2025/4/09 Research Talk

Intermediate-Velocity Impact Testing of Additively Manufactured Metals and Lattices

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2024/10/30 AI防救災World Cafe

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2024/10/07 Research Talk

Hierarchical Deep-learning Neural Networks Artificial Intelligence (HiDeNN-AI)

Professor Wing Kam Liu
​([email protected])
Walter P. Murphy Professor, Northwestern University and
Co-Founder of HIDENN-AI, LLC ([email protected])

This seminar introduces the participants to mechanistic computational intelligence tools that can combine training/learning, calibrating, and solving (partial differential equations with unknown parameters) through deep learning-based computations for large-scale scientific and engineering (S&E) problems. The lecture covers the synergy between the interpolation and deep learning theories to increase the accuracy (Hierarchical Deep-learning Neural Network (HiDeNN)); extending the capability of HiDeNN using Convolution (C-HiDeNN); introduction of Tensor Decomposition (TD) to C-HiDeNN for learning and calibration of high dimensional data; and applications of C-HiDeNN in S&E. The advanced topics include kernel-based interpretation of deep neural networks and connection between interpolation and convolution-based methods. 

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2024/03/19 Gen AI and Hackathon

20240330智慧人居環境GenAI工作坊

各位同學好，因應AI的迅速崛起，相信有不少學子也將AI領域納入了自身的未來藍圖中，有鑒於此，國立臺灣大學土木系電腦輔助工程組的老師們於近年開設了一系列課程，老師們除了在校內推廣本系列課程之外，也希望將AI的種子向下扎根！

2024 GenAI Hackathon競賽即將於今年四月開始報名，為了讓高中生也有機會參與競賽，台大土木系電輔組特地規劃了一場工作坊。本工作坊不僅有生成式AI導論介紹，還包括了使用的工具平台介紹，讓學生們了解這一前沿技術的力量和潛力。我們將通過設計思考的方法，激發學生的創造力和解決問題的能力。相信通過參與本工作坊，學生不僅能學到最新的AI知識，更可以透過親手操作生成式AI工具，嘗試將理論轉化為實際可行的解決方案！

本次活動報名上限為10組（一組3-4人），一間高中以報名2組為限，若有多的名額將以報名順序錄取，因名額有限，歡迎有興趣參與的學生盡早報名。（一組填一份表單）
活動聯絡人 ：台大土木系 吳岱璇小姐 [email protected]

馬上報名

【2024 GenAI產業高峰論壇-AI生成˙無限可能】

由於ChatGPT的帶動，GenAI在去年引起全球關注，多元的應用層面屢屢突破想像，展現其提升生產力、促進產業創新的巨大潛力。國科會於今年啟動「推動各產業導入生成式AI先期計畫」，期能透過培育、示範與競賽來促進GenAI的創新文化，加速產業落地，為台灣打造具有全球競爭力的GenAI應用環境，持續推動台灣半導體產業之發展。
本計畫將於3月13日假台大醫院國際會議中心201大會堂舉辦「2024 GenAI產業高峰論壇-AI生成˙無限可能」大型論壇與計畫啟動會議，邀請前Google台灣董事總經理簡立峰先生等國內AI領域最負盛名的產學研先進，藉其對GenAI之洞察與經驗來啟發聽眾，期能帶動國內百工百業導入GenAI創新應用的浪潮，歡迎各界先進報名參加。
​報名網頁：https://www.accupass.com/go/2024GenAI

【2024 GenAI產業高峰論壇-AI生成˙無限可能】
時間：2024年3月13日 09:00~12:10
地點：台大醫院國際會議中心201大會堂(台北市中正區徐州路2號)
09:00-09:30 報到
09:30-09:40 貴賓致詞
09:40-09:50 《共創台灣AI新世代》 (台大智活主任 劉佩玲)
09:50-10:20 《AI時代˙台灣機會》 (前Google董事總經理 簡立峰)
10:20-10:40 《擁抱生成式AI：創新應用的機會與挑戰》 (Appier執行長 游直翰)
10:40-11:00 《生成式AI創新與提升生產力的新途徑》 (聯發科協理 葉家順)
11:00-11:20 茶敘
11:20-11:35 《百工百業用AI：2024 GenAI學習地圖》 (AIA校務長 蔡明順)
11:35-11:50 《台灣參戰！打造屬於我們的ChatGPT》 (台灣AI卓越中心執行長 李育杰)
11:50-12:05 《用AI製程讓製造智能》 (台大機械系特聘教授 覺文郁)
12:05-12:10 閉幕
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免費報名

