【企業工作坊 X 題目介紹|Supermicro】
將將!這次要介紹的的企業工作坊是.....#Supermicro!!✨✨
相信對資訊分面有涉及的同學們對這家企業應該非常熟悉吧!
📖 小小的科普:Super Micro Computer, Inc.是領先的伺服器和儲存供應商,提供廣泛的應用優化伺服器解決方案,適用的領域包括雲端計算、資料中心、企業、大數據、高性能計算、人工智能、5G、物聯網、嵌入式和邊緣計算等等。
還在躊躇於是否參加梅竹黑客松嗎?覺得因為疫情讓你們對出題的企業了解太過片面嗎?我們在賽前設有多個線上企業工作坊,除了讓大家對企業有更深的認識,更會由出題企業提供實作範例與教學!這麼好康怎麼可以錯過?趕快揪團報名參加吧!💪
📍 Supermicro 的題目如下:
▌主題
貨櫃堆疊空間利用之最佳方案
▌說明
隨著全球航運需求的增加,貨櫃運送價格等運輸成本在今年上半年即呈現飛快上漲的趨勢。如此快速的成本提升也牽動著全世界科技業與製造業的營運。在環境的變化與疫情衝擊下,我們需要善用資源以減少不必要的浪費。一個能讓貨櫃空間利用最佳化的解決方案不僅可以讓全球眾多產業節省資源,更能減少不必要的污染以達到永續發展的目的。
我們的目標是開發一個有效規劃貨櫃空間利用的軟體,由此軟體運算出的裝配方式能讓貨櫃內物件合理堆疊,不僅節省空間的利用,也考量到堆疊的結果是否穩固與重量分配。此軟體需能夠高效運算並以 3D 視覺化方式呈現規劃結果。
▌Supermicro 將提供的資源
棧板、貨櫃等容器的規格與各種物件的裝箱尺寸、重量等等歷史資料以供運算。
📍 Supermicro 賽前工作坊資訊
此次 Supermicro 工作坊將使用 Bluejeans 軟體取代實體企業工作坊,屆時報名成功且分配到 Supermicro 的參賽者記得在工作坊開始前先下載並註冊帳號喔!
( 註冊連結將於報名結果公布後寄發 )
▌時間:10/17 (日) 10:00~12:00
▌軟體:Bluejeans
▌流程:
10:00-10:05:報到
-講座分享
10:05-10:15:HR徵才資訊/公司簡介
10:15-10:30:產業趨勢與發展分享
10:30-10:35:休息
-Supermicro Workshop
10:35-10:45:題目介紹
10:45-12:00:實作技術教學、範例實作
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🔥 立即報名梅竹黑客松及賽前工作坊吧!
➡ https://signup.meichuhackathon.org/
(建議使用電腦瀏覽網站)
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〔合作企業〕台灣美光、原相科技、Supermicro、104資訊科技、LINE
〔贊助企業〕國泰金控、羅技電子、NXP、奧義智慧科技、Garena、KKbox、Oracle、趨勢科技、Google、SHOPLINE
#梅竹黑客松 #企業工作坊 #比賽資訊
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過2,980的網紅Horseman & Storyteller,也在其Youtube影片中提到,核戰爭/暴亂/瘟疫/喪屍/甚至是隕石撞地球 這些事情都在未來有很大概率會出現 人類就像地球的癌細胞 大自然蓋亞本身應該巴不得人類趕快滅絕吧? 過度濫用資源天災也只是警告一下剛好而已 更別說人類還會鬥爭造成資源過度匱乏然後繼續過度開發 不管誰當權誰成為統治者對自然的災害依舊不會停止 所以說人類到底該...
人工智能科普 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
從火星探測系統到輔助工業製程,美國工業用 AI 新創 Beyond Limits 如何在台灣做到技術在地化應用?
