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112-2財經素養課程專題講座活動報導-邊緣人工智慧與感測器技術的整合-校友義明科技股份有限公司張鴻德董事長
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邊緣人工智慧與感測器技術的整合
Integration of Edge AI and Sensor Technology
高一誠班 王培德、 高一愛班 游心辰 報導
5月23日下午，非常榮幸邀請到義明科技股份有限公司張鴻德董事長蒞校演講，為同學們帶來「Edge AI and sensor Technology Integration」講座。張董事長是再興高中第二屆校友，畢業後就讀清華大學化工系，並赴美進入加州大學戴維斯分校，在矽谷工作25年後回台創業。
學長首先為大家介紹台灣在IC製造與IC設計上的優勢，並指出這個產業不僅需要電機系的人才，在感測器領域也需要懂化學、化工、材料、物理等領域的專才。他表示感測器主要功能是將各種監測到的訊號轉換為電訊號，因此相關人才需要具備跨領域的知識與技能。接著便進入到講座的正題：感應器與公司技術、邊緣AI與TinyML、感應器技術與產業的發展挑戰。
第一部分學長先介紹了義明科技的合作公司，包括台積電與聯電，而客戶包含三星、微軟和高通等世界各大公司。並介紹其公司生產的感測器應用於居家、載具、PC與穿戴式裝置等，包含飛行時間距離TOF與人員出現感測器。也說明其感測器傳送到主晶片的過程與偵測電磁波的波段差別:除了常見的可見光400-700奈米以外，1300-1400奈米的波段可以應用在皮膚感測器，大眾所使用的Air Pods 3就有應用到此技術。
接著學長提到了Edge AI，也就是將人工智慧設置在邊緣伺服器或感測器上，不須將資料傳送到核心伺服器進行處裡就可以完成判斷的工作，可以減少感測器和人工智慧判斷所需的電量，判斷也會更為穩定。實際的應用上也有許多好處，學長提到運用在攝影機上時，可以增加隱私和裝置的可靠度，又因為訊息傳送的距離較短，Edge AI運用在交通工具上可以減少判斷所需的時間，減少延遲時間，準確度也會上升。而其中的Tiny ML則是一種極小的機器人或人工智慧，在現今的數位產品日漸縮小體積下Tiny ML就是用於現在的產品，作為產品的感應器。
再來，學長向我們介紹了訓練AI時的四大要素:1.模型 2.數據 3.算力 4.實用情境。在製造模型的部分，要進行數據分析，經過分析之後得到一個模型，再調整所需的模型。將判斷出偽陰性和偽陽性的機率降到最低，或根據需求調整可以容忍得偽陰性和為陽性的比例，以此做出所需的AI模型。
演講結束之後，許多同學留在會場中與學長近距離談話，同學問了學長關於選系、創業經歷等問題，學長與同學們認真答覆，總結最重要的一句話便是「韌性是成功的關鍵」。經過此次的演講後再興的同學都學習到許多社會經驗與最新技術，並對未來的職涯發展有了進一步的認識。
活動相片請連結
https://drive.google.com/drive/folders/1OeRYDibIc_SobdtXBEguHmdsPb1I6M2J?usp=sharing
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