敲碗數 0 機器學習應用於語音相關服務

利用這30天紀錄機器(深度)學習在語音相關領域應用的場景，以及實際實作時會用到的技術、方法、工具等。

pwhsiao

敲碗數 0 用心搞懂數據分析

在這三十篇文章中，將分別以理論、工程、實務等等不同的角度來看、來學習什麼是數據分析。包括時下主要的幾種精典數據模型、工程實務上穩健的模型、以及目前發展中的運算架構等。 最後會帶入數據系統化呈現，以實例檢視整個過程。

usingunix

敲碗數 0 AI x 日常 x 60天

第二次參加鐵人賽，繼續前一年的紀錄吧！(連標題都延用) 去年的傳送門： https://ithelp.ithome.com.tw/users/20078373/ironman/3659 身為一個不專業的AI工程師， 目前對於本專欄主題沒有特定的想法， 應該會偏向電腦視覺演算法相關的。 可能是最近工作上遇到的問題，或是分享有趣的論文。 （如果太忙可能會塞一些以前的演講筆記XD

AlittleQ

敲碗數 4 人工智慧在音樂領域的應用

AI在音樂上的各種應用， 在近十年來已有了許多蓬勃的發展， 同時也有不少令人經驗的成果。 這系列的文章會以不具備音樂與程式背景的人都能夠簡單的理解這些技術的背景以及目前所發展出來的應用，希望能夠同時幫助到 ： 1. 對AI音樂有興趣但沒有但多音樂背景的IT人。 2. 對AI應用在音樂領域上感興趣想知道如何使用但沒有資訊背景的音樂人。 3. 任何對此主題有興趣的人。

fd2

敲碗數 0 從 Training 到 Deployment : 原來業界 AI 這樣做

主要說說自己在業界所看到的AI工程都是怎麼做的，會從資料的準備到訓練到部屬等等簡介 以及包含自己平常是如何查詢相關最新的研究成果等等還有包含怎麼做筆記的 內容偏向簡單介紹，所以不用擔心會太深入而看不懂XD 因為也算是新手，所以若是講的有誤也歡迎指出喔~

zivzhong

敲碗數 0 [Computer Vision] 電腦視覺下的人臉

內容會分為下面幾個主題： 1. 人臉辨識與人臉識別 2. 人臉lankmarks 3. 戴口罩後的人臉是不同人? 4. 讓你的臉與電腦互動

山姆大叔

敲碗數 1 新手一起來Azure上玩 NNI (auto-ML的一種)

1.甚麼是auto-ML？ 2.為什麼要選NNI？ 3.NII可在那些環境玩？ 4.在AML(Azure Machine Learning)上玩，前置作業為何？ 4.1Windows連上AML，安裝Azure CLI。 5.Pytorch的”Hello World”—MNIST 6.單一實驗，可在本機端玩一玩。 7.Hyperparameters的組合不少，會頭昏。 8.讓NNI上場，讓大家可翹腳玩Game、看片。 9.騙你上車後，其實還有未盡之處…

Newbie

敲碗數 1 [自然語言處理NLP]BERT系列Model的應用、訓練技巧與實戰

2018年，BERT旋風襲捲自然語言處理（NLP）界，此後迅速成為SOTA模型被應用於各NLP任務中。BERT的核心思想是「Transformer」模型架構與「預訓練語言模型」這兩個概念，至今仍然是NLP領域的主要范式，無法被超越。雖然BERT效果好，得到廣泛使用，但從BERT被發明到現在也已過去了三年時間。三年時間，研究者們做了哪些改善？如何讓BERT引領的思潮繼續發揮更大更強的作用？ 本主題系列文章將著重探討最新的BERT相關模型（包括不限於RoBERTa, DeBERTa, BART, Longformer等等）的應用方式、訓練技巧，一切為了實戰。

wow1310s

敲碗數 0 從零開始的套牢生活 - AI股票預測系統

以機器學習的方式研究股票運作， 從零開始建立AI專案，入門零門檻， 循序漸進的帶你步入AI領域， 網路爬蟲、資料工程、大數據分析、深度學習模型， 30天後上述東西你都可以學會， 還不快訂閱，跟著我一起開始套牢生活！

Greysuki

敲碗數 0 Deep Learning 從零開始到放棄的 30 天 PyTorch 數字辨識模型

希望利用三十天的時間，從零開始介紹基礎的 Deep Learning 知識，並教學如何利用 Python 和 PyTorch Framework 訓練出屬於自己的第一個數字辨識模型，輔助有興趣的人入門，也當作自己在這條道路上的紀錄

CrazyFire