李佳樺 2021/08/13
從2012 年美國太空總署成功將探測車「好奇號」送上火星至今,已經過了3000多個「火星日」,肩負著火星探測的重要任務,8年來好奇號傳回許多對火星的重要觀察與發現。背後更不為人知的,則是好奇號的 AI 運算系統,其實是由美國新創 Beyond Limits 的團隊建立的,公司發展至今也將觸角伸到能源、先進製造等產業,建立 SaaS 服務,為產業提供 AI 輔助平台,2020 年更獲得 1.3 億美元的投資,拓點到台灣、日本、新加坡、香港等地。
Beyond Limits 將 AI 應用到產業製程的契機,源自於當時跨國石油集團 BP 在墨西哥灣發生的漏油事件,企業希望導入 AI 優化決策過程,合作中也發現了石化能源產業的痛點,研發出石油配方建議系統、石油製程操作檢引系統等 SaaS 產品,不僅受到美國石油公司歡迎,日本市場也買單。
有了日本的先例,這套美國研發出的產品,照理說要拓展到亞洲市場應該不成問題,不料到了台灣卻窒礙難行,甚至需要重新開發不同的產品。
Beyond Limits 的台灣團隊究竟面臨了什麼挑戰?
台灣市場與美國差異大,Beyond Limits 台灣團隊必須如創業般從頭研發產品
台灣分公司總經理張中宜說明,台灣產業的先天特性,讓美國母公司已開發的產品都面臨市場可行性低落的問題,以石油產業的產品舉例,在台灣只有中油、台塑兩個客戶,且台灣的石油公司並不做研發工作,多半直接向國外公司購買配方,因此團隊必須在美國 SaaS 模式 的技術基礎下,研發出符合台灣市場、針對不同產業需求的商品。
「Beyond Limits 在台灣設立公司時的處境,跟重新創業差不多。」張中宜表示,AI 應用產品的開發不僅需要能夠從零開始寫演算法的工程師,也要有懂產業製程的專家團隊,龐大的研發費用與對產業專家的需求,讓每一次產品開發都像募資活動,團隊必須透過產業訪談做足市場研究找到痛點,說服製造公司與他們合作開發能解決產業問題的軟體。
然而開發全新市場對張中宜來說並不陌生。
她曾經在孟加拉創立幫助偏遠地區孩童課輔的非營利組織 e-Education ,第一年就讓偏鄉學子考上孟國最高學府卡達大學,更順勢搭上鼓勵企業與 NPO 合作的開放式創新風潮,讓卡西歐、 AI 新創、安永都找她擔任顧問,執行戰略布局或開發新通路的工作,面對 Beyond Limits 在台灣的難題,團隊選擇了電動車電池研發、面板機器手臂維修與人流異常預警系統等三個產業切入。
延伸既有美國產品技術,尋找合適的台灣在地產業切入開發產品
選擇電動車電池產業與 Beyond Limits 在美國石油產業的經驗有關,研發電池的過程與石油廠研發機油的邏輯相似,痛點都在於漫長的研發過程,就像做菜時要多次嘗試才會知道多少的鹽與油才是最佳的調配一樣,電池配方更要經歷至少半年的實驗,且實驗設計也要在無數次團隊與客戶的交鋒後才能成型,溝通成本相當高昂。
使用 Beyond Limits 導入認知 AI 架構的電池配方建議系統,研發人員只要以自然語言輸入期望的電池規格、價格與電車轉速,系統即可在 43 分鐘內提供數百種配方與實驗方式供選擇,縮短約 2 千倍的研發時間。
Beyond Limits 也在 7 月 29 日宣布與日本的三井物產公司進行策略結盟,以其認知 AI 的核心技術,協助三井投資的液化天然氣廠進行巨量資料分析,並整合作業人員專業知識與數位化作業模式,制定出精簡有效率的解決方案。日本三井整合數位策略部部長常務董事真野雄司氏說,透過與 Beyond Limits 的合作可以改善與再造營運流程,更有效率執行現有事業群的高附加價值項目。
