【主題簡介】
電腦視覺（Computer Vision）是相當重要的技術領域，它讓電腦可以理解、計算圖像，進而發展出廣泛的應用，諸如自駕汽車、手機濾鏡等等，都在其範圍之內，近來更因AI的應用而讓它更為火熱。單從自駕汽車的市場而言，根據2021年的數據，自動駕駛汽車公司的資金已超過120億美元，相比2020年增加50%以上，預計最快到2030年，全球12%的新車將會是自駕車。
除了自駕車外，電腦視覺技術也將成為各種創意和突破的重要來源。過去受限於運算效能或資源的不足，讓電腦視覺技術侷限在雲端的應用，近來不論在處理器、記憶體、AI開發環境及網路技術上都有重大突破，使得Edge AI的電腦視覺應用更落地，可結合各類型感測資料與人工智慧的Edge高效能運算，促成精準醫療、交通科技執法、智慧工廠等不同領域的創新發展和解決方案。
本論壇將邀請多位專家，共同探究Edge AI電腦視覺技術的發展現況與未來展望。
【活動議程】
(※主辦單位保留議程更改權利)
【立即報名】
【講師介紹】
【主題一】改變AI未來賽局
Intel 策略聯盟經理 / Wendy Wu
隨著科技進展，AI已在我們生活周遭隨處可見。這幾年以來，我們對人工智慧的認知，早已不再僅限於科幻電影中的機器人想像，還知道AI對於產業及生活的幫助。生活中隨處可見的科技正在改變我們的世界，而講師對於未來的AI發展又有何洞見呢？本專題演講會暢談AI的發展趨勢，並針對AI的發展進行相關評論。
【主題二】從適應性電腦視覺到零樣本學習
僑光科技大學 助理教授/ 陳紀翰
電腦視覺技術已經普及應用於智慧交通、智慧醫療、智慧工業等領域，然而這些應用馬上共同面臨一個難題：資料領域偏移，因此，AI 模組的適應性受到廣泛的重視，本專題演講將帶來『領域適應』如何從概念發展成應用，甚至成為今年 AI 的一項重要趨勢，並探討如何達到資料極限狀態的『零樣本學習』。
【主題三】助攻AI電腦視覺高效能運算發展的關鍵技術
喜門史塔雷克總經理/丁彥允
隨著AI深度學習的進展，透過電腦視覺、深度學習等嶄新技術，高效能運算可加速AI的訓練過程。最著名的例子為「自駕車」，人工智慧可以學習辨識路況，做出正確的判斷和反應，相似於真人駕駛。在此當中會產生海量的資料，而HPC如何快速處理呢？本專題演講將解說能夠影響高效能運算的關鍵技術。
【活動資訊】
►主辦單位：7StarLake
►執行單位：MakerPRO
►地點：digiBlock C數位創新基地
（ 臺北市大同區承德路三段287號C棟）
►時間：3/28 (二) 14:00-16:10
►聯絡方式：MakerPRO公司電話：(02)23679308；Miffy, Email：miffy.sie@makerpro.cc
►注意事項：
- 報名成功後會發EMAIL通知，另活動前也會發EMAIL通知交通方式，麻煩留意並準時出席！
- 為確保參與者與活動調性相符，主辦單位保有活動學員篩選與活動調整之權利。
- 配合場地防疫政策，活動當日需配合測量體溫與實名制登記，煩請活動學員配合相關注意事項
