讲座预告：Big Data Analysis Experience based on GPU Cluster for Appliance Recognition

所属栏目

学科建设学术讲座

讲座题目

Big Data Analysis Experience based on GPU Cluster for Appliance Recognition

主办单位

物信学院

讲座开始时间（年-月-日-时-分）

2017年12月14日下午14:00

讲座结束时间（年-月-日-时-分）

2017年12月14日下午16:00

讲座地点

科信楼北907

主讲人

赖槿峰

职务

台湾电脑学会副秘书长、台湾成功大学移动通信与应用实验室主任

职称

副教授

单位

成功大学

学历

博士

学位

博士

专家情况简介

赖槿峰(Chin-Feng Lai)副教授2003年中正大学资讯工程系学士，于2008年获得成功大学工程科学系博士，目前任教于成功大学工程科学系。研究专长为嵌入式软硬件设计、多媒体云端网络与感知网络应用于健康照护的研究。其发表IEEE/ACM/Impact Factor>2.5国际期刊三十几篇、其他SCI-index期刊六十余篇、专利三件以及会议论文共三十余篇，并获得IEEE 17th ICCSE等8个国际会议的最佳/优秀论文，Google学术论文引用率为2213，于2013至2017年共有6篇论文被列入ESI高度被引用的TOP 1%文章。目前担任担任IEEE Access (IF: 3.244) 等4本SCI Indexed国际期刊的编委与IEEE ICESS等14个国际会议的技术委员主席。现为IEEE Senior Member并于2012获选台湾科技部自然科学基金优秀青年学者, 2017年台湾电脑学会首批杰出青年奖, 2017 IEEE Best Gold Member Award.

参加对象

物信学院教师

参加人数

30

主持人姓名

张跃聪

主持人职称

研究员

学院名称

物理与信息工程学院

主讲内容

由于智慧联网技术日渐成熟在应用范围与使用者快速扩展的状况下所产生的电力资讯也会急速上升在长时间资料蒐集与资料运算分析应用上原有资料库面临运算效能之瓶颈。为解决上述问题本计划主要目的在近年来由于机器学习相关领域愈来愈热络许多研究单位也积极投入该方面相关之研究。深度学习跳脱传统机器学习的概念而成为现今在机器学习上成效最为显著的解决方案。然而深度学习在实际运作上仍然还有许多挑战包含基础设备建置成本庞大、学习所需耗费之时间过长等且现阶段多数深度学习之环境仍然建置在单一主机上。相较于前者若是能提供一套分散式异质运算系统之框架便可大幅提升在智慧联网资料库在分析与推论之效率。