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以下是含有資料科學家的搜尋結果,共72

  • 推動一帶一路 陸高分衛星觀測資料向全球開放

    推動一帶一路 陸高分衛星觀測資料向全球開放

    中國大陸國家航天局表示,地球觀測組織(GEO)2019年會議周日前在澳大利亞開幕時,航天局在會上推出「中國國家航天局高分衛星16米資料共用服務平台(CNSA-GEO平台)」,發佈相關資料政策,宣佈正式將中國大陸高分16米資料對外開放共用。

  • 高清慧眼 陸首顆極地觀測衛星升空

    高清慧眼 陸首顆極地觀測衛星升空

     大陸首顆極地觀測遙感小衛星京師一號,12日在山西太原衛星發射中心搭載長征四號乙火箭發射升空,衛星順利進入預定軌道。

  • 長榮航聯手中壽 進校園尋找AI新銳

    長榮航聯手中壽 進校園尋找AI新銳

    長榮航空與全球數據分析領導者SAS、中國人壽及三方首次聯手舉辦的「2019 AI新銳領航者競賽」盛大展開,本次競賽以真實體驗企業導入AI營運為核心,參賽者將可透過SAS人工智慧平台使用企業級分析環境,而首次挺進校園大數據競賽的中國人壽及長榮航空,也將提供模擬真實環境資料,讓參賽者建立「客戶最佳商品預測」及「飛行營運成本預測」等AI預測模型。

  • SAS攜長榮航空、中國人壽 首進校園尋找AI新銳

    數據分析廠商SAS、中國人壽及長榮航空三方首次聯手舉辦的「2019 AI新銳領航者競賽」近期展開,SAS表示,本次競賽以真實體驗企業導入AI營運為核心,參賽者將可透過SAS人工智慧平台使用企業級分析環境,總獎金上看62萬元。

  • 職場達人-資料科學家藍啟維 沉醉大數據人生

     「資料科學家」(Data Scientist)是大數據世代最亮麗的工作職稱,也被掛上21世紀最性感的職業,超級高薪、電腦解碼高手、能透視各式各樣問題,為產業解答深奧的困境並提出解決方案。 \n IBM大中華軟體研發中心Cognitive Asset Engineering Service研發經理藍啟維,資訊工程博士、每天經手龐大數據資料,和企業主管一起挖掘業務資料是他的日常,雖然薪水還談不上「超級多」,但以跨國科技公司暨顧問諮詢公司IBM的責任制工作有機會達到。他卻用「肥宅宅」來形容工作上被外人冠上的綽號,比一般用「宅宅」描述電腦工程師們,戲謔程度更升一級。 \n 藍啟維說自己,在完成資工博士學位之前的「學校訓練」,完全專精於電腦程式、系統工程等等,是一個垂直聚焦於「1」的培訓,每天都坐在電腦前、手指黏在鍵盤上,無暇於把自己拔開去做個休閒運動,「肥宅宅」的稱謂既符合外表、又說明了心靈境界。 \n 「肥宅宅」在轉入國立清華大學進行博士後研究時,開始有了不一樣的際遇。藍啟維指出,清大服務科學研究所有許多研究計畫是在探尋電腦科學和其他行業的互動關係、行為歸類等,自己的專長是電腦科學,對於其他行業卻是一張白紙,樂於獲得知識、好奇心重的驅使下,把自己當成海綿,不斷地吸收各行各業的產業知識,原本是單純的「業外人士」,透過資訊科技的便利帶領,漸漸成為「內行人」,一個產業搞懂五、六成,再用相似方式轉進另一個產業、再轉進另一個產業,快速地讓自己成為一個「T」形人才。 \n 藍啟維離開學校後,IBM是第一家任職的企業,工作場域是類似實驗室的前瞻研究中心,實驗議題設定在智慧生活圈,無異於給他另一次的資訊科學應用探尋良機,IBM業務團隊帶進來的企業客戶,為他造就邁向資料科學家的養成之路。 \n 「客戶會拿著業務數據,要我們實驗室『解題』」,藍啟維說,通常這時他會靜心傾聽客戶的描述,以資料分析工具幫助企業端找出「題目」,再用企業提供的數據資料進行概念驗證,最後回覆客戶「解答」,整個分析過程有不同的障礙階段,例如客戶提供的資料「不健全」,缺乏統一格式、沒有清楚歸類等等,「光是整理『戰場』就耗時費日」。他還曾遇過,企業端提供了數據資料,「題目」卻沒溝通好,等到數據分析完成回覆提交後,被客戶嗆「我不必像你們花那麼多錢、那麼多時間,用腳膝蓋想,就知道會有這樣的答案!」 \n 藍啟維強調,資料分析研究員不是算命師,不能和主公聊兩句、抽支籤就想找出答案,同時,資料分析也不能保證花了錢、投入研究,就一定能找到確切或想要的答案,一切都要建立在彼此的互信上,所幸IBM的招牌夠大、團隊夠優異,研究出來的對策和品質最終能讓客戶買單。 \n 達人小檔案 \n 現職:台灣IBM大中華軟體研發中心研發經理 \n 年齡:奔四路上,偶有惑 \n 學歷:國立中央大學資訊工程系博士 \n 經歷:國立清華大學服務科技與管理研究中心博士後研究員、國立清華大學服務科學研究所兼任助理教授、台灣IBM智慧生活前瞻研究中心研究員、資策會前瞻所研發經理 \n 興趣:與兒子無厘頭對話、評鑑各地鹹酥雞 \n 達人座右銘 \n 用心做,就能在 \n 過程中有所收獲

