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AWS 人工智慧 / 機器學習 系列研討會

 2022 年 2 月 23 日 ( 三 ) & 2022 年 3 月 4 日 ( 五 )

歡迎參加 AWS 人工智慧 / 機器學習 系列研討會

帶您 2 步驟從理論到實作 掌握 AI / ML 趨勢與應用

使用 AWS Machine Learning (ML) 進行準確預測、從資料中獲得更深入的洞察、降低營運開銷,並改善客戶體驗。AWS 透過最全面的人工智慧 (AI) 和機器學習服務、基礎架構和實作資源,在 ML 採用之旅的每個階段助您一臂之力。

AWS 擁有 20 多年的經驗,協助您將現成、專門建置的 AI 服務或您自己的模型與 AWS ML 服務搭配使用,不但能協助您解決常見的商業問題以改善用戶體驗,同時也能夠最佳化您的商業程序並加速企業創新。

  • Step 1. 報名參加線上研討會
  • Step 2. 專家帶領深入實作
  • Step 1. 報名參加線上研討會
  • 深入了解 人工智慧 / 機器學習 解決方案

     2022 年 2 月 23 日 ( 三 ) | 14:00 PM - 17:00 PM

    歡迎來到 AWS 人工智慧和機器學習線上研討會,旨在幫助您最佳化您的商業程序、擴展,並激發企業創新。深入瞭解由 AWS 機器學習領域和 AIoT 物聯網專家帶來的主題演講,也將重點整理 2021 AWS re:Invent 年底最新發表的 AI / ML 功能,以及 AWS Professional Service 分享客戶機器學習應用導入實例。

    借助最廣泛、最深入的 AI / ML 服務,AWS 客戶正在創造新的見解,解決商業問題並改善用戶體驗。誠摯邀您一起探索最佳實踐,了解其他組織如何憑藉 AWS 賦予的機器學習和 AI 服務,提高效率並做出更準確的預測,為您的企業加速創新之旅。

    2:00 - 2:10
    開場致詞  Young Yang, HKT Specialist SA, AWS
    2:10 - 2:30
    AI / ML 新功能發布 
    2:35 - 2:55
    利用 AWS AI 服務加速創新 Kevin Su, Senior Solutions Architect, AWS
    2:55 - 3:15
    ML Ops Yi-An Chen, Sr. GCR ML Specialist SA, AWS 
    3:20 - 3:40
    SageMaker 線上零售案例分享: Zalando Ray Wang, Solutions Architect, AWS 
    3:40 - 4:00
    【客戶分享】一窺 AWS 如何協助全球前五大加密貨幣量化交易團隊 Kronos Research 搶得市場先機 Howard 
    4:00 - 4:20
    AIoT 相關新服務
    Tong-En Chan, Solution Architect, IoT, AWS 
    4:20 - 4:40  AWS ProServe 加速客戶機器學習應用導入實例 Shanger Lin, Data Scientist, AWS 
    4:40 - 5:00  AI/ML 免費試用方案  Helen Lan, MRC Rep, AWS 
  • Step 2. 專家帶領深入實作
  • 與 AWS 專家一同建置 加速您的 AI / ML 採用

     2022 年 3 月 4 日 ( 五 ) | 14:00 PM - 18:00 PM | AWS 辦公室 ( 台北市信義區松仁路 100 號 12 樓 )

    若您想更深入了解如何運用亞馬遜雲服務,並且有實機操作的機會,歡迎您進一步參加本場 AI / ML 實作工作坊。此次工作坊將由亞馬遜雲科技資深的 AI / ML 專家實際演示,手把手帶您由淺入深,探索如何構建 AI / ML ,借助雲和人工智能實現創新。

    我們基於亞馬遜雲服務打造智能服務生態積累了豐富的實踐經驗,極大縮短產品上市週期;借助亞馬遜雲科技提供機器學習框架,助力用戶針對本身企業進行建購,使企業能夠實現降低成本、增加成效,贏得市場先機。

    RSVP

AWS 人工智慧 / 機器學習 服務亮點

89%

的雲端深度學習專案在 AWS 上執行

高達 10 倍

增進資料科學家的生產力

數百種

演算法與模型,盡在 AWS Marketplace

Icon of an AWS Training and Certification Subject Matter Expert (SME)

