中央研究院 AI 月活動

報名方式:請於 106 年 7 月 3 日 (星期一) 11:59pm 前至以下網址報名。
1.院外人士:https://dsc.kktix.cc/events/ai-month-2017
2.中研院員工:https://dsc.kktix.cc/events/ai-month-2017-asstaff ( 報名時間:6 月 16 日(五) 12:00pm 起 ),特殊票僅供本活動相關工作團隊申請之團隊使用。

日期 時間 活動 講者 地點
2017/07/05 (三) 9am – 12pm 從大數據走向人工智慧 陳昇瑋教授 / 中研院資訊所 人文館國際會議廳
2017/07/12 (三) 9am – 12pm 深度學習初探 李宏毅教授 / 台大電機 人文館國際會議廳
2017/07/12 (三) 12pm – 2pm 人工智慧跨域交流餐會:當生醫科學遇上人工智慧 人文館四樓空間
2017/07/12 (三) 2pm – 3pm Data Science – Modern Computational Foundation of Artificial Intelligence 莊炳湟院士 / George Tech 人文館國際會議廳
2017/07/12 (三) 3:20pm – 4:20pm Smart Radios for Smart Life 劉國瑞教授 / Univ. Maryland 人文館國際會議廳
2017/07/19 (三) 9:30am – 4:30pm 資料科學前瞻研究研討會 詳見議程 資訊所 106 演講廳
2017/07/26 (三) 9am – 12pm 電腦視覺初探 陳彥呈博士 / Viscovery 人文館國際會議廳
2017/07/26 (三) 2pm – 5pm 快速上手 Python 機器學習實務 張鈞閔先生 / 中研院資訊所 人文館第二會議室

中央研究院 AI 月活動-7/19 資料科學前瞻研究研討會

資料科學前瞻研究研討會 (The Inaugural Academia Sinica Data Science Frontiers Workshop)

時間: July 19 (Wed)

地點: 中央研究院資訊科學研究所 106 演講廳及 101 會議室

報名方式:請於 106 年 7 月 3 日 (星期一) 前至網址:https://dsc.kktix.cc/events/ai-month-2017  報名。

July 19 Wednesday
Time Activity Place
09:30am – 10:15am Why AI is indispensable for biomedical research? – From a viewpoint of cancer genomic medicine
Prof. Satoru Miyano, Human Genome Center, Institute of Medical Science, The University of Tokyo
Auditorium 106 at IIS
10:15am – 10:40am Coffee Break
10:40am – 11:25am On Mining Big Data: A Fusion Perspective
Prof. Philip Yu, UIC Distinguished Professor and Wexler Chair in Information Technology, Department of Computer Science, University of Illinois at Chicago
Auditorium 106 at IIS
11:25am – 12:10pm Why Deep Learning Networks Work So Well
Prof. Jay Kuo, Media Communications Lab, University of Southern California
Auditorium 106 at IIS
12:10pm – 01:30pm Lunch Break
01:30pm – 03:15pm Progress Reports & Discussion
(by the PIs of 18 funded projects, 15 minutes each, two parallel sessions)
Auditorium 106 and Seminar Room 101
03:15pm – 04:00pm Afternoon Tea Break & Social Networking Auditorium 106 at IIS
04:00pm – 04:30pm Brainstorming Session Seminar Room 101

