talk, we will go over some classical statistical papers, and try to connect their thoughts with modern data science.  From their thoughts, we wish to relax some barriers as learning and using statistics in such a modern era. (字串長度:511)---->有\r(字串長度:4)```me_desc---->張源俊畢業於University of Illinois at Urbana/Champaign 統計系，目前是中央研究院統計科學研究所研究員。研究領域包括 Sequential Analysis, Machine Learning, Educational and Psyhcological Testing, Classification, and their applications in Biostatistics or Bio-medicine research.(字串長度:308)---->(字串長度:0)'),(37,'2020-10-04 13:31:55',41,'name---->杜書儒(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->杜書儒(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B5I2f6akak8FajBBcW9fRTJuaHM(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->醫學影像與機器學習的完美結合(字串長度:42)---->(字串長度:0)```company---->長庚大學醫學影像暨放射科學系(字串長度:42)---->副總經理(字串長度:12)```position---->副教授(字串長度:9)---->(字串長度:0)```desc---->結合醫學影像與機器學習是一個橫跨不同領域的新研究方向。高齡人口的社會與經濟能力的提升正在加速高階精準醫療的龐大需求。很多大型企業投入大量的研究人力與物力要搶食結合人工智慧與醫療產業有關的市場。首先我會先介紹我的教育背景與研究興趣，然後我會簡短講解醫學影像的一些專業核心技術。接著我會分享我目前所做的一些機器學習與肺癌診斷有關的研究。同時介紹如何應用機器學習來整合醫學影像、診斷醫學、與放射治療的一些個人看法與展望方向。最後會提供我的一些如何進入這個領域的專業建議。(字串長度:696)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->杜書儒在長庚大學醫學影像暨放射科學系擔任副教授。在美國Indiana 州West Lafayette 的Purdue University拿到物理學博士學位，博士論文是利用蒙地卡羅與平行高速電腦運算的方法研究中子星的能量問題。之後在Texas 州Houston的 The University of Texas MD Anderson Cancer Center 擔任博士後研究員。研究方向與興趣包括近代醫學物理、醫學影像特徵分析、機器學習、電腦斷層掃描、磁共振影像、與放射治療。教授課程包括近代醫學物理專題與特論、放射物理學、放射物理學實驗、應用數學、機器學習、醫學影像特論、與進階近代物理。平常的喜好包括吃美食、游泳、與爬山。(字串長度:737)---->(字串長度:0)'),(38,'2020-10-04 13:31:55',42,'name---->溫明輝(字串長度:9)---->Adms Chung(字串長度:10)```name2---->溫明輝(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B8FFU-C20mcYVXI1LVRmMmROZUE(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->Computational Design Thinking - 數據取向的產品設計思維與案例(字串長度:74)---->學歷：國立台灣大學資訊系博士、史丹佛大學資訊系進修 經歷：中華電信專案執行長 　　　台灣首位 App 程式設計大學教師 (臺大/資策會/中華電信) 　　　獨立遊戲開發製作超過百萬下載 　　　Dreamforce 2015 IoT Workshop主持人 　　　經濟部中小企業最佳投資潛力獎第一名 　　　2015全球華人創業大賽第二名 (中國官方競賽)(字串長度:423)```company---->臺北商業大學商業設計管理系(字串長度:39)---->創辦人& CEO(字串長度:14)```position---->助理教授(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->「設計思考」是當代設計領域的一門顯學，其提供了各種的設計方法幫助設計師以一個較為客觀及理性的流程推動需求分析、產品發展、測試驗證等各個設計活動。然而，多數的設計思考方法本身仍由設計師的經驗進行主觀分析及判斷。本次分享的主題「運算式的設計思考(Computational Design Thinking」在強調如何架構及運用科學化的工具，獲取產品相關的數據，協助設計師可以更即時、客觀的掌握產品與用戶之間的互動關係，以檢視及評估設計成效，進行設計的優化。透過講者自身發展產品的案例解析，分享數據協助產品設計之經驗與心得。