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NVIDIA AI CONFERENCE PLENARY SESSION

NVIDIA Keynote
Dr David B Kirk (NVIDIA)
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  • 2017
  • 2016
GTC Taiwan 2017 主題演說
NVIDIA 創辦人暨執行長 - 黃仁勳
應用智慧科技於傳染病防治
衛生福利部疾病管制署 - 莊人祥
台灣歷經 SARS 、腸病毒、登革熱、流感等重大疫情,在過去已導入資訊科技於傳染病的預防、監測及應變,因應環境與氣候變遷、都市化及全球化等有利傳染病大規模疫情生成的影響,需加速以物聯網及人工智慧等智慧科技,強化傳染病的監測、診斷及防治教學,本次將分享智慧科技於疫情防治的可能應用情境,及進行中的初步研究成果。
AI 看見台灣,台南智慧城市
台灣人工智慧實驗室 - 杜奕瑾
6 月 10 日,台灣知名導演齊柏林意外身亡,無人機拍攝的影片品質不佳,也無法像人類一樣靈活運鏡。台灣人工智慧實驗室用人工智慧結合無人機完成齊柏林生前的心願,以低風險方式,讓大家可以用無人機技術「看見台灣」;當將上述想法貼上臉書後,不只獲得數千個「讚」,科技部南科管理局,也表達了合作意願,希望組成 AI 無人機研究團隊。除南科管理局外,杜奕瑾的想法,也得到台南市政府、成功大學、經緯航太公司、國家實驗研究院等單位支持,共同規劃出「無人機於台南智慧城市之AI應用」專案,主要內涵在於,藉由無人機拍攝、標註圖資、將 AI 技術應用於古蹟維護、觀光輔助、環境監測、交通監控等領域。
自主駕駛車輛發展平台與技術研發
工業技術研究院 - 連豊力
自主駕駛車輛的功能需要從瞭解環境與車輛狀態的感測與感知等訊號處理到達到操控安全與舒適的駕駛決策。整個過程需要仰賴多重的元件獲得準確的物理訓號以及對應演算法的邏輯正確性。為了可以在研發階段協助與加速自主駕駛車輛產業所需的軟體與硬體測試與驗證工作,需要有一套完整的駕駛環境與車輛動態模擬與實體車輛驗證平台。因此,在這個簡報中,我們將報告工研院為了自主駕駛車輛所開發的虛擬與實車平台。
CUDA 加速先進影像分析技術與深度學習於臨床電腦斷層掃瞄肝細胞腫瘤輔助診斷
中國醫藥大學附設醫院 - 林仰賢、游家鑫
臨床診斷需要依賴醫學影像,但其中往往含有大量無法直接用肉眼分辨的訊息。本團隊率先採用兩種模式進行癌細胞轉移之可能性預測,一是利用 Radiomics 分析技術於三維電腦斷層影像,搭配 CUDA 平行運算快速分析 2000 種腫瘤影像特徵資訊,並搭配機器學習建立評估模型;二是透過深度學習架構訓練模型判讀三維電腦斷層影像。以此兩項作為未來臨床對於肝癌電腦斷層診斷的評估模型,目前對於癌細胞轉移之準確度可達 86%。
基於 CNN 對易混淆中藥的手機辨識系統
國立成功大學 - 藍崑展
中藥材的使用是中醫當中很重要的療法之一。一般使用只能透過口嘗、鼻聞、外觀來辨別中藥材。近年來,深度學習被廣泛應用於圖像識別。我將介紹一個使用階層式分群之卷積神經網絡(CNN)來辨識易混淆中藥的手機系統。在實驗部分,我們透過自己拍攝的 24 種中藥(其中包含 20 種易混淆 中藥材)進行評估,證實 CNN 比其他傳統方法的辨識能力更好,此外,使用階層式的分群能達到更高的辨識度。我們也探討不同手機對辨識系統影響及如何利用資料擴增的方法來提升辨識度。使用者只要透過手機拍攝中藥,就可以利用我們的系統得到其相關資訊。
深度學習與該技術於視訊監控產業上之應用
鐵雲科技 - 孫魁科
鐵雲科技所開發之人工智慧 NVR 系統是業界首創結合了人工智慧、雲端運算、大數據視訊分析技術的一體化軟硬體整合之解決方案與應用。
企業端深度學習與人工智慧應用
NVIDIA - Marc Hamilton
大眾每日使用的消費級網站已運用深度學習與人工智慧多年,以辨識和統整大量的視訊和音訊資料。然而缺乏支援的深入學習應用軟體往往成為企業採用的障礙。 如今,透過支援 NVIDIA DGX 系列深度學習超級電腦與 NVIDIA 雲端 GPU 的主流深度學習框架,或是如 SAP 等主流企業應用軟體,已能使用便捷的方式將深度學習運算導入專案之中,您毋須再等待。
GPU 平台上導入深度學習於半導體產業之 EDA 應用