106 年度資料科學種子研究計畫最終核定名單

核定計畫列表


106 年度資料科學種子研究計畫共 18 件核定

執行期間至 106 年 12 月 31 日止

類別 計畫名稱 1.計畫主持人
2.共同主持人
3.產業合作對象
4.協同主持人
執行單位
產學 資料探勘行動訊號軌跡與城市脈動 – 運用資料探勘技術探索動態人口與社會經濟活動之關係 1.詹大千
3.遠傳電信股份有限公司系統整合分公司
中央研究院人文社會科學研究中心
產學 A real – time music transcription system for music education and enriched concert performance 1.蘇黎
3.財團法人國際沛思文教基金會
資訊科學研究所
產學 ExCALIBUR: Education by Cloud – computing Assisted Learning
and Instruction for Balancing Urban – rural Resources
1.張源俊
3.誠致教育基金會
中央研究院統計科學研究所
產學 智慧型工具機主軸狀態監測與異常診斷系統技術研發計畫 1.黃彥男
3.永進機械工業股份有限公司
中央研究院資訊科技創新研究中心
產學 不孕症療程資料研究計畫 1.王大為
3.沛智生醫科技股份有限公司
中央研究院資訊科學研究所
產學 Query Forecasting: Identifying Critical Learning Queries 1.王志宇
3.香港商雅虎資訊股份有限公司臺灣分公司
中央研究院資訊科技創新研究中心
創新 法律大數據的開發應用: 車禍責任的法官行為分析與資料科學的現實應用 1.張永健
1.蔡恆修
中央研究院法律學研究所
中央研究院統計科學研究所
創新 解構環境聲音 – 以聲音監測環境變遷下的生物多樣性 1.端木茂甯
1.李宏毅
2.嚴漢偉
中央研究院生物多樣性研究中心
國立台灣大學電機工程學系
中央研究院網格與科學計算專題中心
創新 開發深層學習統計聚類方法以建構冷凍電顯影像大數據分析平台 1.陳定立
1.章為皓
2.陳素雲
中央研究院統計科學研究所
中央研究院化學研究所
中央研究院統計科學研究所
創新 資訊可變標誌 (CMS) 資料之文字探勘: 高速公路交通壅塞特性分析 1.丘政民
1.陳菀蕙
中央研究院統計科學研究所
淡江大學運輸管理學系
創新 天文學新世代數據的統計分析方法 1.杜憶萍
1.林彥廷
2.須上英
中央研究院統計科學研究所
中央研究院天文及天文物理研究所
國立臺北大學統計系
創新 老年人自主健康管理: 運動效率與品質雲端偵測系統與大數據分析 1.劉長萱
1.吳育德
2.王伯山
2.蔡志鑫
中央研究院統計科學研究所
國立陽明大學生醫光電研究所
臺北市立關渡醫院神經內科
中央研究院統計科學研究所
創新 氣候變遷下昆蟲體色與溫度調節的整合研究 1.沈聖峰
2.賀耀華
生物多樣性研究中心
國立師範大學資訊工程學系
創新 新世代高通量生物學的雲端分析工具箱 Cloud – based Open Toolbox for Data Intensive Biology 1.林仲彥
2.呂美曄
中央研究院資訊科學研究所
中央研究院生物多樣性研究中心
創新 運用台灣生物銀行資料庫搜尋台灣人的心臟血管疾病及危險因子基因標記發展心臟血管疾病之風險預測模型 1.潘文涵
2.張新儀
4.楊欣洲
4.華國媛
中央研究院生物醫學科學研究所
國家衛生研究院群體健康研究所
中央研究院統計科學研究所
臺北科技大學分子科學與工程系
創新 Styles in Contemporary Art: A Network Approach 1.顏佐榕
2.李宗榮
中央研究院統計科學研究所
中央研究院社會學研究所
學知 結合生成式與監督式之深度學習網路以增進分類與檢索效能 1.陳祝嵩 中央研究院資訊科學研究所
學知 知識圖譜深度編碼之研究 1.古倫維 中央研究院資訊科學研究所

資料科學課程

資料科學課程


實體課程

主辦單位 課程 開課日期
資訊工業策進會數位教育研究所 Python 資料探勘實作 2017/5/13~2017/5/14
資訊工業策進會數位教育研究所 Big Data 資料分析首部曲- R 軟體實作 – R 軟體實作 2017/5/15~2017/5/16
資訊工業策進會數位教育研究所 R 語言與網頁資料擷取與應用 2017/6/10~2017/6/11
三星統計、國立臺北商業大學國際商務系(所) 機器學習 Python 入門者課程 2017/6/17~2017/6/17
資訊工業策進會數位教育研究所 R 軟體之金融大數據分析與應用 2017/6/17~2017/6/18
資訊工業策進會數位教育研究所 R 軟體與資料視覺化 2017/7/15~2017/7/16
資訊工業策進會數位教育研究所 R 軟體與資料探勘 2017/7/22~2017/7/23
資訊工業策進會數位教育研究所 文字資料探勘實作班 2017/7/29~2017/7/30
台灣資料科學協會 資料視覺化之理論、賞析與實作 2017/8/12
台灣資料科學協會 視覺化探索 2017/8/12
台灣資料科學協會 d3.js 2017/8/13
台灣資料科學協會 NLP Tutorial 2017/9/2

