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GTC Taiwan Opening Keynote 2018
The 2018 GTC Taiwan opening keynote is delivered by NVIDIA Founder and CEO, Jensen Huang.
The 2018 GTC Taiwan opening keynote is delivered by NVIDIA Founder and CEO, Jensen Huang.  Back
 
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Deep Learning and AI, Autonomous Vehicles, AI and DL Research, GTC Taiwan 2018 - ID STW8000
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以 NVIDIA Jetson TX2 邊緣運算為基礎之 AI 智慧城市影像搜尋系統
針對智慧城市的需求,鐵雲科技在 Nvidia Jetson TX1/TX2 平台上開發了一套以邊緣運算為基礎之AI智慧城市影像搜尋系統,該系統可在前端 (edge) 即時處理攝影機影像串流,透過 AI 人工智慧引擎自動辨識影像中的重要訊息如人、車、物、時間、顏色等資訊,同時提供簡單易用的搜尋介面供使用者進行快速查詢。透過開放式的API,該系統亦可以連接至中央管理平台進行資料的儲存並產生相關報表。我們將介紹該系統的運作方式,也同時探討入侵偵測、人流統計、車流統計及人臉辨識等多個智慧城市的相關應用。
針對智慧城市的需求,鐵雲科技在 Nvidia Jetson TX1/TX2 平台上開發了一套以邊緣運算為基礎之AI智慧城市影像搜尋系統,該系統可在前端 (edge) 即時處理攝影機影像串流,透過 AI 人工智慧引擎自動辨識影像中的重要訊息如人、車、物、時間、顏色等資訊,同時提供簡單易用的搜尋介面供使用者進行快速查詢。透過開放式的API,該系統亦可以連接至中央管理平台進行資料的儲存並產生相關報表。我們將介紹該系統的運作方式,也同時探討入侵偵測、人流統計、車流統計及人臉辨識等多個智慧城市的相關應用。  Back
 
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Deep Learning and AI, Embedded, GTC Taiwan 2018 - ID STW8001
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大數據和精準醫療面臨的挑戰和機遇:用臨床資料庫進行精準腫瘤成像和圖像文字解析
運用深度學習理論於全醫院範圍的大量臨床圖像和文字資料庫,近年來已有明顯的進展。然而,現代的教學醫院存在大量非結構化病患數據於不同的臨床資料庫(例如 PACS、BTRIS、RIS、CRIS ),這些數據大部分無法編索引、無法進行語意檢索、也就無法用於解決不同尺度的量化精準醫療挑戰。本議程將回顧我們三項研究工作的近期發展: ...Read More
運用深度學習理論於全醫院範圍的大量臨床圖像和文字資料庫,近年來已有明顯的進展。然而,現代的教學醫院存在大量非結構化病患數據於不同的臨床資料庫(例如 PACS、BTRIS、RIS、CRIS ),這些數據大部分無法編索引、無法進行語意檢索、也就無法用於解決不同尺度的量化精準醫療挑戰。
本議程將回顧我們三項研究工作的近期發展:
  1. 運用統計深度群組學習方法,預測包含人口趨勢和個人數據的腫瘤生長模式;以及運用深度卷積神經網路直接顯示和了解腫瘤生長過程中的細胞侵襲和質量效應,並預測腫瘤的後續受累區域。
  2. 透過學習每個病變的深度特徵表示,來組織和探索顯著的臨床異常,並構建一個三重網路以學習一萬多項病患研究潛藏的樹狀病變相似性。
  3. 一個創新的 Text-Image Embedding 網路(TieNet),用於公共大型胸部 X 光數據集上,以多級關注模型和端到端訓練,抽離解析獨特的圖像和文本表現。
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Deep Learning and AI, Healthcare and Life Sciences, GTC Taiwan 2018 - ID STW8002
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深度學習在視覺檢測上之應用
透過深度學習與 GPU 運算平台,能在過去高度依賴人工檢測之程序上,透過自動化流程之設計,視覺系統之建構取得 DataSets,進行 Training,並建置到 Inference system 進行自動化檢測;同時也分享專案上之經驗與心得。
透過深度學習與 GPU 運算平台,能在過去高度依賴人工檢測之程序上,透過自動化流程之設計,視覺系統之建構取得 DataSets,進行 Training,並建置到 Inference system 進行自動化檢測;同時也分享專案上之經驗與心得。  Back
 
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Deep Learning and AI, Embedded, GTC Taiwan 2018 - ID STW8004
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機器能否無師自通學會人類語言
雖然深度學習技術在語音辨識與語意理解等應用上取得空前的成功,但其成功往往仰賴大量標註語料,也就是其訓練為督導式(supervised),機器並沒有辦法在僅有資料沒有標註的情況下進行自我學習,例如:一般語音助理出廠時因為內建透過督導式學習所得的英文語音辨識、理解系統,所以可以聽懂英文,但是這些智慧型助理就算把它們放在一個說台語的家庭,它們也無法像人類小孩在耳濡目染下就學會了台語。本演講將討論讓機器僅憑大量沒有標註的資料就可以對人類語音進行辨識和理解的可能性,希望在未來機器只要上網看過大量的影片,或在日常生活中聽過大量的人類對話,就可以自動學習、理解各種人類語言。
雖然深度學習技術在語音辨識與語意理解等應用上取得空前的成功,但其成功往往仰賴大量標註語料,也就是其訓練為督導式(supervised),機器並沒有辦法在僅有資料沒有標註的情況下進行自我學習,例如:一般語音助理出廠時因為內建透過督導式學習所得的英文語音辨識、理解系統,所以可以聽懂英文,但是這些智慧型助理就算把它們放在一個說台語的家庭,它們也無法像人類小孩在耳濡目染下就學會了台語。本演講將討論讓機器僅憑大量沒有標註的資料就可以對人類語音進行辨識和理解的可能性,希望在未來機器只要上網看過大量的影片,或在日常生活中聽過大量的人類對話,就可以自動學習、理解各種人類語言。  Back
 