另外,Beyond Limits基於公司在美國既有的輔助風電機維修平台,投入面板機器手臂維修建議系統的開發,「雖然也想在台灣用同一套產品幫助風電產業,也與風電廠陸續接洽,但台灣的風電仍在建設階段,缺乏營運經驗,目前的維修需求也不高。」張中宜談到,市場開發的大方向是要在台灣尋找具備預測維修需求,且市場密集、成熟的產業,公司在與投資人仁寶電腦的合作中,發現光電面板產線中機器手臂的維修概念與風機維修類似,而且痛點也類似:包含高昂的維修成本、未經標準化的維修流程,以及依賴經驗的維修決策。
目前輔助維修系統正與日本機器手臂原廠合作開發,由廠商提供維修資料與產業專家, Beyond Limits 透過 AI 分析維修數據,建立資料背後的邏輯推演,系統最終能判斷機器損壞的原因,並建議耗材種類與維修方式。從管理者的角度能降低維修、備料倉儲成本,對維修人員來說也有可依循的維修建議,長遠更能累積產業知識 ( domain know-how ) ,促進升級。
以邊緣運算技術,與北捷合作開發人流異常預警系統
而將技術從太空拉回到地面,Beyond Limits 也能在大眾運輸犯罪預警上有所發揮。他們與北捷合作,使用等同於在火星探測時、消弭與地球時差的邊緣運算技術,原理是透過分散式的運算提升效率,達成在監控系統的邊緣節點就進行異常人流的辨別,降低反應時間落差。
張中宜舉例,正常的人流像是乘客擠進車廂內的固定位置,開始滑手機,異常的人流可能是人群往四面八方散去,產生快速移動的樣態,異常訊息可以在 10 秒內將送到中控室,大幅縮減以往需要 4 分鐘以上的訊號傳輸時間,也能避免踩到人臉辨識的紅線,未來希望擴張應用到大樓監控,或是銷往他國的大眾運輸系統。
源自NASA,認知型AI成為技術優勢與門檻
與其他單純使用機器學習技術分類數據並預測結果的數值 AI 系統不同,Beyond Limits 的 AI 服務融合了數值 AI 與符號 AI ,前者的數值 AI 是透過大量數據讓模型認知「此為何物」,而符號 AI 則是藉由邏輯定義數值 AI 判斷的結果是好還是壞,並加以做出決策與判斷,以電池配方為例,將實驗室過去的實驗數據導入數值 AI 系統後,會得出樹種配方組合,再藉由符號 AI 判斷個配方辦法的優劣,並給予客戶回饋與建議。藉由結合數值 AI 與符號 AI 兩大系統的結合,讓人工智慧的每項建議都能以人類可理解的思路解釋,輔助人類做最後決策,也使人機協作的製程模式成為可能。
對於這項技術,張中宜表示這其實是源自於 NASA 將探測器「好奇號」送上火星後,由於火星與地球之間的數值傳遞有時間差,人類基本上不可能遙控好奇號,而且火星上的數據在這之前是 0,所以數值 AI 也無法運作,為了能夠讓好奇號自行在火星上探測與行動,勢必須要模擬人類大腦的認知型 AI 系統,當時才會開發出符號 AI。
根據研究報告,2025 年工業用 AI 規模將達 160 億美元,其應用開發仍具高度可能性,Beyond Limits 在台灣也希望更全面地研發產品打進該市場。除了正在培養市場的風電產業外,未來也希望協助優化晶圓半導體產業的製程,團隊更積極與社會、產業溝通,讓社會了解 AI 進入產業能讓人類更有餘力進行創意發想與決策,也讓產業正視轉型需求,近期將與台灣新創基地合作舉辦 AI 科普講座,持續促進製造業的人機共榮合作。
創業快問快答
Q:服務的創意來源,是因為發生甚麼事情而有這樣的想法?
