HTC電子健康醫療事業DeepQ攜手台大舉辦首屆深度學習競賽

HTC於今(15)日舉辦首屆 DeepQ 深度學習競賽頒獎典禮；人工智慧因近期深度學習的成功，再度成為社會上關注的焦點，更是莘莘學子競修的熱門課程。

HTC 電子健康醫療事業部 DeepQ 開發人工智慧平臺─DeepQ AI 平臺，提供給臺大電機系和資工系人工智慧相關課程使用，並與臺大電機系李宏毅教授和資工系陳縕儂教授共同舉辦首屆 DeepQ 深度學習競賽，在將近20個組別、超過70位臺大學生的踴躍參與之下，最後共有27位學生獲獎。

臺大電機系李宏毅教授表示：「深度學習的訓練時常需要大量的運算資源，但學生不一定有足夠的運算資源可以完成作業，而機器學習這門課修課人數又近 400 人，學校無法提供如此龐大的運算支援，上學期有 DeepQ AI 平臺的支持，讓學生們可以更專注於演算法的理解、設計、創新上。」

此外，DeepQ 藉由和兩位臺大教授的合作下，透過舉辦比賽，讓學生能在求學階段，實際接觸業界所面對的問題，而將所學能學以致用。這次比賽針對醫學影像分析（Medical Image Analysis）和擴增實境（Augmented Reality）兩大主題切入，分別希望可以自動產生精準的醫學標註、和解決訓練時只有少量資料的挑戰。在3個月的比賽期間，學生充分發揮了創意與巧思，好幾組學生的表現都有超越世界一流的水準，成績斐然。

獲獎的臺大電機系莊政彥同學表示：「DeepQ 舉辦這個比賽相當用心，題目具有學術挑戰性又同時兼具商業應用的實際性，且有機會與多位資深業界工程師交流學習，從中得到了很多課堂上學不到的寶貴知識及經驗。」

目前 DeepQ AI 平臺除了已供臺大課程使用外，亦提供給清大電機系孫民教授的課程使用。孫教授表示：「DeepQ AI 平臺目標在加速且系統化訓練深度網路，我們預期將幫助學生減少模型訓練時間，專注在學習上。此外 DeepQ 的 on-demand 特性，很符合課上所有同學分享運算資源的特性，讓學生學習時有靈活且足夠的運算資源。」

HTC 健康醫療事業部總經理張智威和 DeepQ AI 資深經理周俊男共同表示：「DeepQ AI 平臺自動化機器學習擁有多項優勢特色，用戶只需上傳標記數據，其他由平臺自動解決：包括預處理和清理數據、選擇合適的模型、優化模型超參數、GPU 資源規劃調度以及後處理機器學習模型等。DeepQ 向來全力支持臺灣的人工智慧教育、與加強產學合作交流，歡迎有興趣的學術單位一起合作，共同深耕培育臺灣 AI 人才。」