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Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8011
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PowerAI 深度學習加速平台與案例分享
  • 認知運算 /人工智慧 PowerAI & Watson
  • 智慧金融、製造、醫療範例,情境和演示
  • 部署在自己的數據中心的 IBM 認知系統整體解決方案
  • 認知運算 /人工智慧 PowerAI & Watson
  • 智慧金融、製造、醫療範例,情境和演示
  • 部署在自己的數據中心的 IBM 認知系統整體解決方案
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Deep Learning and AI, HPC and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8028
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運用 PyTorch 1.0 與 ONNX 加速研究導入生產的時程
Facebook 的人工智慧 (AI) 創新優勢在於,它能夠利用多功能的工具集快速將尖端的研究投入到大規模生產中。 藉由無縫並具互操作性的 AI 發展,了解開放神經網路交換 (ONNX) 與 PyTorch 1.0 如何協助加速研究到生產的路徑過程。此演講將分享 Facebook 針對 PyTorch 1.0 與生態圈中其他拓展計劃,包含針對物件偵測的 Detectron、ELF 推論平台及用於生成最佳化神經網路代碼的 Tensor Comprehensions and Glow。
Facebook 的人工智慧 (AI) 創新優勢在於,它能夠利用多功能的工具集快速將尖端的研究投入到大規模生產中。 藉由無縫並具互操作性的 AI 發展,了解開放神經網路交換 (ONNX) 與 PyTorch 1.0 如何協助加速研究到生產的路徑過程。此演講將分享 Facebook 針對 PyTorch 1.0 與生態圈中其他拓展計劃,包含針對物件偵測的 Detectron、ELF 推論平台及用於生成最佳化神經網路代碼的 Tensor Comprehensions and Glow。  Back
 
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Deep Learning and AI, HPC and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8030
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Education and Training
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GPU 處理與分析巨量光達與遙測數據
光達或是遙測數據大都以網格狀方式儲存,解析度越高或掃描波段越多則檔案越大。單一檔案數百 MB 到數百 GB 都已常見,在近乎即時分析的要求下,傳統以 CPU 運算已經不符合需求!以 CPU 加入平行運算架構能提升效率,但是無法做到在現場操作完成後要快速取得初步成果的要求。 GPU 運算對於網格化數據特別合適,將巨量數據於 GPU 設備上計算分析,其時間效率受到 GPU 顆數,程式編碼影響。但是初步成果仍大幅優於 CPU 設備的計算能力。
光達或是遙測數據大都以網格狀方式儲存,解析度越高或掃描波段越多則檔案越大。單一檔案數百 MB 到數百 GB 都已常見,在近乎即時分析的要求下,傳統以 CPU 運算已經不符合需求!以 CPU 加入平行運算架構能提升效率,但是無法做到在現場操作完成後要快速取得初步成果的要求。 GPU 運算對於網格化數據特別合適,將巨量數據於 GPU 設備上計算分析,其時間效率受到 GPU 顆數,程式編碼影響。但是初步成果仍大幅優於 CPU 設備的計算能力。  Back
 
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Education and Training, Visualization, GTC Taiwan 2018 - ID STW8013
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如何準備深度學習必須的訓練資料
目前另人矚目的深度學習演算法幫助最大的領域在於複雜、非結構性的資料。這就是為什麼在影像、視訊、語音的研究上看到跳躍式的進步、甚至部分還超越人類的感知能力。正當產業界引頸期盼,希望將這一系列的技術落地為產品的時候,首先得面對的難題是,針對垂直領域,如何獲取有品質的訓練資料。因爲學理上,擁有數千(佰)萬個參數的深度學習網路也必須有相當的訓練資料,關乎智能產品的穩定度及正確性。在這個演講中,我們將探討各種前瞻研究所使用過的策略以及彼此的利弊得失。也會分享近來落實深度學習技術在工業產品上所獲得的(成功跟失敗)經驗。 對於希望落地深度學習技術的產業界朋友們,覺得是值得關注的議題。
目前另人矚目的深度學習演算法幫助最大的領域在於複雜、非結構性的資料。這就是為什麼在影像、視訊、語音的研究上看到跳躍式的進步、甚至部分還超越人類的感知能力。正當產業界引頸期盼,希望將這一系列的技術落地為產品的時候,首先得面對的難題是,針對垂直領域,如何獲取有品質的訓練資料。因爲學理上,擁有數千(佰)萬個參數的深度學習網路也必須有相當的訓練資料,關乎智能產品的穩定度及正確性。在這個演講中,我們將探討各種前瞻研究所使用過的策略以及彼此的利弊得失。也會分享近來落實深度學習技術在工業產品上所獲得的(成功跟失敗)經驗。 對於希望落地深度學習技術的產業界朋友們,覺得是值得關注的議題。  Back
 