A:台灣數位轉型瓶頸
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
A:用國際薪資招聘頂尖人才、台灣市場國際定位清楚、客戶分潤共創模式的商業模式
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
A:能見度
附圖:BeyondLimits 台灣總經理 張中宜
Beyond Limits 以數值AI及符號AI兩大關鍵技術,達到人機互補智能
圖片來源 : Beyond Limits
擠捷運
圖片來源 : diGital Sennin on Unsplash
圖說:BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
BeyondLimits Hybrid AI導入流程說明
圖片來源 : BeyondLimits
資料來源:https://meet.bnext.com.tw/articles/view/47993?fbclid=IwAR2HbB5FrPIBoV9kDL27OnhNF-JDNzfYdsoLoVKn85yAA7GUjzDzI3y5Lw0
人工智能科普 在 燈火闌珊處 Facebook 的最讚貼文
一位超認真的朋友提供了3/29早餐會的筆記,有興趣的人可以參考。
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討論量化分析,很容易會侷限在看財務報表數據而去買股,那如果財務報表造假,就很容易買到地雷股。認為還是要搭配其法說會、了解其商業模式,整體去看,才能避開地雷股。
燈大剛開始投資很怕買到地雷股(財務造假公司),所以剛開始大量閱讀再講財務造假的書,例如《騙術與魔術:識破13種連財務專家都不易看穿的假報表》(美國案例,已絕版),現在比較有信心有能力可以避開財務造假的股。如今認為不是看這麼多財務造假的書或案例就可以避開(有稍微幫助),但還是要了解其公司的商業模式 如何去經營 策略是什麼,分析其商業賺錢的邏輯性(邏輯要合理,要長期去思考和訓練)。法說會比較吸引我的內容不是財務數據的報告,而是有關公司產業狀況 如何經營。
燈大一開始就清楚自己是走「從長期價值投資/商業模式去研究個股及價值」,但不是很容易做到。不過方向明確,就努力去學習相關知識:商業相關、商業傳記、會計相關、公司年報 法說會,持續去閱讀。
詢問燈大持股時間,看長期至少3~5年。燈大賣股的原因三種理由:當初買股的理由消失,二來有更好的投資標的,三來此股股價已經漲太多了。
有人問燈大為什麼不做某方程式:設定某種條件,達到就自動賣出。
燈大回覆,只要寫出這種條件的就是量化(有量化數據才能說達到什麼條件就會做什麼動作),但其實這樣與我的投資理念是相違背的,我不認同有所謂量化分析,我覺得一旦分析就是質化了。量化其實是對於你這質化分析的一種輔助,量化數據如毛利率提高,但其數據卻沒辦法說出這家公司產業模式或產業變化,那只是由一種結果講另一種結果。
有人提問現在有新興行業 AI Agent,聽說套上大數據幫投資人買進賣出,沒有感性問題只有理性,聽說這領域一直成長,燈大如何看待這方式。
燈大回覆,是否真的有效,有待時間驗證。另要判斷AI此方式投資可不可行,我由所獲得的AI相關知識個人判定為不可行、不太會成功,因為知道現在AI技術可以達到怎樣程度,投資以現今的AI技術還是無法做到。
首先要知道目前AI技術為深入學習,給他看大量資料/數據,然後AI會在這些大量數據幫你找到 也就是所謂的暗知識,以人臉辨識來談,他的模特就是你寫了演算法之後,給他大量/幾百萬張的人臉圖案,然後它會一直去看,就會訓練出人臉就是長這樣,但它是怎麼認出的,你不知道,後來研究萃取出它們大概是看哪些,我們認臉是看五官,它們是看兩眼間的距離或其他東西,但終究它怎麼從第一步到最後一步認出這個人就是你 我們是不知道的。其中有很多細節不細談,但想想你要給出怎樣的資料/數據去訓練AI挑出怎樣的股票未來是會漲的,宣傳AI選股的一定是用過去和股價相關的數據,不然怎麼預測這家公司的股票未來會漲,其實這和技術分析大同小異的方式,用目前AI投資會不會有效,或許某些時候/情況有其效果,但是長期都會是有效策略嗎?採懷疑態度。
與會者有人說李彔也提到:「現在講K線已經是比較『低級』的了,最新的理論講AI(人工智能)」(出自李錄:價值投資的知行合一 )
有人問燈大如何去挑產業,因為每家公司的企業文化與經營者理念都不同,燈大是一家一家去挑出自己認同的公司嗎?