線上課程

106 年度資料科學種子研究計畫複審通過名單

106 年度資料科學種子研究計畫已獲審查委員會推薦通過 18 件計畫案


類別 計畫名稱
創新 法律大數據的開發應用:車禍責任的法官行為分析與資料科學的現實應用
創新 解構環境聲音 – 以聲音監測環境變遷下的生物多樣性
創新 資訊可變標誌 (CMS) 資料之文字探勘:高速公路交通壅塞特性分析
產學 不孕症療程資料研究計畫
產學 資料探勘行動訊號軌跡與城市脈動 – 運用資料探勘技術探索動態人口與社會經濟活動之關係
創新 天文學新世代數據的 統計分析方法
創新 氣候變遷下昆蟲體色與溫度調節的整合研究
產學 A real-time music transcription system for music education and enriched concert performance
創新 開發深層學習統計聚類方法以建構冷凍電顯影像大數據分析平台
創新 新世代高通量生物學的雲端分析工具箱
Cloud-based Open Toolbox for Data Intensive Biology
創新 運用台灣生物銀行資料庫搜尋台灣人的心臟血管疾病及危險因子基因標記發展心臟血管疾病之風險預測模型
學知 知識圖譜深度編碼之研究
產學 ExCALIBUR: Education by Cloud-computing Assisted Learning
and Instruction for Balancing Urban-rural Resources
產學 智慧型工具機主軸狀態監測與異常診斷系統技術研發計畫
創新 Styles in Contemporary Art: A Network Approach
創新 老年人自主健康管理: 運動效率與品質雲端偵測系統與大數據分析
產學 Query Forecasting: Identifying Critical Learning Queries
學知 結合生成式與監督式之深度學習網路以增進分類與檢索效能

請填妥 1. 因研究之時效性或特殊性申請院方統籌經費補助說明書。 下載 2. 院方統籌經費申請概算明細表。 下載,2個檔案列印後,經由貴所/中心發文至院本部,俟院長核准後始可動支。

重要時程

2017/03/14 (二) 第一次計畫說明會 / 2pm – 3pm 於資訊所新館 106 會議室
2017/03/20 (一) 第二次計畫說明會 / 2pm – 3pm 於基因體中心 1F 演講廳
2017/04/10 (一) 計畫申請截止
2017/04/17 (一) 初審結果公告
2017/04/18 (二) 計畫複審會議 / 1:30pm – 5pm 於資訊所新館 107 會議室
將邀請通過初審之計畫主持人進行口頭簡報及答詢
2017/04/24 (一) 複審結果公告
2017/05/01 (一) 計畫執行開始
2017/12/31 (日) 計畫執行結束
2018/01/31 (三) 繳交計畫成果報告

第一次計畫說明會實況

資料科學種子研究計畫的第一次說明會於 3/14 (二) 在資訊所 106 會議室舉辦,有二十多位的院內同仁參與。若錯過第一次說明會,對於本研究計畫尚有疑問者,歡迎參加第二次計畫說明會,將於 3/20 (一) 在基因體中心 1F 演講廳舉行。

 

中央研究院 106 年度資料科學種子研究計畫徵求書

本院「106年度資料科學種子研究計畫」即日起受理申請,請計畫主持人於 106 年 4 月 10 日前完成申請作業,逾期恕不受理。

資料科學 (Data Science) 是結合資訊、統計、及各領域的技術及應用,近年來由於機器學習 (Machine Learning) 及人工智慧 (Artificial Intelligence) 技術的快速進展,已在許多領域都有重要的突破。近期 Google AlphaGo 打敗圍棋高手,自動駕駛車的出現,以及將機器學習用來自動判讀病理切片、甚至根據網路上的發言來判斷是否有躁鬱症及自殺傾向等等,都是已實現或即將實現的技術,因此世界各國不論業界、學界均大量投入對人工智慧技術與應用之研發,以期未來在各界競爭之下能取得領先之地位。

我們希望能透過此計畫來推動院內的資料科學發展及在各領域的基礎或應用研究計畫,同時,推動院內外資料擁有者與資料處理專家之間的交流及合作,並從院內同仁與產官界的實質合作開始,帶動國內產官學研界的資料運用,增進社會福祉及帶動產業的技術提升及經濟發展。

