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。
About KKBOX Innovation Chat
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。
KKBOX 為台灣線上音樂市場帶來良性質變，一路走來，累積了龐大產品研發與營運經驗，我們舉辦「Innovation Chat」一系列活動，希望透過行銷、企劃、品質、介面設計、客服和社群經營等主題，探討過去的成敗，也透過 KKBOX 的產品/市場經驗，與來自新創公司的朋友們一同交流、激盪出不同樣貌的思維。
