AI人工智慧的浪潮一波波襲來，並帶動雲端儲存、大數據分析等新商機崛起，但隨著更大量、即時的資料吞吐量，傳統雲端架構已逐漸無法負荷如此龐大的運算需求。邊緣運算(Edge Computing)有助於降低傳統雲端架構的運算負荷、提升邊緣端的數據與資料處理能力，大幅提升運算效率以及數據應用。根據研究機構預估，2018~2022年全球邊緣運算相關市場規模的年複合成長率將超過30 %，吸引許多廠商競相投入布局。
與雲端運算相較，邊緣運算更加無所不在，不僅應用領域更為廣泛，產業投資較小，也與台灣產業型態更加契合，邊緣運算將因為物聯網蓬勃發展，扮演更明確、更高價值的角色，邊緣運算可以處理複雜的工作，也可以處理很簡單的工作，完全看它配置的運算資源和分析軟體，如果邊緣裝置無法立即處理，還是可以透過雲端來接手。本次活動邀請相關技術領域的研究單位與廠商擔任講師，剖析邊緣運算架構、專用加速硬體、產業發展趨勢與應用前景，歡迎踴躍報名參加。
| 【1月8日(二)】 |
| 節次 |
時間 |
課程內容 |
主講人 |
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09:00～09:30 |
報到 |
| 一 |
09:30～10:40 |
AI邊緣運算技術與市場趨勢
．AI邊緣運算技術發展趨勢
．AI邊緣運算產業發展要點
．AI邊緣運算產業應用
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資策會MIC
資深產業分析師兼專案經理
施柏榮
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| 10:40～10:50 |
Q&A
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10:50～11:10 |
中場休息 |
| 二 |
11:10～12:20 |
AI邊霧運算解決方案
．邊霧與雲端網路架構與運作模式
．邊緣運算設計與效能提升要領
．邊緣運算產業應用瓶頸與突破之道
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資策會
物聯應用系統中心副主任
王秉豐
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| 12:20～12:30 |
Q&A
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12:30～13:30 |
午餐 |
| 三 |
13:30～14:40 |
AI深度學習邊緣運算應用發展
．深度學習網路簡化與壓縮
．邊緣運算效能提升之道
．邊緣運算技術瓶頸與突破
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逢甲大學
電子工程系
陳冠宏 副教授
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| 14:40～14:50 |
Q&A
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14:50～15:10 |
中場休息 |
| 四 |
15:10～16:20 |
神經網路晶片技術開發概觀
．神經網路晶片技術原理
．神經網路晶片設計架構與要點
．神經網路晶片產業應用趨勢
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逢甲大學
電子工程系
陳冠宏 副教授
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| 16:20～16:30 |
Q&A
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16:30 |
散場 |
| 【1月9日(三)】 |
| 節次 |
時間 |
課程內容 |
主講人 |
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09:00～09:30 |
報到 |
| 一 |
09:30～10:40 |
邊緣運算可程式化運算架構
．邊緣運算可編程架構要點
．可編程架構處理深度學習網路優勢
．可編程邊緣運算應用趨勢
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安馳科技
謝秉志 專案副理
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| 10:40～10:50 |
Q&A
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10:50～11:10 |
中場休息 |
| 二 |
11:10～12:20 |
GPU邊緣運算架構與開發平台
．人工智慧網路運算架構
．GPU邊緣運算架構與設計考量
．低功耗高效能邊緣運算開發平台
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NVIDIA
蘇家興
技術行銷經理
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| 12:20～12:30 |
Q&A
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12:30～13:30 |
午餐 |
| 三 |
13:30～14:40 |
AI邊緣運算嵌入式解決方案
．嵌入式處理器導入深度學習網路
．簡化深度學習網路架構
．嵌入式邊緣運算應用
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預計邀請業界廠商
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| 14:40～14:50 |
Q&A
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14:50～15:10 |
中場休息 |
| 四 |
15:10～16:20 |
邊緣運算裝置軟體架構設計
．物聯網邊緣運算裝置軟體架構
．AI邊緣運算機器學習架構要點
．邊緣運算裝置軟體應用趨勢
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大同大學
智慧物聯研究中心
鄭福炯 主任
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| 16:20～16:30 |
Q&A
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16:30～ |
散場 |
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※主辦單位保留變更課程表的權利，請以活動當天課表為準，課程變更恕不另行通知。