  • 《科技》總統盃黑客松,初審票選開跑

    第二屆總統盃黑客松已於21日截止提案,行政院科技會報辦公室今(23)日表示,共收到來自五院、中央部會、地方政府、民間協會與法人等各界提案,合計收件數達132件新高,邀請民眾即日起至5月1日上網票選提案,民眾票選評分將占初審總分數30%。 \n \n科技辦指出,今年總統盃黑客松以「智慧國家」為題,鼓勵資料擁有者、資料科學家及領域專家多方交流,加速公共服務優化、鼓勵公務人員主動創新,以黑客文化實踐政府服務再造,用社會新創精神點燃台灣創新動力。 \n \n今年競賽特別推出「公民許願池」,讓有想法的民眾可許願寫下點子,並鼓勵有意願和興趣的民眾認領並實現點子,達到全民「還願」。同時導入國際趨勢,民眾票選活動計票機制首度使用「平方投票法」,防止灌票等極端投票狀況,為首度於政府層面引進創新投票方式。 \n \n科技辦說明,平方投票法(Quadratic Voting)提供每位公民相同點數,以所得點數票選關心的各項議題。投票時以「票數平方」計算所需點數,即投同一選項票數愈多、花費點數會愈高,可展現對民眾而言較重要選項、鼓勵民眾多了解不同項目,並避免票選結果失真。 \n \n科技辦指出,舉辦總統盃黑客松的主要目的,是為了提升公民參與政府治理,促使政府逐漸開放資料,以便在更多領域中創造新價值。地方政府今年提案相當踴躍,希望全國黑客高手運用創意,克服限制、突破環境,共同公私協力解決地方治理。 \n \n科技辦表示,總統盃黑客松去年開始舉辦各種開放資料交流與應用競賽,今年熱潮延續、提案報名踴躍,對未來推動開放資料的應用、抽絲剝繭釐清問題、建立公私協作風氣打下穩定基礎。

  • 印尼海嘯 科學家:火山噴發邊坡崩落為肇因

    印尼巽他海峽(Sunda Strait)周日發生海嘯,造成至少280人死亡、數百人受傷。科學家表示,依據衛星圖像與目前資料推測,海嘯成因是喀拉喀托之子火山(Anak Krakatau)噴發導致海底邊坡崩落所致。

  • 擴大生態休耕 林務局打造黑琵樂園

    擴大生態休耕 林務局打造黑琵樂園

     口湖鄉成龍溼地本月記錄到1隻繫有腳環的黑面琵鷺,經查是去年由韓國研究人員繫放的V29,這筆回報紀錄是V29在全球第1筆回報資料,極具研究價值,由於黑面琵鷺頻頻現身成龍溼地,林務局已決定擴大生態休耕範圍,打造1處黑面琵鷺樂園。 \n 回報V29紀錄的是長年進駐成龍村的觀樹教育基金會,基金會主任王昭湄表示,本月10日在成龍村泡水草澤區發現黑面琵鷺蹤跡,當日即回報黑面琵鷺保育學會,最後確定是2017年6月29日於韓國繫放後,從未接獲回報紀錄的V29。 \n 根據黑面琵鷺保育學會的資料顯示,成龍溼地在2014年1月18日第1次記錄到3隻黑面琵鷺,至2018年1月17日有高達59隻的紀錄,數量明顯倍速成長,與觀樹教育基金會例行生態調查結果呈現的趨勢相吻合。 \n 林務局局長林華慶指出,每1筆由在地公民科學家累積的資料,不僅可以協助研究人員分析該區生物與環境的變遷關係,藉由不同區域資料比對,更可以看出全球生態系環環相扣。成龍溼地記錄到V29,也突顯地層下陷區的生態豐富度。 \n 林務局為了持續保育成龍溼地周邊重要候鳥棲息地,決定明年擴大「生態休耕」承租面積,凡土地位在內政部營建署最新公告的「成龍重要溼地範圍內及其周邊地層下陷區不利耕作」重要生態熱點,經林務局認可,地主即得申辦「生態休耕」,共同為黑面琵鷺打造1處快樂天堂。

