【講座】AIoT與邊緣運算的技術實務、應用案例、開發工具與學習資源

12月講座以「AIoT與邊緣運算」為主題。結合人工智慧與物聯網的AIoT，將繼續在2019年主導科技發展方向，其中邊緣運算是相當主要的技術架構，本次講座安排三個講者來分享，內容包括邊緣運算中的影像分析技術實務、AIoT的學習資源與微軟有什麼AIoT的開發資源，三位講者都有豐富的實務經驗，多元觀點與多元案例，歡迎大家來參與。

為什麼要參加本場講座？

• AIoT是高大上的概念，要怎麼進入這個領域？無論你想要踏入或已身在其中，都可以跟三位有實務經驗的講者來交流。
• 讓終端裝置有AI能力是AIoT的具體實踐，其中影像分析是很常見的應用，由工研院專家來分享相關技術實務。
• 想自己打造有AI能力的IoT裝置怎麼開始？由CAVEDU創辦人來分享相關的學習資源與開發工具。
• 國際雲端服務大廠相繼推出AIoT開發工具與資源，由微軟官方的架構師來分享如何運用微軟的服務打造AIoT應用。

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T客邦 Ｘ Mobileheroes月月小聚 - 講座說明

時間：2018年12月27(四) PM14:00 - PM17:00 

時程、內容與講者

14:00~14:10 開場(T客邦主持人&網通推動辦公室代表)

14:10 ~ 16:30 主題1：人工智慧結合視覺辨識能做什麼？有什麼學習資源？ 講者：曾吉弘老師，MIT訪問學者/CAVEDU創辦人 主題2：邊緣運算中以深度神經網路為基礎的影像分析 講者：高志忠博士，工研院資通所 主題3：透過微軟 Azure 視覺影像分析，開拓 AI 嶄新視野 講者：吳志忠，微軟大中華區物聯網解決方案架構師

16:30 ~ 17:00 現場交流

地點：T客邦總部，台北市中山區民生東路二段141號1F (Google 地圖)

主辦單位：

 

合作單位：

我要參加：

Step1: 填寫報名表>>>

Step2：填完報名表後，會收到完成報名的 Email，活動前會發手機簡訊通知。

Step3：請多帶幾張名片來認識新朋友。 

分享主題1：人工智慧結合視覺辨識能做什麼？有什麼學習資源？

在這個主題中，CAVEDU創辦人曾吉弘以其多年教學與開發經驗，跟大家分享人工智慧結合視覺辨識的應用案例與學習資源，內容包括：

• AI結合視覺辨識。
• 常見AI工具、應用。
• 學習資源：以Duckietown(小鴨城)為例。

Duckietown(小鴨城)是世界頂尖大學MIT設計出來，學習自動駕駛相關技術的課程，讓學生自行打造Duckitbot小鴨車，可以在小小城市-小鴨城裡面自行導航。小鴨車必須自行判斷在路上遇到的狀況。MIT與Toyota合作，執行一個2500萬美元的自駕車研發專案，學生撰寫的程式，都可能成為自駕車的一部份。國內已有大學導入此課程，這些課程內容以開源形式分享出來，同時小鴨車的材料費也很便宜，讓有意學習的人都能參與。

分享者：CAVEDU 曾吉弘老師

CAVEDU教育團隊創辦人

App Inventor中文學習網創辦人

MIT電腦科學與人工智慧實驗室(CSAIL)訪問學者

多本機器人、嵌入式系統、行動程式設計與物聯網專書作/譯者

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分享主題2：邊緣運算中以深度神經網路為基礎的影像分析

在邊緣運算領域中，影像相關應用非常廣泛，例如大賣場、車站的攝影機用來監控與分析人流，自駕車要能自己識別路上的行人或交通號誌，基本上就是終端裝置可以自己看懂環境中的人與物，知道是什麼，並做出相對的反應。在這個主題中，工研院的高志忠博士基於自己多年的研發經驗，跟大家分享邊緣運算中以深度神經網路為基礎的影像分析，內容包括：

