2023 iThome 鐵人賽
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AI & Data
Day 24
2023-09-28
1796
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以 OpenAI 以及 LangChain 實做我的聊天機器人 系列
[D24] LangChain 專題實做 - 「例句學習」教材生成
在前面的文章裡，我們稍微偏離了原先設定的專案實作路線。這主要是因為，我們認為在沒有完整介紹外部資料的讀取、文本處理、文本嵌入及向量資料庫等議題之前，很難讓讀者完...
Ted Chen
AI & Data
Day 3
2023-09-18
1794
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30天內成為NLP大師：掌握關鍵工具和技巧 系列
【Day 3】電腦該怎麼理解人類的語言 (下) - 模型理解文字的方式
今日學習重點 我們昨日學習了如何進行詞彙的劃分以及建立標記器，今天我們將繼續進階內容，探討模型如何理解文字。今日的主要學習內容將包含以下三點: One-hot...
austin70915
AI & Data
Day 1
2023-09-13
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從零到英雄：用GCP建立AI交易體系 系列
Day1 量化交易簡介：資料取得、儲存
超晚才開局的我要開始寫文章啦，大家程式設計師節快樂，做了十幾年的交易，量化交易也做一段時間了，近期想說都沒有人寫量化交易在雲端服務系統上的應用，所以我就來補一下...
wu850206
AI & Data
Day 14
2023-09-29
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AI白話文運動系列之「A！給我那張Image！」 系列
CNN經典論文實戰(一)--LeNet與AlexNet
前言 昨天我們講了一些歷史故事，主要是在介紹CNN界的兩位始祖：LeNet與AlexNet，一來是讓大家知道CNN的歷史比我們想像的還要久，二來也是藉由他們說...
理工哈士奇嗷嗚嗷嗚
AI & Data
Day 17
2023-10-02
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OpenAI 從提示工程（Prompt Engineering)到語義核心(Semantic Kernel)的實踐 系列
Semantic Kernel的實踐：Semantic Kernel - Plugins開發篇 Semantic functions (Part 1)
前言 前一篇我們認識了Plugins以及它在Semantic Kernel裡的作用，本篇就開始動手來打造Plugins，首先來看的semantic functi...
Ian
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Day 21
2023-10-04
1780
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揭開黑箱模型：探索可解釋人工智慧 系列
[Day 21] Propagation-Based：探索反向傳播法的可解釋性
今天所要談 Propagation-Based 方法在 CNN 中的作用是透過計算梯度、反向傳播或不同層的特徵來量化每個像素或特徵對預測結果的影響。 從昨天的...
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