香港中文大學 - 余備
隨著集成電路的特征尺寸不斷減小, 光刻系統的可生產性問題日趨嚴重。因此,提前發現電路版圖中可能出現壞點的圖形成為電路設計中一個重要環節。常用的壞點檢測方法包括模式匹配和機器學習。但面對在先進的製程下的複雜的電路圖形,傳統的方法的性能難免會有所下降。例如,模式匹配的方法很難預測未在庫中出現過的圖形,機器學習的特征提取過程會丟失重要的信息。本報告將介紹我們最近提出的基於深度學習的壞點檢測方案,包括應用於電路壞點預測的神經網路的結構、訓練數據的預處理和訓練方案。實驗結果表明,我們的壞點檢測框架可以在GPU和CUDA的支持下高效的完成訓練和預測任務。
以雲端 GPU 將傳統硬體人工智慧化
Beseye Cloud Security - 涂正翰
結合智能視覺系統之機械手臂
達明機器人 - 黃鐘賢
本演講將以達明機械手臂為例,分享其如何基於智能視覺辨識技術, 突破傳統工業型機器人的窠臼,成為台灣第一的協作型機器人先鋒,內容包含: 1. 達明機器人簡介 - Smart, Simple and Safe 2. Be smart at Edge - 手眼力協調之機械手臂 3. Be smart among robots - 多手臂協作 4. Be smart at Cloud - 智慧工廠 5. Be smart in the future – 基於深度學習之手臂應用。
深度學習於表面瑕疵檢測之應用
日月光集團 - 李春煌
在製造過程中有一些重要因素會產生表面的瑕疵,影響產品的品質,利用深度學習技術發展瑕疵檢測技術,以降低所需的人力及人工檢測所產生誤判的可能。運用深度學習時,如何有充分的資料來做訓練,相當重要,甚至影響後面使用深度學習技術的成效。在缺乏足夠的資料時,如何產生所需的資料,以減短蒐集資料的時間。
NVIDIA Holodeck 與 Isaac VR 技術分享
NVIDIA - 林耀南
NVIDIA Holodeck 環境讓創作者能將畫面極為寫實的完整解析度模型匯入 VR 應用程式,以便跟同事或朋友們共同進行開發或分享,還能更便捷地對設計做出決定。 NVIDIA Isaac 利用 Holodeck 環境,配備能進行高度擬真模擬與先進即時渲染的開發工具組,讓您以虛擬方式進行訓練。 這是一款採用人工智慧技術的應用軟體平台,開發人員能夠在細緻且高度逼真的測試情境下,訓練虛擬機器人。此平台讓開發人員僅花數分鐘就能完成模擬,經過訓練的人工智慧就可以快速地轉移至現實世界中的機器人。開發人員接著可以迭代與微調機器人的測試方法,在兩個環境間交互使用人工智慧。
NVIDIA VRWorks SDK 加速性能與提升 VR 使用經驗
NVIDIA - 王映慈
位居視覺運算領導地位的 NVIDIA,持續在虛擬實境 (VR)的嶄新運算平台上一路領先。從遊戲、產品設計到電影觀賞體驗以及更多不同領域,NVIDIA 利用領先業界的 GPU、驅動程式和 SDK 等各種創新解決方案,滿足專業人士、遊戲玩家以及開發人員的需求。 其中VRWorks 是為開發者提供最理想的工具,不僅協助營造令人驚艷的虛擬實境體驗,更能增進效能、降低延遲、改進硬體相容性、逼真的聲音效果,以及提高360度環景影片廣播的速度。
AWS 創新人工智慧
Amazon Web Services - 梅可毅
已有大量的客戶正在使用 AWS 人工智慧 (AI) 的服務。亞馬遜持續投入在 AI 的領域已超過 20 年,許多客戶體驗的創新功能皆是由機器學習 (ML) 所驅動。數以千計的亞馬遜工程師致力於機器學習和深度學習的研究,這是我們所一直堅持的企業傳統。 AWS 專注於帶給客戶專業的知識與最創新的科技。
在 Google Cloud 當中使用 GPU 進行效能最佳化
Google Cloud - 林書平
GPU 具有數千個計算核心,結合快閃存取等優勢,可加速機器學習、遊戲、數據庫查詢、視訊渲染和轉碼,並在金融運算、分子動力學和許多其他應用中廣泛被使用。在雲端運算中使用 GPU,您可以在不構建自己的數據中心的情況下擴展計算量大的應用程序。我們將概述 Google Cloud 提供的內容,並討論如何運用 GPU 工作。
用計算來凝視複雜的世界
DeepBelief.ai - 尹相志
機器視覺是深度學習發展最快的領域,廣義的機器視覺包含視覺以及閱讀理解,能夠協助機器理解這個世界,以及創造更多應用的場景。在本場演講中會介紹視覺最新的應用外,同時也會讓各位理解這項技術將會如何改變我們的未來生活。
