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共有 670 則文章
鐵人賽 AI & Data DAY 25

技術 [Day 25] XAI在影像處理中的瑕疵檢測:解釋卷積神經網路的運作

隨著鐵人賽進入尾聲,相信各位已經對可解釋人工智慧(XAI)領域有了一些初步的了解。在接下來的幾天中,我想透過一些實際的例子來介紹 XAI 的實際應用,藉此展示如...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 Day 23: 青梅煮酒論英雄 - AI作曲工具統整整理

今天我們來把前面介紹過的所有AI作曲工具用表格的方式來做個整理 我們在前面的21天裡介紹了許多以AI為基底來作曲的許多應用工具,這些工具有的僅提供網頁上使用、有...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 開箱即用Plugins

前言 Semantic Kernel做為一個SDK,除了提供一個標準化的開發模式之外,也針對一些常用功能提供內建已標準化的Plugins,這些Plugins稱為...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 Day 22: 線上DAW的天花板 - AI作曲 BandLab

把BandLab放在這邊才介紹是因為他主體其實是一個特別強大的DAW,然而他也提供了AI作曲的功能 BandLab是一套特別強大的線上DAW系統,在使用Band...

鐵人賽 AI & Data DAY 24

技術 [Day 24] LSTM的可解釋性:從時序資料解析人體姿態預測

在這個系列中,我們已經介紹了深度神經網路中的DNN(深度神經網路)和CNN(卷積神經網路),以及它們如何透過不同的方法進行模型解釋。今天,我們將深入探討如何使用...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇- Native Function 多參數傳遞

前言 到目前為所寫的Native Function都是只有一個參數的,但現實場景中多個參數的運用是很常見的需求,本篇內容就來介紹如何建立與使用多參數的Nativ...

鐵人賽 AI & Data DAY 23

技術 [Day 23] Attention-Based:使用注意力機制解釋CNN模型

近年來注意力機制(Attention Mechanism)已經成為深度學習和神經網路領域的一個重要研究。它不僅能夠改善模型的性能,還可以增強模型的解釋性。201...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 Day 21: 在座的各位...都是 _ _ - AI作曲 Suno.ai

前面介紹的AI Audio Generators,基本上都著重在純音樂(BGM)的生成,而今天所要介紹的Suno.ai則是把人聲也加入AI生成模型裡。 Sun...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇 Semantic Function調用Native Function

前言 前一篇介紹如何撰寫 Native Functions,並且示範如何在程式流程中依邏輯順序分別調用 Semantic Function與Native Fun...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 Day 20: Audio Data在手,跟我走! - AI作曲 Stable Audio

Stable Audio是Stability AI開發的第一個用於AI創作音樂的產品。與MusicLM以及MusicGen相似,使用者可以通過輸入prompt來...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 [Day 22] CAM-Based:如何解釋卷積神經網路

CAM(Class Activation Mapping)是一種用於解釋卷積神經網路(CNN)模型在圖像分類任務中的預測的技術。它的目的是生成一個視覺化的熱圖,...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇 native functions

前言 前面二篇談論如何建立與使用 semantic functions,接下來要談的就是Plugins的另一種function型態 - native funct...

鐵人賽 AI & Data DAY 21

技術 [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...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 19
不同的AI 系列 第 19

技術 如何数据收集

根據上文gpt的敘述选择数据来源: 选择一个或多个数据来源,如网站、社交媒体、论坛、新闻网站等。数据爬取: 使用爬虫库(如Scrapy、Beautiful So...

鐵人賽 IT管理 DAY 30

技術 Five mins RPA | 30. 【完賽啦!】GoogleDrive 操作:檔案上傳與下載

GoogleDrive API 今天是最後一篇文章了,要利用雲端使用 GoogleDrive 的應用,GoogleDrive 資料取用等等的,這將會是我們自動化...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 Day 19: 尬廣跟上不落人後 - AI作曲 MusicGen

在Google MusicLM搖旗之後,Meta(Facebook)很快地也跟進了利用Audio音樂當基底來訓練模型生成Audio音樂的腳步,發布了自己的Mus...