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Education and Training, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8014
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HPC and AI
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Pure Storage 與 NVIDIA、ARISTA 共同打造 AI 融合一體機
企業在面臨 AI 新時代下,擁有絕佳的機會來實踐創新與領導地位。但在現實環境中人工智慧的實現,往往因為擴展基礎設施的複雜性而停滯不前。在本次的議程中,我們將分享 NVIDIA DGX 系統的新拓展功能,搭載 Pure Storage FlashBlade 快閃儲存,如何在短短數小時內洞察先機,實現企業級規模的人工智慧。
企業在面臨 AI 新時代下,擁有絕佳的機會來實踐創新與領導地位。但在現實環境中人工智慧的實現,往往因為擴展基礎設施的複雜性而停滯不前。在本次的議程中,我們將分享 NVIDIA DGX 系統的新拓展功能,搭載 Pure Storage FlashBlade 快閃儲存,如何在短短數小時內洞察先機,實現企業級規模的人工智慧。  Back
 
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HPC and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8029
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HPC and Supercomputing
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以 AWS 先進的機器學習產品加速雲端創新
20 多年來,Amazon 大量投資於人工智能領域。現在,我們的使命是將我們的經驗和機器學習功能作為完全托管的服務進行分享,並把它們交付給每位開發人員和數據科學家。 AWS 提供了一系列人工智能服務,通過雲端原生的機器學習和深度學習技術來滿足不同的使用場景和需求。這些服務讓每位開發人員均能使用自然語言理解 (NLU) 、自動語音辨識 (ASR) 、視覺搜索和圖像辨識、文本轉語音 (TTS) 及最新的機器學習 (ML) 技術。 無論您是剛剛開始使用 AI 或者是深度學習專家,本次會議都將向您展示如何在 AWS 雲端進行 AI 創新,提升 AI 應用的規模,並提高 AI 應用的效率。
20 多年來,Amazon 大量投資於人工智能領域。現在,我們的使命是將我們的經驗和機器學習功能作為完全托管的服務進行分享,並把它們交付給每位開發人員和數據科學家。 AWS 提供了一系列人工智能服務,通過雲端原生的機器學習和深度學習技術來滿足不同的使用場景和需求。這些服務讓每位開發人員均能使用自然語言理解 (NLU) 、自動語音辨識 (ASR) 、視覺搜索和圖像辨識、文本轉語音 (TTS) 及最新的機器學習 (ML) 技術。 無論您是剛剛開始使用 AI 或者是深度學習專家,本次會議都將向您展示如何在 AWS 雲端進行 AI 創新,提升 AI 應用的規模,並提高 AI 應用的效率。  Back
 
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HPC and Supercomputing, GTC Taiwan 2018 - ID STW8020
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利用混和精度訓練神經網路
NVIDIA Volta GPU 導入的 Tensor Core 可透過 IEEE 半精度輸入提供高達 125 TeraFLOPS,讓混合精度訓練提供遠高於單精度的速度提升。我們將提供三項混合精度訓練的基本技巧說明:損耗縮放、精通權重及因應指定運算選擇適當精度。這些技巧都能達到與單精度網路相同的一定模型精度,且不會改變超級參數或訓練排程。最後,我們將解釋如何為您的網路啟用 Tensor Core 、如何確保 Tensor Core 使用及我們將透過圖例顯示以上所有項目,藉助簡單卻不失完備的方式說明 PyTorch 的功能範例。
NVIDIA Volta GPU 導入的 Tensor Core 可透過 IEEE 半精度輸入提供高達 125 TeraFLOPS,讓混合精度訓練提供遠高於單精度的速度提升。我們將提供三項混合精度訓練的基本技巧說明:損耗縮放、精通權重及因應指定運算選擇適當精度。這些技巧都能達到與單精度網路相同的一定模型精度,且不會改變超級參數或訓練排程。最後,我們將解釋如何為您的網路啟用 Tensor Core 、如何確保 Tensor Core 使用及我們將透過圖例顯示以上所有項目,藉助簡單卻不失完備的方式說明 PyTorch 的功能範例。  Back
 
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HPC and Supercomputing, GTC Taiwan 2018 - ID STW8021
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透過 HGX 在雲端推出最高效能深度學習及高效運算解決方案
NVIDIA Tesla HGX 是一套平台架構,可提供適合人工智慧、深度學習及高效能運算的最高效能端對端解決方案。在本說明中我們將探討 HGX 資料中心產品藍圖、架構如何標準化加速 AI 的資料中心設計、打造新一代效能的最新技術,以及我們如何配合 OEM 與 ODM 合作夥伴在雲端推出 HGX 平台。
NVIDIA Tesla HGX 是一套平台架構,可提供適合人工智慧、深度學習及高效能運算的最高效能端對端解決方案。在本說明中我們將探討 HGX 資料中心產品藍圖、架構如何標準化加速 AI 的資料中心設計、打造新一代效能的最新技術,以及我們如何配合 OEM 與 ODM 合作夥伴在雲端推出 HGX 平台。  Back
 
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HPC and Supercomputing, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8006
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HPE 人工智慧解決方案
慧與科技為了能有效的協助企業和政府單位建置 AI 環境,發掘 AI 在提升產業競爭力的各種可能性,推出 AI CookBook. 讓 AI 工作者能透過 AI CookBook 中的內容快速的佈署 AI 環境,在慧與科技 AI Center 的 AI/Data Scientist 專家提供著專業諮詢下進行各個產業不同的AI應用。
慧與科技為了能有效的協助企業和政府單位建置 AI 環境,發掘 AI 在提升產業競爭力的各種可能性,推出 AI CookBook. 讓 AI 工作者能透過 AI CookBook 中的內容快速的佈署 AI 環境,在慧與科技 AI Center 的 AI/Data Scientist 專家提供著專業諮詢下進行各個產業不同的AI應用。  Back
 
