速記台灣人工智慧學校首屆開學典禮(上)

開場與貴賓致詞

不到9點已經坐滿滿…

去年底因緣際會得知這個Program,上網申請後(填了不少資料),有幸錄取經理人研習班(因只有周末可上課+久未寫程式)。開學前既興奮又緊張,因為總算可以好好全面了解資料科學跟人工智慧這兩個我最感興趣的議題,緊張的是期末考不知道會不會過…

開學典禮一開始由執行長陳昇瑋(資料科學界重要推手)說明為什麼要成立這個學校。去年三月他跟校長孔祥重拜訪台灣一些公司,整理出台灣產業AI化的四大挑戰,包含實戰人才的缺乏(真的!資料分析真的是勞方市場…)、找對問題不簡單(真的靠經驗跟方法論)、產學之間的鴻溝(理論與技術如何實踐與落地)、對自建技術的信心(總要等外商、等業界領頭羊先做過再說)。而其中最關鍵的問題,即為人才,有了人才,就可以解決以另外三個問題,因此才會成立台灣人工智慧學校。

在走訪產業的過程中(多半是製造業),他們看到四個共同面臨的挑戰。一是如何快速且準確地找出產品瑕疵。傳統方式是採用人工目視,以某公司案例來看,四位員工每月大概能檢測120萬片成品,漏檢率約5%;導入深度學習後,透過電腦視覺工具(普通伺服器等級),每月可檢測1000多萬片,漏檢率約0.1%。二是自動流程參數控制,當製程改變,需要人為針對設備控制參數進行調校,良率經常起起伏伏,某公司案例約為61%;導入深度學習後,良率大幅上升至98%。三是預測性維護,預測哪個機台會不會過熱,可能何時需要停機維護。最後則是原料組合最佳化。以布料染整為例,為了調出客戶需要的顏色,一般多使用套裝軟體模擬各種色料的濃度比例,打色成功率約70%,導入深度學習後,大幅上升至95%。(AI應用初期,真的很多低的水果可以摘)

雖然應用很成功,但執行長帶領的Project Theta Team(名稱很宅)人力有限,即使擴充也非常慢,因此需要建立AI軍校(想到黃埔…),把這樣的經驗與能力快速複製,協助台灣產業AI化。(每個官員上台都一定要說到這句)

校長孔祥重是電腦科學界強者中的強者(還是孔子後代),可惜是因為哈佛開學而不能來,不過有遠端錄影致詞。(重點是大家仍然拍手歡迎)

貴賓很多,來頭都很大(可能是史上最誇張開學典禮),包含中研院院長廖俊智、行政院吳政忠政委、科技部陳良基部長、經濟部沈榮津部長、立委陳學聖(口才好)、吳思瑤(口才文采俱佳)、台塑林健男董事長、奇美實業陳世賢副總、英業華卓桐華董事長、義隆電子葉儀皓董事長、聯發科謝清江副董事長等。很難得的是,每位致詞都切中要害(而且不超時),值得讚許。

大部分貴賓都有提到,AI本身無法獨立存在,一定要AI產業化(產業AI化…都行啦),台灣電子製造業、IC設計業原來就是全球領先,由此出發再強化。(台灣官員其實並不差)

台灣人工智慧學校跟一般學校的差別是,除了基礎理論外,還有實作課程與企業問題實戰經驗。講師部分大多來自資料科學年會、學員也有自己的實驗室、有240片GPU的計算資源供大家使用(兩千萬左右超酷)、第一手真實問題(企業夥伴計畫拿出真正企業遇到的問題)、具經驗助教(原Project Theta Team)、200人大班制等,都是這個學校與眾不同的地方。

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