AWS 機器學習 / 人工智慧 實作工作坊

 2022 年 3 月 4 日 (五) | 14:00PM - 18:00PM | AWS 辦公室 (台北市信義區松仁路 100 號 12 樓)

我們基於亞馬遜雲服務打造智能服務生態積累了豐富的實踐經驗,極大縮短產品上市週期;借助亞馬遜雲科技提供機器學習框架,助力用戶針對本身企業進行建購,使企業能夠實現降低成本、增加成效,贏得市場先機。
此次 AI/ML 工作坊將由亞馬遜雲科技資深的 AI / ML 專家帶您一起,由淺入深探索如何構建 AI / ML ,借助雲和人工智能實現創新。

 14:10 - 14:30

AI/ML 新功能發佈

re:Invent 2021 新功能發布介紹,將會針對 AI/ML 用案例方式,說明應用場景,讓開發者和經營者深入淺出的了解這些新功能和趨勢。
Young Yang, HKT Specialist Solutions Architect, AWS
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線上研討會議程

 14:00 - 14:10

開場致詞

Young Yang, Manager, HKT Specialist Solutions Architect, AWS
 14:10 - 14:30

re:Invent 2021 AI / ML 新功能

re:Invent 2021 新功能發布介紹,將會針對 AI/ML 用案例方式,說明應用場景,讓開發者和經營者深入淺出的了解這些新功能和趨勢。
Young Yang, Manager, HKT Specialist Solutions Architect, AWS
 14:35 - 14:55

利用 AWS AI 服務加速創新

分享如何利用 AWS AI 服務,洞察企業文件、多媒體、工業數據等各式資料,快速創新並解決商業問題。
Kevin Su, Senior Solutions Architect, AWS
 14:55 - 15:15

ML Ops

以 ML 開發時不同階段遇到的難點出發,提出對應的方法論及架構,希望能讓開發人員選取適合解決方案。
Yi-An Chen, Sr. GCR ML Specialist Solutions Architect, AWS
 15:20 - 15:40

SageMaker 線上零售案例分享: Zalando

分享 Zalando 歐洲時尚快銷電商網站,如何在 AWS 上建立機器學習平台,解決過去模型的建立與部署所遇到的問題。
Ray Wang, Solutions Architect, AWS
 15:40 - 16:00

【客戶分享】一窺 AWS 如何協助全球前五大加密貨幣量化交易團隊 Kronos Research 搶得市場先機

客戶將親自分享,讓您更深入了解 AWS 如何協助全球前五大加密貨幣量化交易團隊 Kronos Research 搶得市場先機。
Roy Lou, Senior Engineering Manager, Kronos Research
Howard Hsiung, Territory Business Development Manager, AWS
 16:00 - 16:20

【客戶分享】AIoT 相關新服務

透過 AWS IoT 服務的力量,加速地端 AI/ML 應用的落地與實現。
Charlie Chen, 協理, 遠傳資訊暨數位轉型科技群 智慧物聯網解決方案工程處
Tong-En Chan, Solution Architect, IoT, AWS
 16:20 - 16:40

AWS ProServe 加速客戶機器學習應用導入實例

AWS Professional Service 團隊在台灣協助企業將 AI/ML 落地的經驗分享,透過 AWS 平台加速資料科學的實踐及應用。
Shanger Lin, Data Scientist, AWS
 16:40 - 16:50

AI/ML 免費試用方案

分享如何透過 AWS 免費方案試用 AI/ML 服務。
Helen Lan, MRC Rep, AWS

活動講師

Roy Lou

Roy Lou, Senior Engineering Manager, Kronos Research

Roy Lou 任職於 Kronos Research,帶領團隊負責核心交易模塊及資料處理架構,使公司在急速成長的交易規模下維持系統的穩定。閒暇之餘,Roy 熱愛跑步以及滑雪等運動。

Charlie

Charlie Chen, 協理, 遠傳資訊暨數位轉型科技群 智慧物聯網解決方案工程處

現職 / 遠傳資訊暨數位轉型科技群 智慧物聯網解決方案工程處 協理
學歷 / 輔仁大學資訊工程學士/美國紐約大學 NYU Computer Science 碩士
經歷 / 在軟體產業經歷逾 20 年,帶領遠傳智慧物聯網解決方案工程處,包含物聯網平台、人工智慧應用、智慧路燈、遠距醫療、能源管理相關解決方案,提供企業客戶垂直應用服務。