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HPC and Supercomputing, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8007
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揭秘深度學習
深度學習揭密第一次在GTC Taiwan 分享給大眾,什麼是深度學習?為什麼這幾天突然深度學習變成顯學?為什麼GPU 在深度學習領域扮演了重要的領域?該如何入門?我的公司適合導入深度學習嗎?透過NVIDIA 來解密
深度學習揭密第一次在GTC Taiwan 分享給大眾,什麼是深度學習?為什麼這幾天突然深度學習變成顯學?為什麼GPU 在深度學習領域扮演了重要的領域?該如何入門?我的公司適合導入深度學習嗎?透過NVIDIA 來解密  Back
 
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HPC and Supercomputing, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8008
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Supermicro X11 GPU 針對深度學習負載和HPC客戶的優化解決方案
針對當今人工智慧/機器學習和 HPC 工作負載設計的眾多 GPU 硬體平台概述,包括針對深度學習推論和深度學習訓練的客製解決方案。也會涵蓋基於 PCIe GPU 的系統以及具有 NVLink 接口的 GPU 系統。
針對當今人工智慧/機器學習和 HPC 工作負載設計的眾多 GPU 硬體平台概述,包括針對深度學習推論和深度學習訓練的客製解決方案。也會涵蓋基於 PCIe GPU 的系統以及具有 NVLink 接口的 GPU 系統。  Back
 
