■ 活動介紹
資料科學的發展從前幾年的啟蒙正在逐漸落地中，快速更迭的 AI 技術更是不停的推陳出新。身為數據人的你，是否也擁有學不動的知識焦慮呢？這次的全新企劃「超硬派！數據實戰技術工作坊」將著重在硬核的技術，一起談談技術發展的應用與經驗，讓我們一起升級數據技能。
MLOps (Machine Learning Operations) 是一種應用機器學習模型的軟體工程方法。MLOps 使用 DevOps 的概念，用於機器學習領域之中，讓模型開發團隊相關成員能夠快速且敏捷地應用、部署和維護機器學習模型。這次主題「MLOps 大小事：讓機器學習模型效益最大化」邀請目前在 InfuseAI 擔任客戶成功工程師的育維，將會簡介 MLOps 的大小事情，讓已經熟悉機器學習開發的朋友們，能夠透過高效的流程與方法，讓機器學習能夠實際運用在 Production 環境之中。
■ 適合對象
資料科學專案通常會有一個團隊組成，當中可能會包含來自不同背景和領域的夥伴，「超硬派！數據實戰技術工作坊」適合以下對象參與：
- 有數據分析但沒有程式開發經驗，入門 AI 實戰術
- 有程式開發但沒有數據分析經驗，掌握 AI 技能樹
- 有數據分析和程式開發兩者經驗，升級 AI 技術力
■ 時間與活動方式
* 時間：2023/01/06 （五） 20:30 - 21:30
* 地點：Youtube 線上直播（可重複回放）
■ 活動流程
* 20:30 - 20:40 線上報到
* 20:40 - 21:20 MLOps 大小事：讓機器學習模型效益最大化
* 21:20 - 21:30 線上互動與問答環節
* 21:30 - 回饋與交流時間
■ 講者資訊
➤ 劉育維 SimonLiu | InfuseAI 客戶成功工程師
在人工智慧領域已工作四年時間，從過去把模型透過Cronjob預測結果產生報表，讓使用者自行拿取所需的當日報表，到現在讓 Yolov7 圖像偵測模型等大型模型，能夠以API形式進行部署與監控，或者透過前端呈現方式，讓使用者能夠了解如何使用機器學習模型，並且滿足各個產業的專案需求，我也持續關注如何讓機器學習與軟體工程之間如何融入並且相互套用，讓機器學習模型能夠很輕鬆的落地於各個產品線中，使模型能夠在各產業中產生價值。
➤ 張維元 | 資料科學與網站開發雙棲工程師
擅長網站開發與資料科學的雙棲工程師，斜槓於程式社群 【JSDC】核心成員及 【資料科學家的工作日常】粉專經營。目前在 ALPHACamp 擔任資料工程師，同時也在中華電信、工研院與多所學校等單位持續開課。擁有多次國內大型技術會議講者與競賽獲獎經驗，曾獲得 2018 台灣總統盃黑客松 冠軍隊伍與 2016 微軟 Imagine Cup 台灣區冠軍，持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的分享。
■ 其他注意事項
* 主辦單位保有隨時修改及終止本活動之權利
* 本場活動為線上直播活動，請務必確保報名信箱可以正確存取 Youtube 直播
* 如有任何變更內容或詳細注意事項將公布於報名頁面與信件通知
