【免費活動】10/22 (四) 南部小聚!!
連假後第一波人工智慧小聚🤣😍讓您一次體驗兩個最有趣最有意思的人工智慧主題：「神經網路搜索與圖神經網路」👍👍👍對人工智慧有興趣的你千萬不要錯過！！
活動日期：2020/ 10/ 22 (四)
活動地點：台南市東區北門路二段16號 台南文化創意產業園區 4樓B區(富貴文創講堂)
活動時間：19:00-21:30
報到時間：18:30起
👉報名網址：https://forms.gle/vaV6AYeGbp3jjAbQ6
👉活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/
#免費報名參加 #最多不同產業人才的聚會
【講題：一次就好嗎？ One-shot Neural Architecture Search介紹！】
神經網路搜索(Neural Architecture Search, NAS)在現今因為 Edge AI 的發展也越來越受大家重視。然而最一開始的NAS進行一次搜索是需要非常大量的資源的，直到One-shot NAS 出來之後才大幅度的減少 NAS 的搜索成本，但是究竟One-shot NAS究竟是透過什麼樣的方式達到 One-shot 同時又兼顧搜索品質的目的呢？本次將會詳細的與大家介紹 One-shot NAS！
【講題： 圖神經網路(Graph Neural Network)初探】
由奇美實業的AI工程師黃慧瑜，現就讀於交大智慧計算與科技研究所。深度學習發展至今已可以在結構化資料上被很好的應用，例如圖像、語音、文本等，也有大量相關的應用例如人臉識別、語音助理、機器翻譯等。然而，圖(Graph)形式的數據卻難以在早期的深度學習模型框架(例如CNN、RNN)下被很好的應用，這樣形式的數據多出現在例如電子商務、社交網路、化學和生物製藥等，近年也被應用在視覺推理和3D點雲數據的學習。與傳統的結構化資料不同，圖(Graph)是一種具有全適性(ubiquitous)的資料結構，透過節點「標籤（表示）」和「連結方向」來構成，可以表達絕大部分的實體關聯性。講者將在本次meetup與大家介紹圖神經網路(Graph Neural Network,GNN)此一深度學習的子領域，旨在增進大眾對圖神經網路的了解和研究興趣，並會分享講者將GNN應用在關鍵點偵測的實作案例。也歡迎現場參與的朋友一同交流！
#提供輕食餐點不讓你餓 #加入小聚行列
活動詳細資訊：https://aiacademy.tw/tainan-meetup-20201022/
neural architecture search 在 Neural Architecture Search - Lil'Log 的推薦與評價
Neural Architecture Search (NAS) automates network architecture engineering. It aims to learn a network topology that can achieve best ... ... <看更多>