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「人工智慧應用研究員」,徵的就是你!透過AIdea,擴大徵選「醫學影像檢測」演算工程團隊成員。解題表現優異,將獲得面試機會! 讓機器理解人類語音所表達的訊息,一直以來是業界、學界共同努力的方向。語音辨識(speech recognition)技術擁有數十年的研究歷史,在AI人工智慧興起後又掀起另一波新浪潮,中文語音辨識是否能有新的突破,快來參加本議題跟大家說你就是中文語音資料的專家。 本議題資料集節選自科技部推出的「AI語音數據資料集」,內容包含中國四大文學名著,紅樓夢、三國演義、西遊記、水滸傳,以及警察廣播電台的路況報導,和教育廣播電台的新聞時事等。共有1,751個音訊檔案分為八個類別,參加者須透過音檔辨識為八大分類的那一種。 議題資料來源:AI語音數據資料集
「人工智慧應用研究員」,徵的就是你!透過AIdea,擴大徵選「自動光學檢測」演算工程團隊成員。解題表現優異者,將獲得面試機會!自動光學檢查(簡稱AOI)[1],為高速高精度光學影像檢測系統,運用機器視覺做為檢測標準技術,可改良傳統上以人力使用光學儀器進行檢測的缺點,應用層面包括從高科技產業之研發、製造品管,以至國防、民生、醫療、環保、電力…等領域。工研院電光所投入軟性電子顯示器之研發多年,在試量產過程中,希望藉由AOI 技術提升生產品質。本次邀請各界資料科學家共襄盛舉,針對所提供的 AOI 影像資料,來判讀瑕疵的分類,藉以提升透過數據科學來加強 AOI 判讀之效能。Reference[1] https://zh.wikipedia.org/wiki/自動光學檢查
「人工智慧應用研究員」,徵的就是你!透過AIdea,擴大徵選「醫學影像檢測」演算工程團隊成員。解題表現優異,將獲得面試機會!美國國立衛生研究院(NIH)公開擁有32,000張電腦斷層掃描(Computed Tomography, 簡稱CT)影像的大型成像資料庫,稱為DeepLesion,資料來自NIH臨床中心(Clinical Center)4,400多名病患。不同於目前公開的病變醫學影像資料庫,僅能偵測單一類型病變,DeepLesion涵蓋範圍為全身,如肺結節、肝腫瘤、淋巴結腫大等。請使用下載的資料庫與灰階CT影像,建置用於偵測病變位置的模型,位置共有8種,分別為:Bone—骨頭Abdome—腹部Mediastinum—縱膈Liver—肝臟Lung—肺臟Kidney—腎臟Soft tissue—軟組織Pelvis—骨盆資料來源:https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-clinical-center-releases-dataset-32000-ct-images