燈大回覆,理論上是應該一家一家去看,無論是透過年報或是法說會,巴菲特一開始是這樣做,這樣確實是真正有效的方法,但我個性很懶,每天隨時去注意周遭生活朋友交流或新聞或法說,當有吸引我的點才會進一步去看。有些個股看其法說會才知道這家,其前幾分鐘才吸引到我,就去進一步研究。所以常常一年只找到一個好機會,做一筆交易(持股不算)
詢問燈大是分批買還是一次買
燈大回答大多是一次買進,因為當下決定買入時是覺得它已經很便宜被低估,就不會去期待更便宜了,如果還要等待它更低點,那就是賭了,覺得沒有意義。所以要對買下的判斷有把握一點,還是取決於你認為它現在的價格是否是被低估狀態的能力。雖然有時買進,它還會跌,但沒有關係,因為沒有人可以買在最低點,我只要買在相對低點,抱得夠久,都可以賺得到錢。但很多人怕買入會跌就分批,但因為分批有時買高有時買低,平均下來買進價格也差不多。但燈大不怕股市大下修,還是會抱持著。
有人問 如果股價離你想買入的目標價距離有段距離,燈大會怎麼做?
燈大回覆,既然對這家公司的未來看好,現在買入價格與你要賣出的目標價(覺得它真正的價值/價格)還很遠,那漲了10%又如何,雖然最初會想 「啊漲停耶 是不是跌回來再買」結果錯失了一個漲三倍的股票。所以會一直修正方式:現在會一次買足,即使要買當下漲了也還會買。因為之前的經驗,重點加上我對這家公司有充分了解與研究,也有一定信心的前提下,所以它漲停(我還是覺得便宜)我才會追高買進。不然不會隨便去追高。然而當下要承受,買進後可能股價還會下跌,一段時間的帳面虧損與套牢(坦然承受),認為所有策略都有其優缺點。
有人建議為什麼燈大不看該公司過去股價可能的低點而買入?燈大認為即便過去股價再怎麼樣的規律,你怎麼知道現在的股價是低點(過去不代表未來)。詢問者的前提邏輯是這家公司過去的股價趨勢,但燈大的邏輯是我現在看這家公司的股價 與 我對它未來預測的股價去做比較。我對它未來的預測與現在股價有大段距離 而且我研究透徹有信心,就不會考慮它股價之後還會不會回跌,我就會買入。(長期來看,我買在相對低點,雖然買後公司股價可能下跌15%,短期會覺得跌很多,但以長期來看,這上下15%的區間是差不多的)而依詢問者邏輯是有可能現在股價是過去股價趨勢的高點。看的角度不同,得到的結果不同。
有人問燈大怎麼決定自己持股比重——>自己最看好的會重壓,建議想清楚投資策略還有其優缺點,這之間是相關的,和適性而為。
有人問燈大會做短線投資嗎?例如 80%長期,20%短線。燈大回覆 現在不太會主動尋找這樣的機會 覺得很麻煩,短線做完又要換標地。
續問若是抱長期,看錯的話損失很大
燈大回覆 所以一定要符合自己的個性與投資策略,把這家公司研究深入與透徹,加增自己的信心水準。
無論是買價值股還是成長股,優先考慮都是下檔風險。
一般人認為下檔風險是指買進這檔股票後它還會下跌的機率多高或空間有多大,但燈大有不同見解,認爲下檔風險是指 該公司有其基本價值,簡單說明舉例,某公司市值的100億,手上現金有70億了,那我認為它下檔風險基本在70億左右(燈大自說可能是極端概念),你買在 60億或70億就會覺得它下檔風險很低,它股價之後有可能跌到50億.40億等,但燈大不在意它之後股價會不會這麼跌,在意的是它真實的基本價值在哪兒,是不是那真實現金70億沒負債,(會不會造假,當然要自己判斷),這樣買入即便它市值跌到 40.50億,也不擔心。相反沒有這些基本資金去支撐其價值,你判斷說他最低跌到 70億,若市值真跌到50億 還這麼有信心嗎?