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HPC and Supercomputing, GTC Taiwan 2018 - ID STW8031
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Healthcare and Life Sciences
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可輕易佈署的人工智慧
HTC 健康醫療事業部 DeepQ 在張智威博士的帶領下,於 2017 XPRIZE 基金會的 Tricorder 競賽中,打造能夠正確的判別 12 項疾病和連續監測五項生理訊息的行動健康照護檢測儀,與超過 300 個團隊的激烈競爭中獲得優勝。自去年起也於台灣多家醫院建置人工智慧聊天機器人,提供導診、掛號及多項個人化醫療服務。 HTC DeepQ 研發團隊深刻理解要踏入人工智慧領域的各樣難處,從對基礎理論的掌握、工具的選擇和應用,到機器學習所投入的成本等諸多障礙。演講中將分享根據過去耕耘人工智慧領域的經驗, HTC DeepQ 如何打造一個易於入門的人工智慧平台,簡化了模型選擇並節省參數調教等艱澀耗時的手續,讓擁有珍貴資料的使用者可以駕輕就熟地將人工智慧投入各個領域中。
HTC 健康醫療事業部 DeepQ 在張智威博士的帶領下,於 2017 XPRIZE 基金會的 Tricorder 競賽中,打造能夠正確的判別 12 項疾病和連續監測五項生理訊息的行動健康照護檢測儀,與超過 300 個團隊的激烈競爭中獲得優勝。自去年起也於台灣多家醫院建置人工智慧聊天機器人,提供導診、掛號及多項個人化醫療服務。 HTC DeepQ 研發團隊深刻理解要踏入人工智慧領域的各樣難處,從對基礎理論的掌握、工具的選擇和應用,到機器學習所投入的成本等諸多障礙。演講中將分享根據過去耕耘人工智慧領域的經驗, HTC DeepQ 如何打造一個易於入門的人工智慧平台,簡化了模型選擇並節省參數調教等艱澀耗時的手續,讓擁有珍貴資料的使用者可以駕輕就熟地將人工智慧投入各個領域中。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, Embedded, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8019
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虛擬實境如何加速在顱底手術術前模擬與規劃
在神經外科精細的手術中,針對顱底腫瘤以及腦血管手術一向被視為最具挑戰性,原因是腦神經、腦幹及供應腦部前後循環的主要腦血管都可能跟病兆的位置有關,而手術彷彿是拆解炸彈的過程動輒得咎,病人的生命以及一輩子的神經功能都可能受影響。VR提供了有別於傳統 2D 及 3D 影像的視覺,能從各種角度探查病兆與周邊神經血管的關係,針對手術路徑的選擇與病兆移除的策略,在術前提供相當有幫助的資訊。然而,VR 成像的真實性與細緻度是目前的瓶頸,真實性的質疑來自 ROI 選取過程中的誤差,可能導致成像與實際有所誤差;細緻度則是受限原影像品質的好壞。雖然如此,隨著軟體及影像技術的發展這些問題應該還是能被克服,VR 在顱底手術更廣泛的應用仍能被期待。演講中也將介紹虛擬實境可為醫療領域帶來的益處與實際案例,及如何透過視覺擴增協助臨床與醫學教育解決痛點。
在神經外科精細的手術中,針對顱底腫瘤以及腦血管手術一向被視為最具挑戰性,原因是腦神經、腦幹及供應腦部前後循環的主要腦血管都可能跟病兆的位置有關,而手術彷彿是拆解炸彈的過程動輒得咎,病人的生命以及一輩子的神經功能都可能受影響。VR提供了有別於傳統 2D 及 3D 影像的視覺,能從各種角度探查病兆與周邊神經血管的關係,針對手術路徑的選擇與病兆移除的策略,在術前提供相當有幫助的資訊。然而,VR 成像的真實性與細緻度是目前的瓶頸,真實性的質疑來自 ROI 選取過程中的誤差,可能導致成像與實際有所誤差;細緻度則是受限原影像品質的好壞。雖然如此,隨著軟體及影像技術的發展這些問題應該還是能被克服,VR 在顱底手術更廣泛的應用仍能被期待。演講中也將介紹虛擬實境可為醫療領域帶來的益處與實際案例,及如何透過視覺擴增協助臨床與醫學教育解決痛點。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, ProViz, VR and Simulation, GTC Taiwan 2018 - ID STW8023
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迎向人工智慧驅動的醫療未來
近年來醫療影像人工智慧研究不斷的蓬勃發展。在這些光鮮亮麗的成果背後,有非常大量的人力花費在各個環節上。這樣巨量的人力花費讓我們開始思考,基礎軟硬體建設對於醫療人工智慧永續發展的重要性。現有的醫療資訊系統對於人工智慧研究來說已然過時。各資料庫之間連結鬆散,導致異質資料提取效率低落。現有診斷報告格式不適用於人工智慧研究,醫師必須對於已做過診斷的影像再次標記。醫院電腦系統設置是為了資料儲存而非計算用途。更甚者,超高解析度醫療影像的計算,也非一般電腦所能負荷。在我們預見的未來,人工智慧將對醫療的許多面向,從影像辨識,到治療計畫及決策等都會有非常深遠的影響。軟硬體基礎建設的改良,對於實現這個未來至為關鍵。在此演講中,我們將分享在醫療影像人工智慧的研發成果,以及為了迎向未來,我們對於改進基礎架構所做出的努力。
近年來醫療影像人工智慧研究不斷的蓬勃發展。在這些光鮮亮麗的成果背後,有非常大量的人力花費在各個環節上。這樣巨量的人力花費讓我們開始思考,基礎軟硬體建設對於醫療人工智慧永續發展的重要性。現有的醫療資訊系統對於人工智慧研究來說已然過時。各資料庫之間連結鬆散,導致異質資料提取效率低落。現有診斷報告格式不適用於人工智慧研究,醫師必須對於已做過診斷的影像再次標記。醫院電腦系統設置是為了資料儲存而非計算用途。更甚者,超高解析度醫療影像的計算,也非一般電腦所能負荷。在我們預見的未來,人工智慧將對醫療的許多面向,從影像辨識,到治療計畫及決策等都會有非常深遠的影響。軟硬體基礎建設的改良,對於實現這個未來至為關鍵。在此演講中,我們將分享在醫療影像人工智慧的研發成果,以及為了迎向未來,我們對於改進基礎架構所做出的努力。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8005
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使用 NVIDIA DGX-1 開發手部 X 光影像之骨齡評估系統
該研究目的為準確從手部 X 光影像判別骨齡供臨床醫師評估青少年生長發育狀況與未來成年身高。藉由 NVIDIA 高效能深度學習伺服器 DGX-1 搭配 NVIDIA Docker 進行深度學習模型訓練,本研究使用 Jupyterhub 提供開發人員合適開發環境 (Jupyter Notebook) ,並透過 TensorFlow 與 Keras 建立神經網路模型與超參數校調。藉由影像擴增技術加強訓練模型,其訓練結果顯示骨齡估測與臨床醫師判別之均方差 (MSE) 為 1.0 ,而絕對差異 (MAE) 為 0.8 ,充分展現出該研究成果之準確性與穩定度。
該研究目的為準確從手部 X 光影像判別骨齡供臨床醫師評估青少年生長發育狀況與未來成年身高。藉由 NVIDIA 高效能深度學習伺服器 DGX-1 搭配 NVIDIA Docker 進行深度學習模型訓練,本研究使用 Jupyterhub 提供開發人員合適開發環境 (Jupyter Notebook) ,並透過 TensorFlow 與 Keras 建立神經網路模型與超參數校調。藉由影像擴增技術加強訓練模型,其訓練結果顯示骨齡估測與臨床醫師判別之均方差 (MSE) 為 1.0 ,而絕對差異 (MAE) 為 0.8 ,充分展現出該研究成果之準確性與穩定度。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8009
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醫療人工智慧:中國醫藥大學附設醫院之導入實例分享
數據資料結合 GPU 強大的運算能力, AI 引領這世代最大的創新潮流,健康醫療領域將成為 AI 最有機會落實應用的產業之一。中國醫藥大學附設醫院於2017年率先採用了世界運算速度最快的人工智慧工作站訓練神經網路 - NVIDIA DGX-1,在結合豐富的醫療資料與深度學習技術後,建置並導入醫療 AI 輔助臨床診斷,包含「乳癌超音波影像 AI 辨識」,「惡性肝腫瘤電腦斷層影像辨識與預測」以及「臨床骨齡評估」,並落實於放射科與小兒科醫師之臨床診斷應用,中國醫藥大學附設醫院 AI 中心將設備建置、軟體應用、深度學習技術、伺服器效能以及醫療 AI 臨床使用經驗跟大家分享,期待加速台灣醫療 AI 發展進程,為台灣健康照護貢獻一份心力。
數據資料結合 GPU 強大的運算能力, AI 引領這世代最大的創新潮流,健康醫療領域將成為 AI 最有機會落實應用的產業之一。中國醫藥大學附設醫院於2017年率先採用了世界運算速度最快的人工智慧工作站訓練神經網路 - NVIDIA DGX-1,在結合豐富的醫療資料與深度學習技術後,建置並導入醫療 AI 輔助臨床診斷,包含「乳癌超音波影像 AI 辨識」,「惡性肝腫瘤電腦斷層影像辨識與預測」以及「臨床骨齡評估」,並落實於放射科與小兒科醫師之臨床診斷應用,中國醫藥大學附設醫院 AI 中心將設備建置、軟體應用、深度學習技術、伺服器效能以及醫療 AI 臨床使用經驗跟大家分享,期待加速台灣醫療 AI 發展進程,為台灣健康照護貢獻一份心力。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8027
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立體 VR 醫療教學應用-開創醫療學習新進程
關於醫療教學,手術經驗不易傳承,因此培養一名得以執刀外科醫師需要近十年的時間。因此如何藉以現代進步的攝影工具及最新虛擬實境技術來提昇醫療教育的方式是個刻不容緩的議題。 本演講將由 Funique VR 技術長莊定一、臺北醫學大學附設醫院婦產部部主任劉偉民醫師,以及國泰綜合醫院兼任主治醫師陳德芳醫師,帶來醫療與 VR 結合的教學解決方案,透過 Funique VR 自主研發運用 NVIDIA GPU 即時運算的立體 VR 成像系統及立體 VR 微距攝影技術,可將無論是目前最頂尖的達文西機械手臂微創手術或是開放式手術的手術過程,以立體微距影像的方式記錄保存,並透過VR 來真實重現手術製成教學內容,突破時間與空間的限制,進而達到縮短醫師學習進程之目的。
關於醫療教學,手術經驗不易傳承,因此培養一名得以執刀外科醫師需要近十年的時間。因此如何藉以現代進步的攝影工具及最新虛擬實境技術來提昇醫療教育的方式是個刻不容緩的議題。 本演講將由 Funique VR 技術長莊定一、臺北醫學大學附設醫院婦產部部主任劉偉民醫師,以及國泰綜合醫院兼任主治醫師陳德芳醫師,帶來醫療與 VR 結合的教學解決方案,透過 Funique VR 自主研發運用 NVIDIA GPU 即時運算的立體 VR 成像系統及立體 VR 微距攝影技術,可將無論是目前最頂尖的達文西機械手臂微創手術或是開放式手術的手術過程,以立體微距影像的方式記錄保存,並透過VR 來真實重現手術製成教學內容,突破時間與空間的限制,進而達到縮短醫師學習進程之目的。  Back
 