Young

Young Yang, Manager, HKT Specialist Solutions Architect, AWS

現任 Mgr. of Specialist Solutions Architect & ML Specialist
專長在於 Machine Learning, Microservices, large scale transaction system, and SAP

曾任 AWS Solutions Architect
曾任台灣彪馬(Puma Taiwan)資訊長
曾任星裕國際,三裕高資訊長
曾任韓國彪馬(Puma KR.) SAP IS-Retail 技術顧問
曾任雅虎首席工程師 (Principle Engineer),架構師 (Solutions Architect),資深軟體工程師經理(Sr. Software Engineering Manager)
負責雅虎全球股市,首頁,新聞,運動和電影頻道。台灣雅虎電子商務購物頻道和閃購平台。

美國卡內基梅隆電子商務碩士(MS. E-Commerce, SCS and Tepper, Carnegie Mellon University)
清華大學資訊工程碩士

Kevin

Kevin Su, Senior Solutions Architect, AWS

Kevin Su 是 AWS 資深解決方案架構師,專注於協助台灣企業用戶利用雲端運算的靈活及彈性,快速創新並實現商業目標。Kevin 在加入 AWS 之前,曾任職於多媒體、智慧家庭、智慧醫療等產業,擔任研發主管及產品經理等角色。在雲端運算、數位影音串流、物聯網、演算法等技術領域,具多年軟硬體研發及專案管理經驗。

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Yi-An Chen, Sr. GCR ML Specialist Solutions Architect, AWS

Yi-An Chen 是 AWS 機器學習的領域專家,負責人工智慧及機器學習領域導入的技術顧問。加入 AWS 之前在電商與多媒體領域有多項規劃及開發機器學習產品的經驗。

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Ray Wang, Solutions Architect, AWS

Ray Wang 是 Amazon Web Services 的解決方案架構師,主要服務於零售業的客戶,專注在大數據和機器學習方面領域,致力於為客戶提供現代化的雲端解決方案。過去八年都在資訊領域不停地學習,陸續獲得全部 AWS 12 張證照。

Howard

Howard Hsiung, Territory Business Development Manager, AWS

tong en

Tong-En Chan, Solution Architect, IoT, AWS

物聯網方案解決架構師,致力於協助客戶在物聯網環境內達到資料收集、資料上雲、資料分析與客戶業務邏輯之完整方案。

shanger

Shanger Lin, Data Scientist, AWS

AWS 專業服務團隊的資料科學家, 以機器學習及資料分析協助客戶實踐從分析、設計、建模、優化到落地的完整流程。用資料加速業務創新、拓展技術價值。

Helen

Helen Lan, MRC Rep, AWS

Helen 是在 AWS 擔任 Marketing Response Center Rep.,負責開發新客戶與潛在商機,並同時挖掘市場趨勢與產業洞察。

常見問題

問:我想參加線上研討會及實體工作坊,是否需要分別報名兩場次?
答:是。線上研討會為 2 月 23 日線上舉辦,實體工作坊為 3 月 4 日於 AWS 辦公室 線下舉行,因此需要麻煩您分別報名。

問:兩場活動適合哪些人參加?
答:開發人員、DevOps、工程師、IT 專業人員、技術決策者、架構師或任何想要了解人工智慧和機器學習的最新趨勢,以推動組織變革和加速創新的人。

問:在加入線上研討會前,是否需先安裝特定程式?
答:是。若您為首次參加線上研討會,GoToWebinar 會自動偵測您的電腦配置,在加入時自動安裝。若您使用手機登入此活動,則需安裝 GoToWebinar 手機應用程式。

問:我有關於本活動的疑問,要如何聯繫 AWS?
答:請透過 aws-tw@amazon.com 來信詢問。

活動贊助

AWS 和 Intel 擁有超過 14 年的合作關係,致力於開發、建置和支援雲端服務,這些雲端服務旨在管理成本和復雜性,加速業務成果並進行擴展,以滿足現下和未來的運算需求。

Intel® 處理器為部署在 AWS 上的眾多雲端運算服務奠定了基礎。由 Intel® Xeon® 可擴展處理器驅動的 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 執行個體在 AWS 區域內具有最大的廣度、全球覆蓋及運算執行個體可用性。

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