如何在充滿未知的巨量數據時代中建構一個數據中心
Pure Storage - Brent Franich
大數據驅使人工智慧快速創新。企業需要一個專為機器學習而設計的現代數據中心,以加速洞察分析,同時將複雜的數據分析更加簡單化。數據中心需要大規模並行,並為數據科學家和工程師提供前所未有的效能和簡單性。從小的元數據,到未來可能隨時需要處理大型文件檔的高負載工作量,企業必須隨時為未來做好準備。瞭解 FlashBlade 和 DGX 如何在任何機器學習環境中實現最高效能,從而將數據處理時間從幾天縮短到數小時。
從雲端到終端的瓶頸及解決之道
DT42 Brent - 陳伯符
過去五年,多數人工智慧應用程式皆採用雲端的運算。然而,由於網絡頻寬,成本和數據隱私的限制,將人工智慧從雲移動到終端設備是未來幾年最大的話題之一。在本次演講中, DT42 將分享在 NVIDIA Jetson TX1 / TX2 嵌入式平台上使用 NVIDIA 資料庫構建終端應用的實際經驗,並就終端技術的發展提出看法。
人工智慧:保險科技的未來
洽吧智能 - 趙式隆
保險科技 (InsurTech) 可說是近年來最蓬勃發展領域之一,在金融科技 (FinTech) 發展趨緩的 2016 年,保險科技的投資卻逆勢成長十倍,人工智慧與物聯網被認為是這波保險革命的核心。奠基於深度學習的電腦視覺、自然語言處理等技術,已由標準流程的自動化,深化至風險控管等高階工作。 BravoAI 將以自身為例,說明我們如何應用 NVIDIA 的 GPU 逐步構建我們提供給客戶的服務。
GTC Taiwan 2016 主題演說
NVIDIA 創辦人暨執行長 - 黃仁勳
AI, A New Computing Model
NVIDIA - Marc Hamilton
以深度學習加速語音及影像辨識應用發展
中華電信研究院 - 楊蕣仿
Towards Machine Comprehension of Spoken Content
國立台灣大學 - 李宏毅
Learning from Dashcam Videos
國立清華大學 - 孫民
專為 Machine Learning 設計的運算平臺
Hewlett Packard Enterprise - 沈仲杰
圖形處理器於腦部核磁共振影像處理應用
台中榮民總醫院 - 陳享民、靜宜大學 - 洪哲倫
NVIDIA DGX-1 超級電腦與人工智慧及深度學習研究發展
NVIDIA - 康勝閔
麗明營造 NVIDIA 使用成效分享
麗明營造 - 朱建璘
【樓下的房客】以數位特效技術打造寫實近代台灣風格街景
WeFX studio - 左志中
Lenovo 桌面虛擬化最佳實踐
Lenovo - 楊學斌
東海大學使用 NVIDIA Quadro & GRID 技術在教育雲端創新服務的經驗分享
東海大學 - 楊朝棟
工欲善其事,必先利其器 如何尋找適合您的行動工作站
MSI - 林品潔
Future of Making Things in Media & Entertainment FOMT - Design Visualisation with V.R. and Game
Autodesk - Kinthy Koo
近期 SCCS 在 GPU 架構下模擬生醫及流體動力的進展
國立台灣大學 - 吳政道、國家衛生研究院 - Maxim Solovchuk、國立台灣大學 - 高仕超、國立台灣大學 - 張育維
高效益、設計專利保護如何雙贏?
Dell CCC - 蘇建龍
OpenPOWER Foundation 概貌介紹
IBM - Mary Coucher
Evolution of Supermicro GPU Server Solution
SuperMicro - Benedict Khoo
藉由 NVIDIA GRID 2.0 強大運算能力使研發生產力最大化
凱柏精密機械 - 劉華正
全面保護企業的關鍵智慧資產
VMware - 羅元佃
啟動嵌入式系統的智慧,為生活帶來美好連結
DT42 - 陳伯符
深度學習應用於健康照護機器人
三個爸爸 - 吳昊
運用 NVIDIA Jetson TK1 / TX1 於醫學影像處理
靜宜大學 - 洪哲倫
嵌入式和高可靠度的機器視覺
立普思 - 劉凌偉
智慧多軸飛行器在 Jetson 平台的應用
Aeroprobing - 高丈淵