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Healthcare and Life Sciences, Remote Graphics & Cloud-Based Graphics, GTC Taiwan 2018 - ID STW8033
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Manufacturing Industries
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智慧家用機器人的人臉辨識深度學習分享
PEGATRON 的智慧家用機器人主要功能是可以利用深度學習發展的各種 AI 感知技術,例如人臉辨識、姿態偵測、火焰辨識等功能,來提供專屬家人的體驗及安全防護。其中還要介紹人臉辨識的發展過程,經過四年的發展,在 2017 我們達到 LFW 人臉辨識評估上 99.58% 的準確率。這些都是使用 NVIDIA GPU 進行訓練及部署。最後還會介紹 PEGATRON 在深度學習上發展的其他技術。
PEGATRON 的智慧家用機器人主要功能是可以利用深度學習發展的各種 AI 感知技術,例如人臉辨識、姿態偵測、火焰辨識等功能,來提供專屬家人的體驗及安全防護。其中還要介紹人臉辨識的發展過程,經過四年的發展,在 2017 我們達到 LFW 人臉辨識評估上 99.58% 的準確率。這些都是使用 NVIDIA GPU 進行訓練及部署。最後還會介紹 PEGATRON 在深度學習上發展的其他技術。  Back
 
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Manufacturing Industries, Deep Learning and AI, Embedded, GTC Taiwan 2018 - ID STW8017
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晶圓級晶粒尺寸封裝熱循環測試模擬
晶圓級晶粒尺寸封裝是錫凸塊將訊號直接由晶粒傳至電路板。在產品生命週期中這些錫接點會反覆受到高低溫變化造成的機械應力。錫接點的疲勞破裂便是封裝常見的失效模式。本研究使用 ANSYS Mechanical 模擬每個錫接點在五個溫度循環中的累積應變能增量,累積應變能增量較小的設計可預期會有較長壽命。此數值模型中同時有細微的晶粒特徵與相對大尺寸的電路板因此元素與節點會較一般封裝體更多,同時非線性的彈塑計算也使求解時間更為漫長。使用多核心及開啟 GPU 加速運算的效能差異將會一併比較。
晶圓級晶粒尺寸封裝是錫凸塊將訊號直接由晶粒傳至電路板。在產品生命週期中這些錫接點會反覆受到高低溫變化造成的機械應力。錫接點的疲勞破裂便是封裝常見的失效模式。本研究使用 ANSYS Mechanical 模擬每個錫接點在五個溫度循環中的累積應變能增量,累積應變能增量較小的設計可預期會有較長壽命。此數值模型中同時有細微的晶粒特徵與相對大尺寸的電路板因此元素與節點會較一般封裝體更多,同時非線性的彈塑計算也使求解時間更為漫長。使用多核心及開啟 GPU 加速運算的效能差異將會一併比較。  Back
 
