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【恭賀】曾新穆監事獲得2019 ACM Distinguished Member (ACM Distinguished Scientist)

November 10 2019, 02:02

New York, NY, October 30, 2019—ACM, the Association for Computing Machinery, has named 62 Distinguished Members for outstanding contributions to the field. All 2019 inductees are longstanding ACM members and were selected by their peers for a range of accomplishments that have contributed to technologies that underpin how we live, work and play.

"Each year it is our honor to select a new class of Distinguished Members,” explains ACM President Cherri M. Pancake. “In everything we do, our overarching goal is to build a community wherein computing professionals can grow professionally and, in turn, contribute to the field and the broader society. We are delighted to recognize these individuals for their contributions to computing, and we hope that the careers of the 2019 ACM Distinguished Members will continue to prosper through their participation with ACM."

The 2019 ACM Distinguished Members work at leading universities, corporations and research institutions around the world, and hail from Canada, China, Germany, Ireland, Qatar, Singapore, Taiwan, the United Kingdom and the United States. These innovators have made contributions in a wide range of technical areas including artificial intelligence, human-computer interaction, computer engineering, computer science education, cybersecurity, graphics, and networking.

The ACM Distinguished Member program recognizes up to 10 percent of ACM worldwide membership based on professional experience as well as significant achievements in the computing field. To be nominated, a candidate must have at least 15 years of professional experience in the computing field, 5 years of continuous professional ACM membership, and have achieved a significant level of accomplishment, or made a significant impact in the field of computing, computer science and/or information technology. In addition, it is expected that a Distinguished Member serves as a mentor and role model, guiding technical career development and contributing to the field beyond the norm.

https://www.acm.org/media-center/2019/october/distinguished-members-2019

【恭賀】吳毅成監事團隊在 Amazon 舉辦的 AWS DeepRacer 十月份聯賽中囊括了第 1、2、4、5 名

November 10 2019, 02:00

https://aws.amazon.com/tw/deepracer/schedule-and-standings/leaderboard-virtual-toronto-turnpike-2019/

中華民國人工智慧學會108年度碩博士論文獎得獎名單

October 31 2019, 02:56

108年度TAAI論文獎經過初審以及決審兩個階段(每篇論文皆至少由三位評審評閱),最後選出如下得獎作品:
(註:此屆參賽博碩士論文不論數量及質量均在水準之上,故增列一篇博士論文佳作獎、一篇碩士論文獎及四篇碩士論文佳作獎以鼓勵優秀博碩士生從事人工智慧之研究。)

得獎獎項

得獎論文

得獎人

博士論文獎

機率型潛在變數模型於時空建模上的應用

國立交通大學網路與資訊系統博士學位學程

溫郁婷小姐/指導教授:彭文志教授

博士論文佳作獎

在資料串流環境中的頻繁循序關聯規則以及高效益關聯規則探勘

國立成功大學電腦與通信工程研究所

畢杰先生/指導教授:黃仁暐副教授

碩士論文獎

MCTS為基礎的遊戲程式之強度調整及棋力評估

國立交通大學資訊科學與工程研究所

劉安仁先生/指導教授:吳毅成教授

碩士論文獎

用於行人重新識別的跨解析度生成模型

國立臺灣大學電信工程學研究所

李宇哲先生/指導教授:王鈺強教授

碩士論文佳作獎

跨模態共注意視聽事件定位

國立臺灣大學電信工程學研究所

林彥伯先生/指導教授:王鈺強教授

碩士論文佳作獎

隨機跳躍式狀態於深度學習之研究

國立交通大學電機工程研究所

邱奕中先生/指導教授:簡仁宗教授

碩士論文佳作獎

基於自推理的通用型句編碼器

國立成功大學資訊工程研究所

楊凱州先生/指導教授:高宏宇教授

碩士論文佳作獎

跨語言與可解釋語義表徵之學習

國立臺灣大學資訊工程學研究所

季大中先生/指導教授:陳縕儂助理教授

108年度碩博士論文獎
主席  李健興

中華民國人工智慧學會
理事長 張嘉惠
秘書長 陳弘軒

代表敬賀

TAAI Call for Bids - TAAI 2020

October 17 2019, 04:55

中華民國人工智慧學會 徵求TAAI 2020主辦單位

人工智慧與應用研討會(TAAI)2019年舉辦了24屆,已成為台灣人工智慧領域的一場重要年度學術會議,為國內外一流之人工智慧領域專家學者提供一個極佳交流平台,藉以促進產、官、學、研各界在人工智慧相關領域之研發成果交流與互動。

學會在此徵求2020年的主辦單位,並於即日起接受提案,歡迎有興趣主辦之單位儘速向學會提出申請。

申請方式

1.      請有意主辦的單位,直接聯繫學會秘書長-陳弘軒助理教授 hhchen@g.ncu.edu.tw

2.      申請日期:即日起至1081110截止

3.      學會將邀請申請團隊於下次理監事會議(1081122日,TAAI 2019會議期間),給予10分鐘左右的簡報。簡報內容包含:

  • 組成團隊與分配事務
  • 預計會議地點
  • 議程規劃
  • 餐飲及住宿安排
  • 預算規劃

參考資訊

年度

主辦單位

會議地點

TAAI 2019

高雄大學資工系、資管系、人工智慧研空中心

高雄蓮潭國際會館

TAAI 2018

亞洲大學資工系

台中金典酒店/亞洲大學

TAAI 2017

台灣大學資工系

臺大凝態科學研究中心

聯絡資訊


地址:320 桃園市中壢區中大路300號工程五館E6-A202

電話:03-4227151,分機 35300

傳真:03-422-2681

敬邀您投稿AI技術或產學合作案例摘要500字,經錄取者稿費1500元

October 11 2019, 02:27

各位學會之友您好,

中華民國人工智慧學會 (TAAI) 誠摯邀請您將 AI 技術或產學合作的案例撰寫成中文摘要 (500字以上),經錄取者每件將給予稿費 1500 元,作品有機會出現在經濟部工業局及資策會共同策畫的 AI Hub 平台,成為 AI 在各領域之導入典範。

投稿連結:https://easychair.org/conferences/?conf=iucai19投稿期限:10/20。 每人可投一件以上

摘要的撰寫希望能包含以下部份:AI關鍵技術及其獨特性/領先性/與市場同業之比較、可應用於哪些關鍵流程/領域、導入AI的具體作法、解決哪些問題或產生哪些質化/量化效益、導入實績 (包含企業痛點、AI切入點及產生效益)、及待突破的困難與挑戰。案例的閱讀者主要是業界人士,對案例的應用情境的關心可能會重於技術的細節。

非常感謝您的幫忙!