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共有 670 則文章

技術 疫後數位未來想像

在未來的疫後世界當中,所有的事物都需要靠科技網路來維持,不論是工作還是娛樂都需要網路來幫助,也因此在疫情的世界當中,為了要避免人們的接觸,都需要靠網路的幫助來維...

鐵人賽 AI & Data DAY 2
人機結合 數據與學習 系列 第 2

技術 建立

在當代的社會中,當前的科技發達且複雜,許多的人都不斷地開發新的程式語法及語言在物質文明的世界中,生活上有許多商業行為都太複雜,需要多方的資訊來輔助,不論是哪一種...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 Day 17:TensorFlow 2 Object Detection API 實作

前言 前一篇介紹如何安裝 TensorFlow 2 Object Detection API,今天我們就來實作一個簡單的物件偵測(Object Detectio...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 2

技術 【零基礎成為 AI 解夢大師秘笈】Day02 - Python Basics II

斜槓學習 – 零基礎成為 AI 解夢大師秘笈 前言 系列文章簡介 大家好,我們是 AI . FREE Team - 人工智慧自由團隊,這一次的鐵人賽,自由團隊將...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 1

技術 【零基礎成為 AI 解夢大師秘笈】Day01 - Python Basics I

斜槓學習 – 零基礎成為 AI 解夢大師秘笈 前言 系列文章簡介 大家好,我們是 AI . FREE Team - 人工智慧自由團隊,這一次的鐵人賽,自由團隊將...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Day 16:TensorFlow 2 Object Detection API 安裝

前言 筆者曾介紹過物件偵測(Object Detection),請參閱【這裡】,三年來,整個技術的演進又提升了不少,尤其是YOLO演算法已經進化到第5版了,而且...

鐵人賽 AI & Data DAY 15

技術 Day 15:戴口罩偵測實作

前言 因應新冠病毒的防堵,企業及公共場所多強制戴口罩,這一篇就來實作如何利用AI偵測是否戴口罩。 前一篇談到預先訓練好的模型(Keras Application...

鐵人賽 AI & Data DAY 14

技術 Day 14:預先訓練好的模型(Keras Applications)

前言 之前我們都是自建模型,事實上 Keras 引進很多預先訓練好的模型(Keras Applications),他們都是屬於影像辨識的模型,大都是各屆影像辨識...

鐵人賽 影片教學 DAY 1
全民瘋AI系列 系列 第 1

達標好文 技術 [Day 1] 全民瘋AI系列目標介紹

全民瘋AI系列 第12屆iT邦幫忙鐵人賽 前言 本系列教學將介紹常見的機器學習演算法,最後再將所學套用在實際案例。例如AI模型的前後串接,以及API伺服器部署...

鐵人賽 AI & Data DAY 13

技術 Day 13:測試 CNN 的桌面程式

前言 前一篇利用【資料增補】(Data Augmentation)技術,擴增訓練資料,對於準確率是否有真的提升嗎? 這次,我們就來實作一個具有書寫介面的桌面程式...

鐵人賽 AI & Data DAY 12

技術 Day 12:影像資料增補(Data Augmentation)

前言 前一篇利用CNN辨識手寫阿拉伯數字,其實有幾個缺點: MNIST 的訓練資料與滑鼠撰寫的樣式有所差異,我猜 MNIST 的資料收集應該是請受測者寫在紙上...

鐵人賽 AI & Data DAY 11

技術 Day 11:卷積神經網路(CNN) 剖析與視覺化

前言 從這一篇開始,我們要開始介紹一些演算法及其應用,了解 Keras 的進階用法。首先,介紹【卷積神經網路】(Convolutional Neural Net...

鐵人賽 AI & Data DAY 10

技術 Day 10:運用自訂Callback 追蹤訓練過程( Keras )

前言 之前我們測試過一些內建的Callback,這次筆者要自訂 Callback,將損失寫入 Pandas Data Frame,並且作圖畫出優化的軌跡。 可監...

鐵人賽 AI & Data DAY 9

技術 Day 09:再探TensorBoard

前言 上一篇簡單介紹 TensorBoard 的功能,並且測試以下功能: 追蹤損失和準確率等效能衡量指標(Metrics)。 將圖片寫入 Log。 這次,我...

鐵人賽 AI & Data DAY 8

技術 Day 08:TensorBoard 的初體驗

前言 TensorBoard 是 Tensorflow 提供的視覺化工具,功能非常強大,除了可以顯示訓練的過程,也可以顯示圖片及語音。在訓練的過程中就可以啟動T...