  • AI專家助陣 沛星要把資料變金礦

     AI人工智慧近年在全球爆發式成長,不過如何讓技術接軌市場需求並應用落地?是產業與學術界都亟欲解答的共同課題。為此,專精於AI的新創公司沛星互動(Appier)特別延攬清大電機系副教授孫民擔任首席人工智慧科學家。孫民表示,網路、物聯網興起,消費者所有的數位足跡都被記錄、資料養分充足,將加快AI顛覆未來人類生活與各行各業的腳步。 \n 孫民主要專精於電腦視覺、自然語言處理、深度學習與強化學習領域,師承頂尖人工智慧專家,如前百度首席資料科學家吳恩達、Google Cloud首席資料科學家李飛飛及史丹佛大學AI學者Silvio Savarese。孫民曾在由李飛飛所主持的ImageNet圖像識別研究計畫中,參與草創期的系統設計,也曾協助開發機器人作業系統(ROS)以及微軟Kinect人體姿態辨識系統。 \n 孫民擁有兩項美國專利,曾帶領Appier研究團隊於第32屆美國人工智慧年會中,針對「AI創造力」發表前瞻性研究成果。過去三年,孫民於國際頂尖人工智慧會議中發表超過20篇研究論文,是相當多產的AI學者。 \n Appier為加快人工智慧在產業上的應用,2016年率先延攬了台大資工系的副教授林軒田,近期又再招募孫民,目前團隊中已有5位來自世界各地的AI專家。孫民表示,加入Appier之後,將善用自身的專業,找到客戶的問題點,將龐雜的資料與模型優化,協助Appier加速AI在產業的規模化。 \n 孫民於2014年自美返台,任教於清華大學電機系,他表示,「其實過去帶領實驗室的經驗,和在新創公司工作很像」、「學生2至3年就會換一批,除了要幫助他們設立短期目標以外,也要想方法激勵學生、團隊管理,同時還要身兼HR的工作,面試、培訓樣樣不能少。」他認為,除了自己的專業以外,過去在學校的模式也將可應用在Appier的工作上。 \n 孫民指出,人工智慧從1950年發展至今,中間經歷了幾次「寒冬」,主要是因過去的資料不像現在一樣數位化。「過去要解決一個AI問題,需要先跟該領域的專家訪談,再把人類心中的目標寫下來,還要讓程式看得懂。」在這樣的過程當中,就容易出現障礙。 \n 孫民表示,因網路與物聯網的時代來臨,使用者的數位足跡都被一一記錄,未來三到五年內,人類八成的生活行為都將被數位化。有了豐富的數據與資料,再加上運算能力的突破,未來AI在各行各業的發展腳步將會更快,實際的應用也將跳脫出電腦、手機,並延伸到如自駕車或其他物聯網裝置上。

  • 豬臉識別進駐廣州種業小鎮 提高養殖水準

    掌握豬臉辨識技術團隊,進駐廣州種業小鎮,其研究成果將廣泛應用於養殖管理、食品安全等領域。未來豬隻養殖戶再也不用擔心,豬隻無法辨識,只要拿起手機掃一下,就能完成。 \n \n 豬臉辨識技術團隊有關負責人說:「我們從5年前開始資料方面的工作,研發工作則始於去年。」 \n \n 大陸國家生豬產業技術體系首席科學家、中山大學教授陳瑤生博士表示,過去豬農可能會用戴耳標、植晶片等方法識別,但這讓動物有不必要的傷害,「我們要讓豬快樂地生活。」 \n \n 有研究專家認為,影響養豬效率、成本的關鍵在於基因、營養、疾病、環控、管理等五大核心;而大數據、人工智慧可打通五大要素間的資料連接,精准定位、實現養豬生產。 \n \n 截至昨(22)日上午,大陸已有1692個養豬場、近16,8821頭大豬,投入豬臉辨識,陳瑤生坦言,豬臉辨識技術仍要面對很多難題。「人會乖乖在鏡頭前拍照,但豬不會。豬的配合度低,拍照時有點不聽話。」 \n \n 除了豬是多胎生動物,長相十分相似外,生活環境、彼此打鬥等影響,也會讓豬隻不易被識別。 \n \n 豬臉辨識技術可對豬實行精細化個體管理。如在豬走進通道準備進食時,系統可透過「刷臉」將其辨識,並依各別情況投入飼料;若發現豬隻健康不對勁,可借輔助設備標記,以便工作人員跟進。 \n \n 陳瑤生說,「以前豬消瘦要找營養師,獸醫來了又只是看病,我們可以透過高效精准的資料解讀連接這些環節,養豬水準會有大幅度提升。」 \n \n

