若把機器學習看成一艘火箭,大量的數據就是驅動它的能源。
在資料俯拾皆是的年代,人們對處理生活周遭數據的解析、分類以及預測的需求大量湧現,這也正是近年來機器學習開始吸引眾人目光的主因之一。舉凡圖片辨識、自然語言處理、興趣商品推薦等都是機器學習的研究領域,族繁不及備載。
深度學習無所不在
近年來深度學習 (Deep Learning) 對解析資料處理上表現優異,在我們生活週遭的科技產品中扮演重要的角色。從智慧裝置上的語音識別系統,手寫辨識系統,到照片管理系統中的分類識別功能,到處可見深度學習的影子。
這場演講邀請 Google Brain 與 KKBOX 研究中心的軟體工程師,一同為我們帶來深度學習的理論基礎以及實務應用。演講前半部針對深度學習在音樂推薦上的應用與實作,後半段將引領瞭解更深一層的理論基礎,同時介紹 Google Brain 開發的機器學習系統 — TensorFlow,教導大家如何更簡單地駕馭機器學習。
講者及議題介紹:
陳怡安 - The Marriage between Music and Machine Learning in KKBOX
邱中鎮 - Next generation of deep learning in Google
活動流程:
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報到/交流
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The Marriage between Music and Machine Learning in KKBOX
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TensorFlow:next generation of deep learning in Google
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會後交流
- 本次活動為台北場,請留意活動地點/時間
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- 議程準時於14:00開始,請把握時間提前報到就座。
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這是一個創意蓬勃發展的時代,眾多新創公司發揚自身理念創造出新型態應用。新創公司從創意發想、研發實作到實務營運都是艱苦的歷程,但當外界過度渲染創意的價值,而忽略產品本質、內容與營運模式時,反而讓新創公司的營運更加困難。
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