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Manufacturing Industries, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8018
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NVIDIA Jetson TX2 即時物件偵測技術之應用
英業達和子公司英研智能移動採用最新的深度學習物件偵測技術,包含 Faster R-CNN (FRCN) 和 Single Shot Multibox Detector (SSD) ,並針對 NVIDIA Jetson TX2 平台進行速度最佳化,故可在邊緣裝置上做到近 30 fps 即時且準確的物件偵測。我們把這個物件偵測技術運用在智慧路燈攝像頭上,不需將案場影像透過網路傳到遠端,而可在邊緣裝置上直接分析影像並自動偵測違規停車、計算人流、車流以及船隻等。 在這個演講中我們將分享在 NVIDIA Jetson TX2 平台上開發上述物件偵測技術的經驗及其在智慧路燈攝像頭上的應用。
英業達和子公司英研智能移動採用最新的深度學習物件偵測技術,包含 Faster R-CNN (FRCN) 和 Single Shot Multibox Detector (SSD) ,並針對 NVIDIA Jetson TX2 平台進行速度最佳化,故可在邊緣裝置上做到近 30 fps 即時且準確的物件偵測。我們把這個物件偵測技術運用在智慧路燈攝像頭上,不需將案場影像透過網路傳到遠端,而可在邊緣裝置上直接分析影像並自動偵測違規停車、計算人流、車流以及船隻等。 在這個演講中我們將分享在 NVIDIA Jetson TX2 平台上開發上述物件偵測技術的經驗及其在智慧路燈攝像頭上的應用。  Back
 
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Manufacturing Industries, Embedded, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8010
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深度學習自動製圖與動態導航在智慧交通系統的應用
精確的地圖資訊與可預測的交通路況資料對於智慧交通系統 (ITS)
的成敗至關重要。傳統製圖產業倚重大量的人力與時間,因此大部分的導航系統中的地圖通常會有過時的問題。另一方面,當前大部分的交通流量預測方法以統計方法建立路況預測模型,因此無法滿足許多現實世界的應用情境。這讓我們不得不重新思考如何透過深度學習的架構,搭配我們大量的地圖和歷史交通數據去加速製圖流程以及進行交通路況的預測工作。勤崴已經在 NVIDIA 的軟、硬體平台上進行開發研究,將深度學習技術運用在智慧化製圖與 AI 智慧導航上,逐步建構出未來智慧城市下的 ITS 應用情境。
精確的地圖資訊與可預測的交通路況資料對於智慧交通系統 (ITS)
的成敗至關重要。傳統製圖產業倚重大量的人力與時間,因此大部分的導航系統中的地圖通常會有過時的問題。另一方面,當前大部分的交通流量預測方法以統計方法建立路況預測模型,因此無法滿足許多現實世界的應用情境。這讓我們不得不重新思考如何透過深度學習的架構,搭配我們大量的地圖和歷史交通數據去加速製圖流程以及進行交通路況的預測工作。勤崴已經在 NVIDIA 的軟、硬體平台上進行開發研究,將深度學習技術運用在智慧化製圖與 AI 智慧導航上,逐步建構出未來智慧城市下的 ITS 應用情境。  Back
 
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Manufacturing Industries, Deep Learning and AI, GTC Taiwan 2018 - ID STW8024
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高效 360 度視覺感知
我們提出一個泛用且基於深度學習的 360 度視覺感知系統,用來達到顯著偵測、自我定位、以及深度預測。這些功能的完成,是基於一個新開發的通用 Padding 技術 (Cube-Padding)。此技術可以泛用在任何卷積類神經網路上,達到避免 360 度影像原始的扭曲以及圖像邊緣等問題。360 度的視覺感知系統是任何自主系統的核心技術,例如自動駕駛車、四軸飛行器、或是家用機器人對 360 度環境的感知。
我們提出一個泛用且基於深度學習的 360 度視覺感知系統,用來達到顯著偵測、自我定位、以及深度預測。這些功能的完成,是基於一個新開發的通用 Padding 技術 (Cube-Padding)。此技術可以泛用在任何卷積類神經網路上,達到避免 360 度影像原始的扭曲以及圖像邊緣等問題。360 度的視覺感知系統是任何自主系統的核心技術,例如自動駕駛車、四軸飛行器、或是家用機器人對 360 度環境的感知。  Back
 
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Manufacturing Industries, Deep Learning and AI, Embedded, GTC Taiwan 2018 - ID STW8025
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AI 浪潮下的智慧製造 - 談 AI 與機器視覺、邊緣運算的相遇
隨著 AI 技術的演進,眾人均期待以機器視覺輔佐智慧製造,達到高效能、精準、快速反應的智慧製造需求。 機器視覺的應用範疇將不再僅受限於量測、定位、導引、辨識等傳統應用,如何一方面加入 AI 的頭腦,即時收集、分析與處理大量資料運算,另一方面並能與其他設備協同工作,與時俱進支援邊緣運算,以及建構智慧工廠所必需的實時決策系統,乃成為新興話題與挑戰。凌華科技將與您共同探討此一方向。
隨著 AI 技術的演進,眾人均期待以機器視覺輔佐智慧製造,達到高效能、精準、快速反應的智慧製造需求。 機器視覺的應用範疇將不再僅受限於量測、定位、導引、辨識等傳統應用,如何一方面加入 AI 的頭腦,即時收集、分析與處理大量資料運算,另一方面並能與其他設備協同工作,與時俱進支援邊緣運算,以及建構智慧工廠所必需的實時決策系統,乃成為新興話題與挑戰。凌華科技將與您共同探討此一方向。  Back
 