  • 打造基因資料庫 5大藥廠金援雷傑納榮

    打造基因資料庫 5大藥廠金援雷傑納榮

     《華爾街日報》報導,全球5大藥廠決定各出資1千萬美元,幫助美國生物製藥公司雷傑納榮(Regeneron)提早完成建立基因醫療資料庫的計畫,以加快開發新藥的腳步。 \n 這5間藥廠包括艾伯維(AbbVie)、阿里拉姆(Alnylam Pharmaceuticals)、阿斯特捷利康(AstraZeneca)、生物基因(Biogen)與輝瑞(Pfizer)。 \n 雷傑納榮去年與英國藥廠葛蘭素史克(GlaxoSmithKline)、英國生物樣本庫(UK Biobank)決定合作打造基因醫療資料庫。他們希望結合英國生物樣本庫收集的50萬名英國民眾DNA樣本與病歷,幫助科學家尋找致病基因、開發抵抗疾病的新藥。 \n 而雷傑納榮在此合作案裡負責50萬名民眾的基因定序(gene sequencing)工作,原本計劃於2022年前完成,而在5大藥廠決定挹注資金後,基因資料庫的完成日期可望提早至明年底前。 \n 根據英國生物庫去年的預估,完成50萬人基因定序的經費約需1.5億美元。 \n 雷傑納榮的發言人表示,在基因資料庫對外公開前,這5間出資藥廠能享有6至12個月的資料庫獨家使用權。雷傑納榮預計最快於今年公開5萬至10萬個基因資料樣本,並打算在2020年前將全部資料對外公布,讓所有科學家都能使用這些珍貴數據。 \n 雷傑納榮總裁揚科普洛斯(George D. Yancopoulos)表示,此資料庫幫助他們了解致病基因,藉此預測藥物臨床試驗成效,並大幅改善藥物研發與相關研究效率。 \n 雷傑納榮指出,他們早在2014年便已從事大規模基因定序工作,去年為逾25萬名民眾完成基因定序,該公司聘雇50至100名員工負責此項工作,其中多數人專司分析、運算基因資料。

  • 玉山攜手資科年會 培育數位人才

    玉山攜手資科年會 培育數位人才

    玉山銀行連續3年與台灣資料科學年會合作,攜手台灣資料科學年會舉辦論壇演講,獲得社會各界熱烈迴響、報名踴躍,參與人數超逾2,500名,相較去年參與人數成長近千名。 \n \n玉山銀行也於年會中分享「Data and AI 在玉山的應用與發展」,協助與會聽眾瞭解金融專業領域如何以資料科學開創新價值。2017年玉山也成立「Innovation Lab」,聚焦5大領域包括區塊鏈、AI人工智慧、身分辨識、電子支付及大數據。 \n \n金融創新方面,玉山用心投入金融科技(FinTech)的發展,透過與學術界及產業界的交流,持續深化大數據分析應用的能力,培育優秀的資料科學家。 \n \n在資料科學領域,已經連續六年與SAS合辦大數據競賽,並結合科技應用,在金流、通路及行銷等領域,發展各種創新金融服務,如線上e指貸款平台、玉山小i隨身金融顧問、與PayPal、支付寶合作跨境支付等。 \n \n玉山銀行重視人才培育,提供資料科學家們寬廣的舞台。同時在國際金融科技獎項上獲得各項肯定,包含榮獲The Asian Banker「亞太最佳銀行」及「台灣最佳支付銀行」、榮獲The Asset「台灣最佳數位銀行」及「台灣最佳資料分析創新專案」等。展望未來,玉山期望透過多元人才共同交流激盪,提供顧客創新的優質金融服務,創造顧客及社會更大的價值。