鐵人賽 AI & Data DAY 20

技術 [Day 20] Gradient-Based:利用梯度訊息解釋神經網路

在深度學習中梯度訊息扮演著關鍵的角色,尤其在神經網路的訓練過程中。梯度代表了函數相對於參數的變化率,它告訴我們如何調整神經網路的權重和參數,以最小化或最大化一個...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - Plugins開發篇 Semantic functions (Part 2)

前言 在前一篇文章中,探討了Semantic Functions的Inline寫法,透過Prompt Engineering的概念,展現了LLM模型的能力。然而...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 Day 18: 一隻穿雲箭 穿軍萬馬來相見 - AI作曲 MusicLM

在2022年年底ChatGPT爆炸般的橫空出世後,各種AIGC相關應用如雨後春筍般不斷地冒出來,雖然對於ChatGPT來說,AI的音樂生成還無法像其他領域應用...

鐵人賽 IT管理 DAY 29

技術 Five mins RPA | 29. GoogleSheet 操作:RPA 調整表格

GoogleSheet API 在確認 Google Cloud Platform 的 API 憑證開立後,我們已經能夠任意的使用 GoogleSheet 的...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 Day 17: Midi與Audio的那些小事

前面我們介紹的幾個AI作曲工具,雖然各家各有各的技術,但以最基本的層面來說,絕大部分都是在Midi檔案上面在做創作,再透過一些後續的處理來生成完整的樂曲,而接下...

鐵人賽 AI & Data DAY 19

技術 [Day 19] Perturbation-Based:如何用擾動方法解釋神經網路

如果想要了解一張圖片中哪些區域對於 CNN 神經網路的判斷結果具有影響力,可以參考基於擾動的 Perturbation-Based 方法。它有很多不同種的變形,...

鐵人賽 自我挑戰組 DAY 17
不同的AI 系列 第 17

技術 漂亮身材好又不會出錯的AI舞伴

跳舞機器人的技術AI在下棋方面已經取得了很大的進展,許多人工智能程序在國際象棋、圍棋和跳棋等棋類遊戲中已經能夠擊敗世界頂級的人類選手。AlphaZero、Sto...

鐵人賽 AI & Data DAY 17

技術 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...

鐵人賽 IT管理 DAY 28

技術 Five mins RPA | 28. GoogleSheet 操作:資料串接測試

GoogleSheet API RPA 系列邁入最後尾聲了,接下來幾個章節會開始切入到雲端使用,像是 GoogleSheet 的應用,GoogleDrive 資...

鐵人賽 AI & Data DAY 22

技術 [Day 22] 各式各樣的 AI 文字生圖服務 - Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E、Bing Image Creator、Imagen

關於幾個經典的圖像生成模型的介紹終於告一個段落了!接下來的內容,會開始介紹基於圖像生成 AI 模型的服務~並且盡可能實際使用並比較它們的產生影像的效果 所謂文字...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Semantic Kernel的實踐:Semantic Kernel - 認識 plugins

前言 plugins是Semantic Kernel的核心組成之一,主要功用是封裝能力組成,交由Kernel來運行,提升LLM應用的層面,本篇來認識 plugi...

鐵人賽 AI & Data DAY 18

技術 [Day 18] CNN:卷積深度神經網路的解釋方法

在當今的深度學習領域中,卷積神經網路(CNN)已經成為許多電腦視覺任務的首選模型,例如圖像分類、物體偵測、語意分割、動作偵測等,這些重大突破都歸功於卷積神經網路...

鐵人賽 AI & Data DAY 16

技術 Day 16: 往事只能回味 -AI作曲 Amper Music & Jukedeck

今天我們來介紹兩家滿早期的AI作曲公司:Jukedeck以及Amper Music。這兩家公司都是屬於比較早期就開始發展AI作曲的公司,可惜的是目前兩家公司都已...

鐵人賽 IT管理 DAY 27

技術 Five mins RPA | 27. GoogleSheet 操作:GCP 開啟權限

GoogleSheet API RPA 系列邁入最後尾聲了,接下來幾個章節會開始切入到雲端使用,像是 GoogleSheet 的應用,GoogleDrive 資...