基本上明確知道有基本價值在其中,買進價格不會超過價值太多。判斷如果我長期持有,如果下檔最差有個 15%虧損,這樣會比較有信心持有,如此也不會虧到太多錢。基本價值是從很多角度去判斷,基本資產、現金、客戶關係、商業模式、技術,以上總結主觀判定這些價值多少錢,假設這家公司要被私有化,你覺得這家公司至少值多少錢?當然要保守去算。大部分相類似或產業的私有公司如果被合併時,大概用可以賣多少錢?這樣公司市場大約是用 5~8倍去買,你就用4-5倍去估值,這是一種估值方法。估值方法很多,無法以一概全,還是得 case by case,這還是需要憑靠你去大量閱讀 看很多的資料才比較可以去判斷。或者倘若你對這家公司的產業和商業模式有一定的了解,你比較有信心知道這家公司最差業績是怎樣狀況 ,不會再差了,這也是一種基本判斷。
詢問如何學財報
學習投資第一天 就先買股票,財報學習不是拿教科書從頭看到尾,而是先看基本科普等級的財報書,大概了解什麼是營收 成本 費用 毛利率等,接下來真的去看個股財報 邊看邊學。這種東西急不來 持續學一定會進步,我大概花了兩三年才真的覺得看財報是沒有問題的。看得懂每一項數據的定義與背後意義,把會計學通了,不代表看得懂財報,真的看懂財報還是要去了解其商業模式,不然你只是看到數據,而不知道到底發生什麼事。但基本會計知識還是需要的。
問什麼叫商業模式?
燈大回覆 簡單而言就是這家公司怎麼賺錢,不是所謂製造產品賣出就是商業模式。簡單舉例,兩家同樣都是麵包店,彼此的商業模式不一定相同:銷售的策略不同,製造流程、鎖定的目標客群、販賣策略都不同。為了能在競爭中取得優勢,必須多想多做,它必須找到適合自己公司狀況的好的商業模式。
簡而言之,如何在競爭中勝出的你的賺錢方法,就是商業模式。
說仔細點有很多面向,你的目標客群是誰?你如何創造出價值?你創造什麼商品服務?如何把這價值傳遞出去?你的供應鏈或者製造部分,這些都是商業模式的一環。
透過大量閱讀,聯想到以前的經驗、閱讀或商業知識累積,就能多少看見這家公司的亮點。例如之前看過騰訊傳,從中累積的知識,看見個股未來發展的亮點。
討論到如果有公司減資,究竟是買進庫藏股減資,還是現金減資比較好?
燈大回覆 會以公司老闆角色去看 而且老闆對自家公司更為了解,會以自己/最大股東能夠獲得最大利益,目前公司前景很好,買進庫藏股並銷毀後的減資,未來股東權權益會更大。
其實要看公司狀況 究竟是現金減資好還是買回庫藏股減資比較好?若以老闆看好自家公司前提下,如果選擇減資拿回現金(不用繳稅),但手上持股還是會變少雖然比例沒有變,拿到的現金還是得回市場投資,但如果前提仍很看好自家公司,想再投資自家公司的話,就要再增資,這樣減資又增資不是很奇怪嗎?
現在買回庫藏股的策略,股東持股比例還是一樣多。因公司前景很好,買庫藏股方式更好,一來以長線來看,現在是很便宜的股價,可以用便宜價格買進庫藏股,二來買完又註銷後,股本縮小,未來前景好,以後每股盈餘更高,分配到我這個老闆/股東本身的利益會更大,當然還有其他考量。
計算方便舉例如 10億股本(1億股),想減資減到5億,一年後我賺10億稅後淨利,如果我沒減資,10億股本EPS為10元,但如果減資,5億股本eps則變成20元,獲利成長一倍,在其他條件不變的情況下,通常股價也會成長一倍,而且很有可能股價成長超過一倍,因為市場會看到這樣驚人獲利。其實這樣方式也是很保險的投資 聽起來是減資,但實際上是再投資,因為手上持股會更有價值。
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核戰爭/暴亂/瘟疫/喪屍/甚至是隕石撞地球
這些事情都在未來有很大概率會出現
人類就像地球的癌細胞
大自然蓋亞本身應該巴不得人類趕快滅絕吧?
過度濫用資源天災也只是警告一下剛好而已
更別說人類還會鬥爭造成資源過度匱乏然後繼續過度開發
不管誰當權誰成為統治者對自然的災害依舊不會停止
所以說人類到底該不該滅亡呢?
#霍金 / #人類 / #世界末日
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