(字串長度:717)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->現任教於台北商業大學商業設計與管理系，其研究興趣專注於發展互聯網與行動App產品、更特別著重在用戶體驗、商業模式、以及營銷增長機制等設計思考研究與實務應用。溫博士過去曾分別服務於美國矽谷Palo Alto研究中心電腦科學實驗室、中央研究院資訊科學研究所，並曾參與四家互聯網新創公司創立與經營。近三年分別赴產官學界分享近70場創業與設計主題相關演講，亦輔導多項學界研發成果參與網路App創業，獲得多項全國性的創業獎項。其研發成果亦代表科技部參展2015年台北國際發明展，擔任開募記者會代表。(字串長度:690)---->(字串長度:0)'),(39,'2020-10-04 13:31:55',43,'name---->周培廉(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->outrunner(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B3S-vVsdr6cFYl90M2RZa2Jka00(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->我在 Kaggle 數海獅(字串長度:23)---->(字串長度:0)```company---->聰泰科技(字串長度:12)---->創辦人& CEO(字串長度:14)```position---->Kaggler(字串長度:7)---->(字串長度:0)```desc---->kaggle數海獅競賽簡介、心得。使用深度學習方法協助NOAA生物學家監控阿留申群島的海獅數量。(字串長度:124)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->kaggle業餘玩家(字串長度:18)---->(字串長度:0)'),(40,'2020-10-04 13:31:55',44,'name---->朱威達(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->朱威達(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0B1bOqLkZIJt-YmR3V1o5TFk4blU(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->深度學習於影像風格分類之應用(字串長度:42)---->(字串長度:0)```company---->中正大學資訊工程系(字串長度:27)---->副總經理(字串長度:12)```position---->教授(字串長度:6)---->(字串長度:0)```desc---->本演講將針對兩種類型的影像探討深度學習在影像風格上的應用。人們往往可感受到影像的風格(style)差異，卻難以用言語定義風格。我們將以深度學習技術描述影像的紋路、視覺內容、以及其他難以言明的視覺特性，針對油畫影像以及電影海報影像進行分類。這兩類影像分別在藝術史學以及電影類型(genre)上都有較明確的定義。我們提出以類神經網路自動學習風格特徵，建構端對端的網路架構進行風格分類。(字串長度:542)---->\r(字串長度:1)```me_desc---->朱威達教授於 2006 年在台灣大學取得博士學位，2007 年起任職於中正大學資訊工程學系。曾在多媒體頂尖研討會 ACM Multimedia 獲得最佳論文獎，也曾到美國哥倫比亞大學、日本名古屋大學擔任短期訪問學者。研究方向為多媒體內容分析與檢索、電腦視覺、圖形識別、訊號處理等，已發表超過八十篇國際會議與期刊論文。近年來致力於深度學習技術應用於影像美學、異質媒體關聯性分析、漫畫的組成與風格、以及影像風格分析，期盼以更貼近人的感官的角度推展多媒體內容分析研究。(字串長度:639)---->(字串長度:0)'),(41,'2020-10-04 13:31:55',45,'name---->王淳恆(字串長度:9)---->(字串長度:0)```name2---->王淳恆(字串長度:9)---->(字串長度:0)```front_photo---->https://drive.google.com/open?id=0BxkZoWNuUAU2LXYteWRycUdWUDQ(字串長度:61)---->(字串長度:0)```talk_title---->深度學習與 Kaggle 實戰(字串長度:29)---->(字串長度:0)```company---->聯發科技(字串長度:12)---->(字串長度:0)```position---->技術副理(字串長度:12)---->(字串長度:0)```desc---->透過Kaggle的資料以及實戰經驗，分享如何快速累積深度學習的技能與經驗: 1. 由手寫辨識(Digit Recognizer)競賽入門 2. 入侵物種監測(Invasive Species Monitoring) 競賽 Top 1% (5/513) 經驗分享 3. 從太空了解亞馬遜流域 (Planet: Understanding the Amazon from Space) 競賽 Top 13%(119/938) 經驗分享 4. 紐約證交所 (New York Stock Exchange) 資料預測股價 (字串長度:414)---->(字串長度:0)```me_desc---->王淳恆，目前於聯發科技擔任技術副理，從事車用晶片開發。15年以上通訊與影像的晶片設計、訊號處理與演算法相關的工作經驗。閒暇之餘使用資料科學進行股價分析，開發相關算法超過10年。(字串長度:256)---->(字串長度:0)');


