DSP智庫驅動 | 瞄準機器學習 x 發掘電力潛能
- 2016年3月2日
- 讀畢需時 2 分鐘
時間: 2016/03/09 19:00
地點: Start-up Hub 青創基地 (台北市金華街142號)
在這裡，有新世代年輕小伙子透過數據分析重新激發你對電力的創意思維， 在這裡，有經驗豐富的講者輔助你快速踏入機器學習的巍峨大門， 青春是無敵，經驗是無價，這次的「Data Mixer」讓兩個願望一次得到滿足！
主辦單位｜DSP 智庫驅動、Start-Up Hub 青創基地
協辦單位｜社群運算與巨量資料跨校資源中心
議程
18:30 - 19:00 報到
19:05 - 19:30 講題一 怪獸電力房屋 – 當開放資料遇上節電綠能
講者：吳書韋、倪鈵斯
日常生活中總能聽見身旁有人在呼籲省電，顯然我們與電的關係已密不可分，倘若將用電數據以科學的方式進行深入分析，究竟實務上還存在著哪些更有意思的應用呢？本講題將由台灣科技大學的學生團隊分享如何以開放資料透過機器學習的加值提出「節電綠能應用」。
19:35 - 19:55 講題二 活化緊急醫療資源 – KAMERA 急診資料挑戰賽
講者：謝宗震 博士(Johnson)，致力於資料科學力量創造社會價值。
急診壅塞是系統性失能的冰山一角，卻也潛藏許多可探索改善的主題。自2010 年起，高屏緊急醫療應變聯盟 (KAMERA project) 開發了一個跨院急診壅塞即時監測系統，是目前台灣最大型的緊急醫療監測雲端系統。本次演講將分享資料人與緊急醫療體系的合作經驗，再到如何籌辦 KAMERA 急診資料挑戰賽，協助改善本土緊急醫療品質的幕後祕辛。
20:00 - 20:30 講題三 掌握機器學習的工具與應用
講者：吳柏翰 (Jerry)，目前擔任國立臺灣科技大學資訊管理系講師。 本 次將分享 Azure Machine Learning 與其相關應用。Azure 機器學習 (Azure ML) 是 Microsoft Azure 平台上其中一個服務，這個服務為想要進行機器學習的開發團隊，提供了處理大數據的基礎建設、機器學習的演算法、硬體運算資源、以及將模型變成 Web Service 等服務，讓開發團隊可以專注在資料的蒐集、要解決的問題、判斷要「學習」什麼問題，其它運算的工作就讓 Azure 機器學習這個平台來完成。
20:30 - 21:30 交流時間
留言