鐵人賽 AI & Data DAY 7

技術 Day 07:Keras Callback 的使用

前言 Callback 可以在模型訓練過程中觸發事件,記錄訓練過程產生的資訊、在查核點(Checkpoint)對模型存檔、迫使訓練提早結束...等,除了可以使用...

鐵人賽 AI & Data DAY 6

技術 Day 06:Keras 模型結構

前言 從這篇起,我們就Keras各部分的功能進行研究,包括: 模型結構 執行工作記錄(Callback 及 TensorBoard) Dataset Esti...

鐵人賽 AI & Data DAY 5

技術 Day 05:神經網路的效能調校(續)

前言 上一篇我們作了一些實驗,對單一參數作各種數值的比較,但是,如果同時使用多個參數作各種組合的比較,那就需要撰寫迴圈了,讓每一種組合依序執行,再加上 Cros...

鐵人賽 AI & Data DAY 4

技術 Day 04:神經網路的效能調校(Performance Tuning)

前言 上一篇,我們完成了手寫阿拉伯數字的辨識,但同時也留下很多的問題: 為什麼模型要設成兩層完全連接層(Dense)? 為什麼第一層完全連接層(Dense)要...

鐵人賽 AI & Data DAY 3

技術 Day 03:撰寫第一支完整的 Keras 程式

前言 上一篇,我們完成了一個神經元的計算,如果要完成整個神經網路的計算,一個一個神經元撰寫,程式碼可能要很多迴圈,才能完成多層式的神經網路,因此,深度學習套件又...

鐵人賽 AI & Data DAY 2

技術 Day 02:梯度下降與自動微分

前言 上一篇講了一堆安裝的困難,如果,本機安裝不起來,可以直接使用Google Colaboratory 雲端環境,它有免費的GPU/TPU 可使用,而且常用套...

鐵人賽 AI & Data DAY 1

達標好文 技術 Day 01:輕鬆掌握 Keras

Keras 不是很簡單嗎? Keras 是深度學習最簡單的敲門磚,但是,計畫趕不上變化,所有市面上的書籍都追不上 Keras 版本的更新,例如: Google...

技術 9/11(五)賽靈思Xilinx Vitis實作開發課程(年度僅此一梯,限12位)

有鑑於AIoT、5G、深度學習及邊緣運算等熱潮,2020年財團法人資訊工業策進會與Xilinx共同推動人工智慧(AI)人才培訓,實作教學(限12位),年度僅此一...

技術 優化雙雄 -- 最小平方法(OLS) vs. 最大概似法(MLE) , Part 2

前言 【上一篇】介紹了最小平方法(OLS),接下來,就來欣賞一下『最大概似法』(Maximum likelihood estimation, MLE),它是另一...

技術 優化雙雄 -- 最小平方法(OLS) vs. 最大概似法(MLE) , Part 1

前言 很多演算法在參數計算時,常會使用最小平方法(OLS)或最大概似法(MLE)求解,因此,努力K了一下,把心得記錄下來,希望能與同好分享。 其中,涉及數學證明...

技術 dlib安裝心得 -- Windows 環境

前言 剛剛克服了 YOLO v4 安裝的問題,又碰上另一個 C library 需要安裝,真是頭痛。dlib 是一個機器學習的函數庫,它包含許多功能(可參考官網...

達標好文 技術 YOLO v4 建置心得 -- Windows 環境

前言 YOLO 是一個即時物件偵測(object detection)的模型,它處理速度可達 30 FPS,可以用在視訊上偵測移動的物體,平均準確度(mAP)可...

技術 利用自然語言處理協助學生度過難關——均一 AI 工程師柏任技術分享

均一教育平台身為台灣目前規模最大的線上教育平台之一,團隊打拼的方向一是建構優質而免費的線上學校,二是透過功能開發、師資培訓,協助老師、家長能夠更省時省力地陪...

技術 AI帶來流量計更聰明

流量計更聰明早期工業缺少了物聯網也無雲端化當下多了兩個英文單字叫[AI]AI到底哪樣協助工業用的流量計更方便性 我們先了解早期流量計做了甚麼1. 瞬間流量2....

技術 以總統民調學習抽樣理論

前言 這一陣子總統大選幾乎天天有民調,各家調查結果大相逕庭,調查結果相差10~20%,但每一項民調都宣稱『信心水準95%,抽樣誤差為正負3.0%』,照理講不是應...