主題簡介
新一代神經網路系統 SNN (Spiking Neural Network)，是神經科學與機器學習結合的另一個結晶，將重要的時間元素納入系統。它是尖端的機器學習工具、也是生物腦神經的模擬利器。本次活動將介紹：
- 幾個重要的SNN神經元模型的概念與運作。
- SNN的特色，以及為什麼SNN會有這些特色。
- 動態系統的觀點如何能以不同方式思考、解決問題。
目前也計畫在未來的AGIT活動介紹以下主題：
- 不同應用場景的SNN商業產品與學術研究實作。
- 現行SNN學習演算法的發展。
本次活動之內容也將作為後續主題的入門介紹。
適合對象
- Developers of AI applications
- 希望在實際場景引入人工智慧應用者
- 對新一代神經網路系統SNN的研究與開源專案有興趣者
- 對神經模擬有興趣
- 對人工智慧有興趣者
講者簡介
許世豪（Bali）
台大物理系／ 應用物理所畢業，前台積電製程整合工程師，現為Libgirl研發總監，負責團隊長期的AGI研究與中短期的SNN學習演算法開發。AI研究的技能養成十分「邊緣」，維根斯坦腦粉，喜歡Lisp和Rust；興趣是躲起來做研究不和人講話。
聚會流程
19:00~19:30 活動入場報到
19:30~19:45 開場及場地介紹
19:45~20:45 SNN小學堂
20:45~21:30 會後自由交流
活動資訊
- 主辦：Artificial General Intelligence Taiwan 台灣強人工智慧
- 費用：無
- 日期：2019/ 3 / 6 (三)
- 時間：19:30~21:30
- 地點： 台北市中正區八德路一段 94 號 3F(摩茲工寮 Mozilla Community Space Taipei)
徵才資訊
小提醒
- 別忘了帶您的名片與開放的胸襟與大家交流討論
- 有任何問題歡迎來FB討論Artificial General Intelligence Taiwan 台灣強人工智慧