  • 林建甫》拚數位經濟 要發展資料技術

    最近「對岸在講大數據,我們在講滷肉飯…」,簡單的1句話在國內掀起巨大討論。頗有人家已經上太空,我們還停留在拜豬公的味道。 \n 5月26日大陸貴州舉行的中國國際大數據產業博覽會,會場星光閃閃,海內外多位重量級企業家出席。阿里巴巴創辦人馬雲有感而發:「IT時代把人變成了機器,而DT(Data technology,資料技術)時代把機器變成了智能化的人,我們正在進入一個新型的時代。」也就是大數據的資料技術時代來了。 \n 數據越來越多,過去2年裡,人類就製造了歷史上90%的資料。但百度創辦人李彥宏也指出:「數據有點像新時代的能源,像燃料,而推動時代進步的還是技術、是創新,而不是這些資源。就像工業革命時的蒸汽機與煤。」因此資料技術的重要性在於它是數位經濟發展最重要的能源。 \n 演算法則是資料技術的核心。AlphaGo可以擊敗人類、蘋果Siri微軟語音辨識做得準、影像辨識做得比人類還好,原因之一就是演算法。目前最多人在談的機器學習演算法突破,就是Deep Learning(深度學習),做到人類專業級的判斷。深度學習甚至改變了我們思考的方式。 \n 人工智慧目前的應用包括虛擬實境、擴增實境、機器人、區塊鏈、無人機、3D列印等。連金融科技(FinTech)、共享經濟的發展也都離不開人工智慧與資料技術。準此,資料技術潛在的商機十分巨大。 \n 根據市場調查機構IDC公布的數據,包含網路、網路設備、軟體和分析服務等資料技術的整體市場規模,從2014年的172億美元以每年超過20%的速度攀升,到2020年將超過2000億美元。 \n 最近在美國,資料分析師、資料架構師、資料科學家等資料分析職業成為最熱門工作之一。根據美國大數據及商業智慧軟體公司SiSense調查研究指出,美國大學畢業生平均年薪為4.76萬美元,而資訊分析相關人才起薪約為年薪5.5萬美元,高出約15%,且差距有持續擴大的跡象。 \n 回頭看看台灣。根據英國開放知識基金會評比,2015年台灣資料開放指數在全球149個評比國家中名列第1,是台灣發展資料技術的重要基石。目前政府正在規畫進一步開放更多資料,例如:去識別化的電子發票消費紀綠、薪資資訊等,都能有助於產業的發展。 \n 台灣高科技產業發達,足以支持發展資料技術產業所需的硬體設備,更是國際間相當看好的資料科技發展搖籃,只要人才到位,台灣資料技術產業立足國際的機會並不低,當前正是轉向數位經濟的過渡時期,我們應該把握機會。 \n(作者為台灣經濟研究院院長、國立台灣大學經濟系教授) \n

  • 亞太開發人員技術年會今登場 聚焦AI人工智慧、資料分析

    配合政府推動5加2產業轉型升級,為期3天的微軟亞太開發人員技術年會今(23)日登場,本次年會聚焦AI人工智慧和資料分析,邀請國外專家與國內開發人員進行技術交流。 \n \n亞太開發人員技術年會已邁入第2屆,微軟表示,藉由AI服務、雲端平台服務和資料分析技術,可以協助台灣從以硬體或零組件生產為主的商業模式,跨入智慧化、自動化生產。並藉此進入政府力推的國防航太、智慧機械、綠能科技、生物醫療及物聯網5大創新產業。 \n \n經濟部政務次長沈榮津指出,自2015微軟與經濟部簽合作備忘錄至今,已經有很多成果慢慢浮現,在物聯網技術中心看到5加2產業相關計畫逐步推動。 \n \n沈榮津表示,以經濟部主管的智慧機械領域來說,智慧機械即是導入智慧製造和智慧生產概念。廠商掌握顧客端資訊後,整合資料進行分析,最後提供給供給端進行自動化生產。 \n \n沈榮津稱,政府已開發公版平台,各行業可以把資訊上傳平台,各產業透過上傳資訊做出應用模組,最後再導入生產。目前印刷電路板、紡織業和水五金等產業都導入智慧製造的概念,有助於產業轉型升級。 \n \n微軟於2015年10月與經濟部簽署物聯網產業備忘錄,隔年又在台灣成立「微軟物聯網創新中心」,在台灣推動多項物聯網產業合作與人才培訓。 \n \n台灣微軟總經理邵光華稱,物聯網創新中心是一個亞太地區的創新中心,透過中心促成全球合作,帶動硬體轉型和創新。另外,本月初也與資策會合作推出大中華區資料科學家培訓與認證計畫,幫助台灣培養全球性人才。 \n \n現場邀集16位微軟美國總部的工程師與超過600位與會者對談,本屆微軟還將舉辦「AI智能服務應用大賽」,參賽者針對台北市政府單一陳情系統資料進行開發應用,25日將進行決選。 \n \n微軟物聯網創新中心副總經理葉怡君表示,廠商在蒐集到資料後常常會不知道該怎麼分析處理,她建議廠商先找出要解決的問題,再進行資料搜集。