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Manufacturing Industries, Deep Learning and AI, Embedded, GTC Taiwan 2018 - ID STW8026
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Manufacturing Technical
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GPU 無所不在:NVIDIA 虛擬 GPU 是組織建造理想數位工作空間之關鍵
從任何地方存取、在大型數據集上進行協作,以及適應浮動工作人員都只是數位工作空間的挑戰。 NVIDIA 虛擬 GPU 正在破除障礙,以達成理想的數位工作空間,並支援數據中心、雲端運算和圖形密集型工作負載。 了解我們的最新版軟體如何為最嚴苛的工作流程提供 GPU 虛擬化,同時透過 GPU 即時遷移,最大限度地提高數據中心的利用率並實現最高可用性。 本議程中,與會者將能夠了解製造業、建築和工程以及其他行業的領導組織如何採用虛擬 GPU 技術。
從任何地方存取、在大型數據集上進行協作,以及適應浮動工作人員都只是數位工作空間的挑戰。 NVIDIA 虛擬 GPU 正在破除障礙,以達成理想的數位工作空間,並支援數據中心、雲端運算和圖形密集型工作負載。 了解我們的最新版軟體如何為最嚴苛的工作流程提供 GPU 虛擬化,同時透過 GPU 即時遷移,最大限度地提高數據中心的利用率並實現最高可用性。 本議程中,與會者將能夠了解製造業、建築和工程以及其他行業的領導組織如何採用虛擬 GPU 技術。  Back
 
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Manufacturing Technical, GTC Taiwan 2018 - ID STW8032
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Media and Entertainment
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運用 NVIDIA RTX 技術加速工業製造、AEC 和電影工作流程
NVIDIA RTX 是一種光線追踪技術,可為內容創作者和遊戲開發人員提供即時、可媲美電影品質等級的服務。本議程將顯示光線追踪的專業實例,並說明開發人員如何利用 RTX 技術;接著深入探討工業製造、AEC和電影工作流程,強調 RTX 技術的階段和加速應用,為使用者所產生的實質節約;最後,將透過逐步運算顯示 GPU 渲染場景後製著色是如何大勝 CPU 渲染場景。
NVIDIA RTX 是一種光線追踪技術,可為內容創作者和遊戲開發人員提供即時、可媲美電影品質等級的服務。本議程將顯示光線追踪的專業實例,並說明開發人員如何利用 RTX 技術;接著深入探討工業製造、AEC和電影工作流程,強調 RTX 技術的階段和加速應用,為使用者所產生的實質節約;最後,將透過逐步運算顯示 GPU 渲染場景後製著色是如何大勝 CPU 渲染場景。  Back
 
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Media and Entertainment, ProViz, GTC Taiwan 2018 - ID STW8015
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Virtual Reality and Augmented Reality
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虛擬實境遊戲治療應用於自閉症孩童
本系統的目標使用者為高功能自閉症孩童,在許多情境下社交及情緒的互動上有缺損,如社交互動異常,無法維持雙向對談,在溝通上較少回應。有鑑於此,本團隊希望藉由虛擬實境之遊戲平台提供自閉症孩童一套創新且具吸引力之治療管道,透過虛擬實境遊戲訓練自閉症孩童之社交行為以及應變能力。本系統以速食店作為故事背景,搭配遊戲中的小助手於關卡前給予提示,幫助自閉症孩童能順利完成各項互動任務,藉此加強其訓練應變能力及雙向互動社交行為,以利治療師訓練自閉症孩童之社交。
本系統的目標使用者為高功能自閉症孩童,在許多情境下社交及情緒的互動上有缺損,如社交互動異常,無法維持雙向對談,在溝通上較少回應。有鑑於此,本團隊希望藉由虛擬實境之遊戲平台提供自閉症孩童一套創新且具吸引力之治療管道,透過虛擬實境遊戲訓練自閉症孩童之社交行為以及應變能力。本系統以速食店作為故事背景,搭配遊戲中的小助手於關卡前給予提示,幫助自閉症孩童能順利完成各項互動任務,藉此加強其訓練應變能力及雙向互動社交行為,以利治療師訓練自閉症孩童之社交。  Back
 
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Virtual Reality and Augmented Reality, GTC Taiwan 2018 - ID STW8003
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政大雲:創造無所不在地學習
發展政大雲的緣起
  • 學習思維的轉變--無所不在的學習
  • 降低用戶端軟體環境支援的複雜度
  • 提高用戶校園授權軟體使用者體驗
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發展政大雲的緣起
  • 學習思維的轉變--無所不在的學習
  • 降低用戶端軟體環境支援的複雜度
  • 提高用戶校園授權軟體使用者體驗
政大雲的發展策略
  • 集中資源發揮高縱效
  • 主動發掘使用需求
  • 80/20 模組式漸進導入
  • 用戶體驗為優先的設計
政大雲的發展途徑
  • 從後端伺服器到前端桌面 - 整體擁有成本(TOC)思維的基礎設施投資
  • 功能模組提升資源共享:從 9 種雲桌面起步
  • - 從一般 CPU 共享服務到高性能 GPU 共享服務
進行式
  • 影像剪輯雲服務
  • AI 雲之規劃與建置
效益分享
  • 省時、便利、隨時隨地
  • 提升教學價值及效率
  • 使用者-省時便利門檻低
  • 電腦教室管理-節省佈署成本
  • 延長校務系統生命周期
  • 個人環境導致的問題諮詢減少
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Virtual Reality and Augmented Reality, Education and Training, GTC Taiwan 2018 - ID STW8012
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