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。
還記得星際大戰的 C-3PO、鋼鐵人的 Jarvis、或雲端情人的 Samantha 嗎？人工智慧不再是科幻小說中的南柯一夢，它已轉動新時代的巨輪，融匯在於日常中。
而機器學習是實踐AI的方法之一，透過演算法與海量數據來「訓練」機器於各種應用。例：建構搜尋引擎、推薦廣告、行銷預測、聽覺與視覺辨別等，「客製化」了我們的生活。論質，數位助理會從我們的經驗尋找規律，自我調整成更貼近主人心思的導向 ; 論量，在軟體平台上，可以過濾內容，單就抓取我們有興趣的資訊。
若聽音樂能不費力找到同自己品味的歌曲、語音助理能更精確瞄準自己的需求，機器學習正是幕後的大功臣。這次講座，我們有請KKBOX工程師 - Henry為我們解釋機器學習如何打造聽眾歌單，也邀請了 微軟技術傳教士 - Herman，為我們介紹如何利用 Microsoft Cognitive Toolkit 服務建立對話機器人。
講者及議題介紹：
Henry - KKBOX 研發工程師
Henry 為台灣大學電機所博士，在學期間致力於機器學習、影像辨識與資料探勘的相關研究。目前任職於 KKBOX 研究中心，專注於運用所學來為使用者打造個人化的聆聽體驗。
Speaker - Henry
Discover Your Music Preference: Target the Right Songs To the Right Person
使用者每一次打開KKBOX，要如何有效地在三千多萬首曲庫中，找到現在想聆聽的歌曲呢？為了解決這個問題，我們的團隊致力於用機器學習的方式，根據使用者的喜好和歌曲的特性，打造使用者與歌曲之間的橋樑。不僅讓每個使用者都能夠在想聽音樂的時候，能夠聽到適合自己的專屬歌單，同時也讓成千上萬首歌曲寶寶們，都能夠找到喜歡自己的聽眾。
Herman - Microsoft Technical Evangelist 技術傳教士
曾擔任台灣軟體公司技術主管及微軟資深技術顧問，現任台灣微軟技術傳教士，負責新興技術的推廣及導入輔導，近幾年研究興趣在物聯網技術與機器學習技術，目前與多家台灣軟體公司及物聯網新創團隊合作。
Speaker - Herman
當對話機器人遇上深度學習
2016 最大的一個技術浪潮之一就是對話機器人。微軟在2016年三月底月宣布推出Bot Framework，同時Skype 也提供聊天機器人；兩周後 Facebook 在F8 大會上宣布釋出聊天機器人API，接下來Line 也宣布聊天機器人API公開測試， 此後聊天機器人的應用浪潮正式到來。在聊天機器人背後一個重要的技術就是深度學習，透過深度學習可以讓聊天機器人提供更自然更多元的對話體驗。本講次介紹許多對話機器人背後相關的深度學習技術，並搭配微軟 Cognitive Toolkit (CNTK) 深度學習框架作展示。
活動流程：
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網路報名 ( 13:30 ) 與現場報名 ( 13:50 ) 入場
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Discover Your Music Preference: Target the Right Songs To the Right Person / Henry
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中場休息
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當對話機器人遇上深度學習 / Herman
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會後交流
注意事項：
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本次活動為高雄場，議程準時於14:00開始，請把握時間提前報到，
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請務必線上報名並使用 KKTIX 或印出票券 QR Code，當日憑KKTIX票券入場，以便現場驗票作業順利。
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線上提前報名者優先入場。
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當日現場備有桌子與飲品，歡迎與會者攜帶環保杯，亦可自備電腦直接操作。
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為保障其他參與人權益，多次報名無故未到且未取消者，本單位將參酌情況不予受理。
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。
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