  • 《科技》NVIDIA推Volta GPU平台

    繪圖處理器(GPU)大廠輝達(NVIDIA)今日宣布,發表全球最強悍的GPU運算架構—Volta,將成為高效能運算的新指標,只要一部搭載Tesla V100 GPU的伺服器就足以取代市售搭載數百顆CPU的傳統HPC電腦,將引領人工智慧(AI)與高效能運算邁入新時代發展。 \n 同時,輝達也宣布首款搭載Volta架構的處理器NVIDIA Tesla V100資料中心GPU,除了針對AI推論與訓練提供卓越的速度與擴充性外,還能加速HPC與繪圖作業的處理。 \n 輝達創辦人暨執行長黃仁勳表示,人工智慧正帶動人類史上最大幅度的科技演進,AI不僅將促使智能自動化,還將激起自工業革命以來未曾見過的社會演化。 \n \n 黃仁勳指出,深度學習這項突破性的AI技術創造出具有學習能力的電腦軟體,而這類軟體對處理效能的需求永無止境。數千名 NVIDIA工程師耗費超過三年打造出的Volta架構能協助滿足這種需求,讓產業展現AI改變生活的潛力。 \n 輝達說明,第7代GPU架構Volta整合210億顆電晶體,在處理深度學習的效能上等同於100顆CPU。不僅如此,Volta的最高浮點運算效能比NVIDIA當代Pascal GPU架構高達5倍,與兩年前的 Maxwell架構相比更高達15倍。這樣的效能躍升幅度足足比摩爾定律所預測的高出4倍。 \n 開發者、資料科學家以及研究人員越來越依賴類神經網路以推動包括對抗癌症、透過自駕車提高運輸安全以及提供全新智慧顧客體驗等領域的下一波發展。 \n 輝達進一步指出,隨著這些類神經網路日趨複雜,資料中心必須提供更強大的處理效能,同時,其也必須能夠被有效率地擴充,才足以支援各種如自然語言虛擬助理,以及個人化搜尋與建議系統等被業界快速採納的高度精準AI服務。 \n Volta已受到全球領導企業與機構的廣泛支持,包括Amazon、百度、Google、Microsoft和Facebook等。其中Facebook技術長Mike Schroepfer表示,期盼看到全新高效能Volta繪圖架構能帶動AI各方面的進步。 \n Google雲端平台工程部門副總裁Brad Calder表示,GPU為Google以及我們的企業客戶提供額外的運算效能,運用在機器學習、高效能運算以及資料分析等領域。Volta的效能提升將讓GPU更加強悍,將計畫在GCP上導入Volta GPU。 \n \n

  • 年薪450萬的工作 台灣有10萬個缺額

    年薪450萬的工作 台灣有10萬個缺額

    微軟公司調查,全球目前最為搶手的「資料科學家」人才,跨國企業視為開拓未來營收的重要支撐,微軟大中華區副總裁暨市場行銷兼營運事業部總經理康容說,資料科學家的國際行情是年薪15萬美元,換算新台幣超過450萬元,台灣目前約有1千多位相近的人才,實際上,單是台灣,就還需要至少十幾萬名! \n \n康容表示,面臨資料科學家人才的供需落差,微軟規劃全球策略,運用科技帶來的全新學習作法,培訓「生態上」(ecosystem)的各式各樣學習/培訓合作夥伴,今天宣布,大中華區以台灣第一個合作夥伴「資策會」正式上線,是第一家微軟授權的教育訓練中心。 \n \n他指出,資料分析人才很顯然培養速度不夠快,為了能更快、更多的成長,微軟認為,每個人都有潛力,「只要願意學習!」近一兩年來線上培訓成長非常快速,康容自己也參加兩個「慕課」(MOOCs),白天上課,晚上上線學習。 \n \n微軟日本顧問亦透露,豐田汽車正在美國建置自己的資料庫,要把汽車銷售的數據與客戶經驗,彙整分析為未來的商業營銷模式,急需更多的資料科學家人才。 \n \n此次微軟與資策會合作推動的資料科學家培訓與認證計畫,是在全球前三大線上教學平台edX的開放原始碼平台OPEN edX開課,微軟發展的全球線上課程己達到149門課、125萬位學員。