Large Language Models for Engineering Applications

2023.12.29 10:00-12:00
Location: NCREE 13F

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AI倫理論壇

2023.12.20 國震101會議室

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SHORT COURSE
Generalized Finite Integration Method (GFIM) for
​ solving physical and engineering problems 

2023.11.03 13:00-17:00
Location: NCREE 13F

很高興能邀請到 Prof. Benny Hon 來開設他自己發明的廣義有限積分法短期課程。此方法能穩定的求解偏微分方程，歡迎大家報名參加！

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Workshop on fine tuning LLMs for your application

Time: 2023.06.07 10:00 - 11:45
Location: NCREE 13F
陳老師及台大土木系AI領域博士班團隊將於6/7早上十點和大家分享與討論如何用你的資料微調 large language models 如 GPT 4 來符合你的應用，
​歡迎有興趣的朋友參加，不需報名。

活動簡報

智慧人居環境工作坊即日起開始報名。

因應AI的迅速崛起，相信有不少學子也將AI領域納入了自身的未來藍圖中，有鑒於此，國立臺灣大學土木系電腦輔助工程組的老師們於近年開設了一系列課程，老師們除了在校內推廣本系列課程之外，也希望將AI的種子向下扎根，讓求知若渴的年輕幼苗們更深入了解AI如何與我們的生活緊密結合，期望在工作坊結束後，大家能滿載著收穫，也能對未來的志向有更清晰的目標。

本次活動報名上限為60人，歡迎各學生師長盡快報名。
活動聯絡人 ：台大土木系 吳岱璇小姐 [email protected]

AUGMENTED INTELLIGENCE AND INTERACTION SHARING

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恭賀黃琮煒、周遠同、李國頎、簡子堯、郭柏志、魏廷儒WHAT'S NEWS?團隊榮獲
​Space Apps Challenge　Best Use of Science獎項！

more

恭賀AI中心研究團隊榮獲
科技部工程司110年度「產學合作計畫線上成果發表暨績效考評會」​民生化材領域
產學成果-簡報組優良獎

恭賀張鈞程、羅昱恆、黃琮煒、周遠同榮獲第三屆 2022 Careerhack
​校園黑客松資料中心綠色運算類別冠軍獎！

本次第三屆 2022 Careerhack 校園黑客松競賽主題依企業實際面臨挑戰分為三大項目，整合微軟雲端技術，賦予學生進行數據收集與運算、自動化流程與分析，提升技術實力並以實際應用接軌業界，期待透過此次活動，能夠開發下列創新解決方案。
 
學生團隊展現創意、技術實力結合多方技術工具展現解決方案的完整性與可落地性，在長達兩個月的備賽與兩天競賽時間後，本校學生隊伍「what_is_new」從眾多參賽者中脫穎而出，拿下這次競賽「資料中心綠色運算」組的冠軍獎座。
 
在大數據的時代全球的資料中心的數量一直在增加，但同時也因為大量的碳排放量導致對環境造成很大的影響。所以這個題目目的在於如何以永續的思維來設計資料中心，並使用AI搭配環境溫度、冷卻系統等降低PUE (Power Usage Effectiveness, 電力使用效率)以達到節電降低探排量的結果。「what_is_new」整合過去機房溫度資料與氣象局的風速、風向、降雨量等資訊，以及使用LSTM (Long Short-Term Memory)模型預測廠房未來的溫度並依此做為改變廠房電力能源使用方式的判斷依據，並藉由MLOps的概念確保溫度的預測模型能夠持續地受到優化，能夠更好的面對當氣候異變時也能做好溫度的預測。

HIGHLIGHT

近期研究成果

AI中心之「人工智慧於防救災工程之發展與應用」計畫針對災區研發AI災損評估模型，前一階段因應破壞形式隨災害類型、地區建設不同，收集跨地區、災害影像，以訓練綜合災情影像辨識模型。此階段進一步考慮各階段救災任務，採用不同影像資源，如衛星、航照及無人機影像，因此加入台灣山區於莫拉克颱風後，所拍攝之航照影像，以及RescueNet無人機影像。初估所開發的AI模型災情辨識率約在70%左右，後續將以此基礎繼續精進AI模型的準確率與效能，並貼近實務面應用場景。