資料科學種子研究群徵求以下三個類型的研究計畫:

  • 學知計畫:資料科學技術發展
    學知計畫主旨在於發展資料科學的學理,補助資料科學相關領域 (例如複雜資料統計分析、機器學習、深度學習、電腦視覺等) 理論的創新、方法的開拓與技術的突破。
  • 創新計畫:跨領域應用研究
    補助應用資料科學的跨領域研究。不論是在生命、數理及人社領域的研究主題,將資料導向 (data-driven) 的解題方式帶入,並使用各式的資料分析工具,包括,但不限於機器學習及深度學習,為這些領域注入新的動力,帶來新的視野及解題工具。
  • 產學計畫:與產業界的攜手合作
    補助院內研究人員與國內產業界的合作,包含,但不限於 IT 產業、資料經濟、金融保險、智慧機械、生技醫療、綠能科技、媒體/出版、零售流通及教育等產業的合作。

106 年度申請案預計於 106 年 4 月公告核定結果,通過之計畫於自 106 年 5 月 1 日起執行,執行期間至 106 年 12 月 31 日止。

補助原則

本院資料科學種子研究群的初衷在鼓勵以資料驅動 (data-driven) 的創新及探索性質研究,因此計畫申請不受院內其它計畫 (如主題、永續、深耕、前瞻等計畫) 的件數限制,惟每位研究人員每年以計畫主持人身份執行至多一件本研究群計畫為限。計畫主持人至少有一位須為院內專任或合聘之研究人員,除產學計畫需有一位任職於合作機構之共同主持人外,其他計畫/共同主持人需為符合科技部專題研究計畫主持人資格之學者專家。計畫經費只限於院內執行,不得外轉。

各計畫類型之計畫主持人及需求規範如下:

  • 學知計畫:由一位計畫主持人單獨提出
  • 創新計畫:由兩位計畫主持人共同提出。兩位計畫主持人必須一位熟悉欲解決的問題領域 (i.e., domain expert) ,另一位為熟悉資料收集、處理、分析方法的專家 (i.e., data scientist)。
  • 產學計畫:由一位計畫主持人執行及一位於合作廠商任職之共同主持人共同提出。合作單位必須與計畫主持人簽訂合作備忘錄,確認該單位將提供第一手資料及領域知識,以利產學合作計畫進行。合作單位包含民間營利或非營利機構,不包含政府機構及學研組織。

除計畫主持人外,各類型計畫團隊皆可包含至多兩位共同主持人一同執行。本計畫補助經費每期以不超過 100 萬元為原則。申請文件不齊或不符合規定者,不予受理。

計畫審查及重要時程

本研究群將成立跨領域之計畫審查小組,以新穎性影響力為主要評估標的,審查所有在期限內申請之計畫案。計畫重要時程如下:

2017/03/14 (二) 第一次計畫說明會 / 2pm – 3pm 於資訊所新館 106 會議室
2017/03/20 (一) 第二次計畫說明會 / 2pm – 3pm 於基因體中心 1F 演講廳
2017/04/10 (一) 計畫申請截止
2017/04/17 (一) 初審結果公告
2017/04/18 (二) 複審會議 / 1:30pm – 5pm 於資訊所新館 107 會議室
將邀請通過初審之計畫主持人進行口頭簡報及答詢
2017/04/24 (一) 複審結果公告
2017/05/01 (一) 計畫執行開始
2017/12/31 (日) 計畫執行結束
2018/01/31 (三) 繳交計畫成果報告

計畫申請人媒合

創新計畫 (跨領域應用研究) 鼓勵領域專家與資料技術者之間的合作,產學計畫 (與產業界的攜手合作) 鼓勵院內研究人員與院外資料擁有者之間的資料運用合作,此二計畫類型皆需要領域及資料專家的配合才能申請。因此,為免有興趣申請本種子計畫的申請人有興趣,但找不到合作者,研究群辦公室提供媒合服務,希望能幫助有意願的申請人找到專長及資源相符的合作伙伴。

意者請填寫「資料科學種子研究群計畫媒合申請表格」,我們將會儘可能地提供潛在的合作伙伴資訊給您。此媒合活動將長期進行,以利持續性地媒合有意願合作的計畫申請人及早預備,為下一期的資料科學種子研究計畫申請做準備。