  • 5月3日 微軟看好大數據需求 攜資策會培育資料科學家

     大數據人才需求正夯。資策會與微軟預計在明(3)日宣布雙方的重大合作計畫,未來將共同培育資料科學家,雙方共同推動「未來資料科學家」培訓與認證計畫。 \n 根據研調機構Gartner報告指出,2018年全球將會有440萬個與大數據相關的新工作;全球管理顧問公司麥肯錫亦指出,現今全球有48%企業管理階層表示很難找到具備深度分析資料能力的人才;顯見資料科學家將可能成為未來企業搶手的職缺之一。 \n 微軟攜手財團法人資訊工業策進會,本周三將對外公布重大的合作計畫─「未來資料科學家」培訓與認證計畫,希望一起為台灣培訓更多資料科學潛力人才,希望相關人才可以具備大數據分析能力,從資料中挖掘洞察等成為國際精英人才。 \n 該合作記者會,預計由微軟大中華區副總裁暨市場兼營運事業部總經理康容,率先分享資料科學家的全球趨勢及人才市場需求;由台灣微軟營運暨行銷事業群總經理磯貝直之、台灣微軟中小企業解決方案暨經銷事業群總經理王釋穗分享台灣潛力人才如何在數據時代下成為軟實力與硬實力兼具的資料科學家。微軟R語言先驅─微軟全球學習體驗事業群Dr. Graham Williams更將親自來台分享資料科學家的關鍵條件與自身經驗。 \n 此外,資策會數位教育研究所所長李進寶將會談到資策會在扮演國家資通訊領域智庫的角色上,對於培養台灣科技人才的策略;資策會數位教育研究所課程研發經理鐘祥仁將說明與微軟合作的資料科學家認證與培訓計畫。

  • 觀念平台-競逐優質專利 ─運用大數據評估投資併購的專利資產

     投資併購具高技術含量的公司,也是在競逐全球優質專利資產及傑出研發人才,據以支持投資併購後的市場競爭優勢並接續發展次世代技術及其專利資產組合,譬如2016年鴻海公司投資夏普公司其中顯示、通訊、影音等技術及專利,2016年大陸美的公司投資德國KUKA公司其中工業及服務機器人等技術及專利,2008年至2014年大陸邁瑞公司併購11家美歐中醫材公司,2015年台灣瑞環公司併購Swissray公司其中數位X光機,2014年Apple公司併購LuxVue公司其中Micro LED顯示技術及專利,或者幾家跨國公司於2017年第一季競逐併購東芝公司NAND FLASH記憶體事業。 \n 在投資併購如何快速精準評估標的公司全球專利資產、及應分析哪些資料並產出有價值的洞見,即是關鍵投資併購的查核項目。惟迄今全球各界執行投資併購有關的專利資產評估,仍侷限於分析形式的法律狀態資料,較難動員自己或外部各類專家評估專利的技術及其品質與價值,但該作業均難以快速精準分析標的公司及其競爭者和替代技術新進者的巨量專利資料並產出供決策者使用的資訊甚至知識。 \n 但,近年來隨者運用大數據技術發展專利暨投資併購資料檢索分析的公司以及發展專利暨投資併購資料學家的公司的營運,將會快速突破上述侷限並解決專利資料運用問題,並可以有效支持投資併購有關的專利資產評估作業,進而使投資併購決策人士可以獲取知識甚至智慧等級的洞見(insight),同時,又可確保投資併購前後各項作業的速度及精準度,進而提升投資併購的成功率及投資併購後較高投資報酬率。換言之,專利暨投資併購的大數據分析將改變投資併購作業模式、專業度及其後產品技術市場與專利佈局所需的知識或智慧分析洞見,再也無需困頓於眾說紛紜的雜亂且無用的初級資料。 \n 申言之,新世代投資併購的專利資產分析評估,主要是由資料科學家運用具有語意、自然語言、跨語言及圖像分析的系統及其正規化的全球專利資料庫,快速分析並評估標的公司專利資產並提出有價值且視覺化而可供決策者綜觀全局、精準判斷及作對決定的知識或智慧分析洞見,而再也不是昔日的形式、表面資料(Data)。 \n 因此,投資併購的專利資產分析評估及其知識或智慧洞見,除筆者於2015年12月23日發表在工商時報的《公司投資併購的專利評估及運贏關鍵》所述者外,其關鍵項目主要有: \n 1.建構產業產品技術結構,據以比較分析並評估標的公司及其競爭者和替代技術新進者全球專利資產於各年代、國家、發明人/設計人、核心技術方案、新技術替代方案、專利交易(買賣、授權、擔保)、標準必要專利(SEPs)、專利侵權及無效爭訟以及推估可能的技術秘密項目。 \n 2.組合專利資產,據以比較分析標的公司及其競爭者和替代技術新進者全球專利資產的組合及其間的競合、授權、研發及資本關係,還有對投資併購後的研發及智慧財產佈局進行規劃。 \n 3.分析專利品質及價值,先用具有專利品質及價值演算分析的系統進行機器分析,再對特定核心或重要技術項目進行專家分析,尤其對該等專利的各國申請及其演進以及申請日前的專利與非專利文獻進行品質分析、對該等專利申請日後同領域專利權人於各國專利進行標的專利的價值分析。 \n 4.分析投資併購的專利資產將來運營及貨幣化,同時評估全球各項官費及服務費成本、剝離投資併購後無需的專利、購買專利組合所需的專利、重新定義專利技術運用的市場進而運營專利貨幣化業務,含轉投資、與他人合資、出售專利、參加第三方運營的專利池、授權或交叉授權及提起專利侵權訴訟,進而獲取股權、價金、權利金及損害賠償。

