HTC電子健康醫療事業DeepQ攜手台大舉辦首屆深度學習競賽 HTC於今(15)日舉辦首屆 DeepQ 深度學習競賽頒獎典禮;人工智慧因近期深度學習的成功,再度成為社會上關注的焦點,更是莘莘學子競修的熱門課程。

HTC 電子健康醫療事業部 DeepQ 開發人工智慧平臺─DeepQ AI 平臺,提供給臺大電機系和資工系人工智慧相關課程使用,並與臺大電機系李宏毅教授和資工系陳縕儂教授共同舉辦首屆 DeepQ 深度學習競賽,在將近20個組別、超過70位臺大學生的踴躍參與之下,最後共有27位學生獲獎。

臺大電機系李宏毅教授表示:「深度學習的訓練時常需要大量的運算資源,但學生不一定有足夠的運算資源可以完成作業,而機器學習這門課修課人數又近 400 人,學校無法提供如此龐大的運算支援,上學期有 DeepQ AI 平臺的支持,讓學生們可以更專注於演算法的理解、設計、創新上。」

此外,DeepQ 藉由和兩位臺大教授的合作下,透過舉辦比賽,讓學生能在求學階段,實際接觸業界所面對的問題,而將所學能學以致用。這次比賽針對醫學影像分析(Medical Image Analysis)和擴增實境(Augmented Reality)兩大主題切入,分別希望可以自動產生精準的醫學標註、和解決訓練時只有少量資料的挑戰。在3個月的比賽期間,學生充分發揮了創意與巧思,好幾組學生的表現都有超越世界一流的水準,成績斐然。

獲獎的臺大電機系莊政彥同學表示:「DeepQ 舉辦這個比賽相當用心,題目具有學術挑戰性又同時兼具商業應用的實際性,且有機會與多位資深業界工程師交流學習,從中得到了很多課堂上學不到的寶貴知識及經驗。」

目前 DeepQ AI 平臺除了已供臺大課程使用外,亦提供給清大電機系孫民教授的課程使用。孫教授表示:「DeepQ AI 平臺目標在加速且系統化訓練深度網路,我們預期將幫助學生減少模型訓練時間,專注在學習上。此外 DeepQ 的 on-demand 特性,很符合課上所有同學分享運算資源的特性,讓學生學習時有靈活且足夠的運算資源。」

HTC 健康醫療事業部總經理張智威和 DeepQ AI 資深經理周俊男共同表示:「DeepQ AI 平臺自動化機器學習擁有多項優勢特色,用戶只需上傳標記數據,其他由平臺自動解決:包括預處理和清理數據、選擇合適的模型、優化模型超參數、GPU 資源規劃調度以及後處理機器學習模型等。DeepQ 向來全力支持臺灣的人工智慧教育、與加強產學合作交流,歡迎有興趣的學術單位一起合作,共同深耕培育臺灣 AI 人才。」

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