• 人臉偵測及其相關應用。
• 用於客人與商品互動辨識的人形重識別及肢體運動辨識。
• 終端裝置上的影像分析。 

從以下的範中，可以多一些了解相關技術的實際用途，例如：

▼影像去識別化。

▼表情辨識。

▼人與商品互動接觸。

▼失智病患情緒監控。

▼人形重識別。

分享者：高志忠(Kevin) 博士， 工研院資通所

高志忠博士目前任職於工研院資通所，熱衷影像研究，特別是在串流影像即時處理及分析、利用Machine Learning和AI將影像內容數據化，賦予意義。

本身為屏東潮州-春捲大王第三代，透過數據分析，讓老店掌握市場需求，成為在地排隊名店。求學階段即與交大實驗室的夥伴共同創立億像科技(已被同欣電子收購) 並擔任CTO一職，負責研發公司核心產品ADAS技術分析與設計，帶領研發團隊技術打入大中華市場。也是第一位將動態影像即時處理技術應用在馬拉松賽事上，協助參賽者紀錄路跑過程。近來以AI影像即時分析技術切入新零售及醫療領域，在醫療情緒辨識上已小有成果。 

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分享主題3：透過微軟 Azure 視覺影像分析，開拓 AI 嶄新視野

國際雲端服務大廠相繼推出AIoT開發工具與資源，在本場講座中，也邀請微軟官方代表來分享，如何運用微軟的服務打造AIoT應用。在這個主題中，會講到幾個方向：

• 邊緣運算 Azure IoT Edge：Azure IoT Edge 將雲端分析和自訂商務邏輯移至裝置，讓使用的組織可以專注於商業洞見而非資料管理。設定 IoT 軟體、透過標準容器將其部署到裝置，並從雲端進行全面監視，打造可真實使用的解決方案。
• 視覺訓練利器Custom Vision AI與Azure Machine Learning：Azure Machine Learning 服務是可用來定型、部署、自動化及管理機器學習模型的雲端服務，而這一切都在雲端所提供的廣泛規模下進行，透過Custom Vision AI portal，可輕鬆自訂適合的獨特使用案例的最新電腦視覺模型。只要上傳一些加上標籤的影像，並讓Custom Vision Service 執行困難的工作。只要按一下滑鼠按鈕，就能匯出經過訓練的模型，在裝置上執行或執行為 Docker 容器。
• 應用展示：實際展示自走車，無人機結合視覺辨識的應用場景

想進一步了解這個資訊，可以參考以下網址:

• https://azure.microsoft.com/zh-tw/services/cognitive-services/custom-vision-service/
• https://docs.microsoft.com/zh-tw/azure/iot-edge/about-iot-edge

分享者：吳志忠(Tommy)，微軟大中華區物聯網解決方案架構師

Tommy於2000年畢業於政大資管所，主修專長：物件導向設計及分散式處理，曾任職於IBM等外商公司，負責軟體工程及系統分析設計相關解決方案，多次於大型活動及研討會發表精采演說，目前他服務於微軟IoT部門，擔任Cloud Solution Architect，擅長於雲端與物聯網的創新運用 ，結合最新的認知技術與深度學習，開發出多樣化的物聯網解決方案及AI的應用。

此外，他將一般常見的裝置如自走車和無人機與雲端技術的結合，充分展現了認知運算與人工智慧的強大能力。

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關於【T客邦 Ｘ Mobileheroes月月小聚】

從2017年7月開始，T客邦創客基地與經濟部工業局網通產業發展推動辦公室(通訊大賽主辦單位)成為共同主辦單位，每月舉行資訊通訊領域的講座，通常會以技術實務或新科技為內容，邀請專家進行分享。並從2017年11月開始，邀請合勤基金會擔任合作單位，串連更多資源，讓講座主題更多元。

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