  • 《科技》Forrester評機器學習解決方案,SAS獲領導廠首位

    全球數據分析軟體領導廠商SAS,在Forrester最新報告《2017第一季度預測分析與機器學習解決方案》中,於全球14家主要廠商間脫穎而出,在既有產品、策略與市場佔有率三大評選指標皆名列前茅,被評為領導廠商首位。14家受評的廠商還包括:IBM、SAP、FICO、H2O.ai、Microsoft、Domino Data labs、Dataiku、Alpine Data、Angoss、KNIME、RapidMiner等。 \n \n Forrester最新的預測分析與機器學習報告中指出「SAS重新建構其資料科學產品組合,將它多元的產品組合統一架構在視覺化系列產品組合中(SAS Visual Analytics, SAS Visual Statistics, SAS Visual Data Mining and Machine Learning)。使其領先的資料準備、視覺化平台、資料分析、模型建置與導入等技術做出全面性的整合。這些統一化的工具提供一個一致性的客戶體驗,有效協助資料科學家建構最複雜的模型。」 \n SAS台灣總經理陳愷新進一步說明「擁有機器學習技術是發展人工智慧應用的根基,SAS發展機器學習演算法超過30年,我們早已將此技術應用在台灣金融、零售與製造業客戶,協助其建置信用評分、欺詐偵測、即時推薦與廣告投放、製程與良率預測,以及自然語言處理等前端應用,SAS的機器學習解決方案讓巨量且複雜的資料,得以被快速且智能地運算,讓企業可執行更直覺、更動態的決策。」 \n 報告中也提及「SAS在資料科學的願景並不僅限於創新工具,它已快速提升至新的境界,分析方法橫跨如統計、計量經濟、最適化、機器學習、深度學習以及自然語言互動等多元領域。近期更向市場展示了能呼叫整合Python、Java and Lua的SAS分析平台,迎接擁抱開源資料科學的新頁。」 \n 是SAS繼2016年第四季度被Forrester評選為企業洞察平台唯一領導者(The Forrester Wave: Enterprise Insight Platform Suite)後再次獲獎。當時於2016年報告中,Forrester指出SAS之所以與眾不同,即在於具備明確視野的洞察平台,能協助企業在決策時提供即時洞察。 \n \n

  • 《科技》IBM企業私有雲,率先推機器學習服務

    為協助企業更充分應用資料分析加速創新與轉型腳步,IBM針對企業私有雲環境率先推出機器學習服務「IBM Machine Learning for z/OS」,透過將IBM Watson的核心機器學習技術導入大型主機z Systems,讓企業無須將資料搬上雲端環境,便能以更智慧且便捷的流程分析再利用有價值資訊,享受機器學習帶來的巨大效益;未來IBM更計畫將機器學習功能推向IBM Power Systems,加速機器學習技術普及至企業資料應用領域。 \n \n 台灣IBM硬體系統事業部總經理李正屹說明,IBM z Systems每日可處理高達25億筆交易資料,並具備可擴充性、高效能、完整性與安全性,已連續八年榮獲全球最可靠的伺服器,同時受到全球企業用戶的青睞;全球100大銀行就有92家銀行採用IBM z Systems維運核心金融業務,全球25大零售業者更有24家透過IBM z System提供創新零售服務,而全球前10大保險公司亦為IBM z System的用戶。而今IBM推出Machine Learning for z/OS服務,將有利於企業成長的數據資料一併統整至IBM z Systems,建構出真正能夠學習的機器,並透過具有「自適應」的功能模式,實現更智慧的效能,以利企業鞏固客戶關係、拓展新業務與降低營運風險。 \n IBM機器學習功能可處理各種類型的交易資料,並支援Scala、Java與Python等各種開發語言,以及Apache SparkML、TensorFlow、H2O等多種機器學習框架,其中由IBM研究院研發的認知助理-認知自動化資料科學家(Cognitive Automation for Data Scientists),將能依據資料分析目的、資料產生速度等推薦企業最適合的資料分析演算法,進一步優化資料分析結果。 \n 除了在IBM z Systems上提供機器學習功能,IBM下一步更計畫將機器學習功能推向IBM Power Systems,加速機器學習技術普及至企業資料應用領域,協助更多企業以更經濟、高效且安全的方式處理所有數據資料、優化產品服務,進而在市場中保持領先地位。 \n \n

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