資料科學種子研究計畫媒合申請表格:
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfSaR4t8XkAhoO5R671uEWYAprzu9KBBPgzpZJ7GIqfgjIwbw/viewform

媒合聯絡人:資訊所王瑞希女士,電話:27883799 #1668

申請方式

請填妥研究計畫書、摘要投影片及合作備忘錄 (產學計畫),在計畫申請期限內寄至 datasci@gate.sinica.edu.tw

      • 研究計畫書 (必備):請使用樣版文件,主文至多兩頁。下載
      • 摘要投影片 (必備):可使用樣版格式或自訂格式,至多五張投影片。下載
      • 合作備忘錄 (產學計畫申請案需提供):請基於制式契約修訂後與合作廠商簽訂。下載

計畫申請聯絡人:學術及儀器事務處專員  黃文櫻,電話:27899850

網站公告

研究群網站為 http://ds.sinica.edu.tw/  我們將在此網站上維護所有與此研究群相關的消息與資訊。有任何問題或建議也請不吝與我們連絡。

 

2017 Academia Sinica Data Science Seed Grant Program

Academia Sinica (AS) now accepts research proposals for the 2017 Data Science Seed Grant Program. Applicants should submit their applications by April 10, 2017. Any application beyond the deadline will not be considered.

1. The program office will form an interdisciplinary review committee to evaluate all the applications submitted by the deadline, with the evaluation criteria mainly on innovation and impact. The 2017 Academia Sinica Data Science Seed Grant Program seeks the following types of proposals:

  • Methodological Research: Data science methodology improvement
    Such proposals are expected to solidify technological foundation in data science, facilitating the theory innovation, methodology development, and technical breakthroughs in the fields such as advanced statistical science, machine learning, deep learning, computer vision, etc.
  • Innovative Research: Interdisciplinary applied research
    We call for interdisciplinary research using data-driven problem solving approaches. Such researches are expected to apply various types of data analytical tools, including, but not limited to machine learning and deep learning, into fields like life sciences, natural sciences, humanities, and social sciences. We expect that such research proposals can introduce new problem-solving paradigms into their respective domains, especially those where data-driven approaches are not commonly seen.
  • Industrial Research: Collaboration between academia and industry
    We also call for industrial research proposals in which researchers collaborate with profit or non-profit organizations in various industries, including, but not limited to, information technology, data economy, finance and insurance, smart manufacturing, biotechnology, green energy, media, publishing, retail, logistics and education.

The PI requirements for each project are as follows:

  • A methodological Research project should be led by a sole PI.
  • A innovative Research project should be co-led by two PIs.
  • A industrial Research project should be co-led by a PI and a co-PI in industry.

Each project should be led by a PI who is a full-time or jointly appointed researcher in Academia Sinica. Except for the industrial research projects, which should have a co-PI from the collaborative organization, co-PIs should be qualified to be PIs of projects from the ministry of Science and Technology.

2. This program aims to encourage data-driven innovation and exploratory research, and thus this call does not pose any conflicts with other grant programs funded by Academia Sinica, such as Thematic Research Program, Sustainability Science Research Program, Academia Sinica Investigator Award, Career Development Award, and so on. However, a researcher cannot carry out more than one project as a PI in the Data Science Seed Grant Program.

3. Please complete the research proposal, slides, and memorandum of cooperation agreement (required only for industrial research proposals), and send the application to datasci@gate.sinica.edu.tw. We will reply to confirm the submission.

  • Research Proposal (required): Please use the template, with the main content up to two pages.Download
  • Summary Slides (required): You can either use the template or your own template, with the main content up to five slides (excluding the cover slide).Download
  • Memorandum of Cooperation Agreement (required for Industrial Research proposals): Please use the template contract (minor revision is allowed) with the partner cooperation.Download

Contact: Ms. Wen Ying Huang, Department of Academic Affairs and Instrument Service, Tel: 886 + 2-2789-9850; Ms. Rusi Wang, Institute of Information Science, Tel:886+2-2789-9850.

4. Interested applicants should attend one of the following information sessions:
→ 2 PM,March 14 ,2017,Room 106 of Institute of Information Science.
→ 2 PM,March 20 ,2017, 2 PM,1F Auditorium, Genomics Research Center.