2025 iThome 鐵人賽
沒在獨自升級的 一起來
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Day 14
2025-08-24
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從0開始：傳統圖像處理到深度學習模型 系列
Day 14 – 卷積神經網路（二） AlexNet 與 VGG
AlexNet 在 2012 年之前，舉世聞名的 ILSVRC (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challen...
hibiki
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Day 26
2025-10-10
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AI 營養師 + Web3 數位健康護照 系列
Day26. 手動測試已經測到厭世了嗎？這次就請 AI 幫忙測～練習用 Chrome DevTools MCP 自動測試
ChatGPT 問世之前有句至高無上的名言：「萬事問 Google」;時至今日，這句名言也跟著進化成：「萬事問 ChatGPT/AI」了～ ChatGPT 從...
楊舒安
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Day 23
2025-09-17
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實戰派 AI 工程師帶你 0->1 系列
Day 23: MoE 基礎觀念
前情提要 昨天我們已經將 GQA 分步驟實作完了，目前大部分 LLM 都是走這種架構，所以了解一下。 參考文章 & 圖片來源 https://www.c...
jeremylee
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Day 26
2025-10-10
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零基礎 AI 入門！從 Wx+b 到熱門模型的完整之路！ 系列
【Day 26】GPT 落伍了嗎？來看看 LLaMA 怎麼反向壓制參數怪獸
前言 自從 GPT 系列爆紅之後大家一提到大型語言模型，腦中浮現的幾乎都是那幾個熟悉的縮寫 GPT-2、GPT-3、GPT-4⋯⋯ 但有趣的是這幾年另一條技術支...
austin70915
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Day 14
2025-09-28
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RAG × Agent：從知識檢索到智慧應用的30天挑戰 系列
Day 14｜RAG 評估方法概要：量化效能，避免幻覺
這次要講的內容是 如何去評估 RAG 的效能。我們使用 RAG 的最大原因，就是希望能避免 LLM 產生幻覺，但問題是：即使結合了檢索，我們仍然不能百分之百保證...
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Day 4
2025-09-18
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30 天了解 AI & Data：入門到實作 系列
【DAY4】監督式學習：核心概念與流程整理
前言 昨天我們快速比較了 AI、ML、DL 的差異，並提到 ML 的一大類型是 監督式學習 (Supervised Learning)。那麼，監督式學習究竟是怎...
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