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【 聯發科技大舉徵才 | 釋放大量 AI 職缺 】
成為 AIoT 未來智慧人才！
#歡迎應屆畢業生 #聯發科xYourator #EdgeAI


【 MediaTek Taiwan 】
為全球領先的 IC 設計公司，其晶片融入我們的生活，全球 20% 居家環境都可以見到，且近三分之一的手機均內建聯發科晶片

【 MediaTek's AIoT 】
AI 結合 IoT 是未來的重要趨勢，聯發科的 AIoT 計畫能與世界知名品牌共同推動，研發出具有 Edge-AI 功能、全新用戶體驗的物聯網設備


【 AI 人才招募計畫 】
聯發科與 Yourator 共同推出，透過職缺整理、人物專訪，將資訊完整的傳遞給 AI 人才


【 招募職缺 】歡迎應屆畢業生
◎ 人工智慧軟體工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/hO4JFB2y

◎ 運算系統工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/vx3UONXb

◎ AI 處理器設計工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/yBPHiE4N

◎ 電腦視覺與影像處理演算法工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/ZSR4Vzxm

◎ AI IC 軟體工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/M2sLzpOr

◎ CPU post-silicon 分析驗證流程開發
https://mediatek.teamdoor.io/s/Sn97VBdN

◎ 人工智慧優化軟體工程師
https://mediatek.teamdoor.io/s/Gz33EzNk

◎ CPU System 軟體工程師
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◎ AI 處理器軟體開發工具工程師
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◎ SoC 平台軟體工程師...and more!
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【 在 Yourator 你可以上傳任何形式的履歷 】
➜ https://yourator.pse.is/3ngqcr

✍ 線上課程介紹：現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案

人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學，例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域，涉及幾個子領域，如機器學習、機器人學和電腦視覺。

為了讓公司變得更有競爭力，並且快速增長，他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今，人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用，從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。

近年來，人工智慧人才的需求呈指數級增長，而且不再侷限於矽谷！Forbes 雜誌稱，人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。

本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用，如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 )，以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。

本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外，我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素，包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外，本課程經過精心設計，涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。

以下是我們將要做的專案摘要:

✅ 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
✅ 專案 #2(應用在醫療保健中的 AI ) : 使用人工智慧檢測和定位腦腫瘤
✅ 專案 #3(應用在商業/市場行銷的 AI ) : 使用自動編碼器和非監督式學習演算法進行商城客戶區隔( Segmentation )
✅ 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛，AutoPilot )預測信用卡違約
✅ 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
✅ 專案 #6( Explainable AI): 使用 GradCam 揭示人工智慧的黑盒特性並可視化隱藏層

對此課程有興趣，請參考底下留言區

#Relimetrics 創辦人暨執行長Kemal Levi接受DIGITIMES專訪，分享其對Relimetrics在工業5.0所能發揮的對高精密品管自動化的解決方案，並表示其未來5年的使命是以人工智慧(AI)驅動製造業，顛覆智慧製造的領域。

自動駕駛汽車，又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人，為一種運輸動力的無人地面載具。作為自動化載具，自動駕駛汽車不需要人類操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化，大多數均為原型機及展示系統，部份可靠技術才下放至量產車型，逐漸成為現實。

自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS及電腦視覺等技術感測其環境。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路，以及障礙與相關標誌。根據定義，自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料，更新其地圖資訊，讓交通工具可以持續追蹤其位置。

自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間，第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年，卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫；1987年，梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後，許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以後，伴隨著資訊科技的進步，更是突飛猛進，全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被製造出來，特斯拉汽車率先推出特定環境下的自駕車。