「Deep Learning模型最近若干年的重要进展」一文提到深度學習分四個脈絡： CV/Tensor 生成模型 Sequence Learning Deep...
本篇要來實作一個簡單版的 GAN 模型。如果忘記 GAN 是什麼的同學，傳送門在此： [魔法陣系列] Generative Adversarial Netw...
Yann LeCun （Facebook AI 研究院院長）曾對 GAN 表示讚賞： The most important one, in my opi...
在 [魔法陣系列] AutoEncoder 之術式解析 裡介紹了 AutoEncoder 魔法陣以及其變形夥伴們，對於 AutoEncoder 應用只用寥寥幾句...
不重要之交代：因為這兩天在台南抓寶可夢，所以出刊的比較晚，來抓寶可夢的外國人也好多呀～ 如果你跟我一樣追尋著 Data Scientist 的目標，你大概有...
在上篇介紹 AutoEncoder 的應用時有提到 VAE（Variational Autoencoder） 可以生成圖片，但是它有一些限制。VAE 實際上沒有...
基於教學性，本文選擇實作 Denoising AE，基於 Keras 官方提供的 tutorial 來做演練。 Denoising AE 是一種學習對圖片去噪（...
在上篇 [魔法小報] 深度學習 vs. 傳統機器學習的文末稍微提到可以用 AutoEncoder 做降維（Dimension Reduction），於是乎，本篇...
今天來談談深度學習跟傳統機器學習的比較，主要從 Data、計算資源、特徵萃取 等三個方向進行討論。 深度學習（Deep Learning）的成功主要是基於大量可...
[魔法陣系列] Convolutional Neural Network（CNN）之術式解析 中提到 CNN 由下列所組成： Convolution Oper...
電腦視覺（Computer Vision）一直是我非常著迷的領域，旨在模仿人類視覺系統，作為賦予機器人智能行為的助力，在1966年夏季，MIT AI LAB 成...
其實這篇應該先寫於《精進魔法》系列之前的，但沒關係，只要有 [地圖] 深度學習世界的魔法陣們 指引，你能夠照你想要挑戰的項目去學習。 以下介紹深度學習的魔王們，...
前言 此部份可以進行相機校準和失真校正工作 內容 這個過程有兩個主要步驟：使用棋盤圖像獲取圖像點和對象點，然後使用OpenCV函數cv2.calibrateCa...
前言 針對Project1- Finding Lane Lines這個項目，提供專案實作說明，包括以下三個部分：1.程式實作描述2.可能缺點3.建議可能的改進...
前言 這部份接續專案後續程式建立 pipeline及測試圖檔、影片之成果 內容 測試圖檔及pipeline程式說明如下：[1] Test Images imp...
前言 之前我們花了5天作完第一個實驗，從資料的匯入/清理(data cleaning)、模型訓練、模型評估、佈署到系統的整合，乖乖作過一遍，自覺收穫不少，在進行...
前言 在此專案中，您將使用在課程中學到的工具來識別道路上的車道線。 您可以在一系列個別的圖像上利用pipeline，然後將結果應用於影片串流（實際上是一連串一圖...
目的 為完成尋找車道線的任務，接下來我們利用canny邊緣檢測圖像上再執行霍夫轉換(Hough transform)，指定一些參數來說明我們想要檢測哪種線（即長...
前言 上一篇，我們已經可以使用 Web Services 的簡易介面，讓使用者在網頁上輸入資料，並查看結果。這一次我們自己撰寫網頁程式，來呼叫 Web Serv...
有了先前的 ANN 魔法陣教學後，該是來讓各位見習魔法使實戰演練了，前情提要請參見： [魔法陣系列] Artificial Neural Network (A...
上篇介紹 ANN 魔法陣結構：輸入層（Input Layer）、隱藏層（Hidden Layer）及輸出層（Output Layer）。此外，也解釋了神經元與激...
目的 利用python實作Canny邊緣檢測，來定義我們要處理的圖檔之邊緣 實作說明 讀取圖檔 首先，利用python讀取檔案，其中matplotlib.pyp...
佈署 一般會在實驗過程中，反覆調整各個步驟的參數，找出效能最好的模型，一旦模型評估確定後，我們就可以準備將模型上線了，ML Studio 提供 Web Serv...
目的 在自動駕駛中，為維持車輛可以在道路上安全行駛在正確車道上，因此辨識車道線是重要的任務，所以Udacity於第一個專案便是-辨識車道線，專案的任務是輸入原始...
[Day 23] 人工智慧3.0：甚麼是「智慧」? (15min)-- 人與AI-- 知識金字塔3.1：人工智慧的發展與未來 (45min)-- AI 起落...
第一個魔法陣：Artificial Neural Network (ANN, 1943) 首先先來看看 ANN 的結構： 圖片來源：https://hack...
前言 人工智慧(AI)定義如下，隨著AI的興盛，未來由人駕駛車輛可能由機械取代可能性愈來愈大， 人工智慧（英語：artificial intelligence...
執行結果說明 上一篇我們使用『線性迴歸』(Linear Regression)建立『汽車價格估價』模型，但是，還沒有看結果，我們這一篇就來看看預測的效果如何?...
剛開始研究 deep learning 時，正好是 AlphaGo 跟南韓棋士李世乭對戰(2016年3月8日到3月15日)的前一兩個月，那時我們小組嘗試用 CN...
2018年堪稱是台灣的「AI 元年」，政府推動產業 AI 化，同時也不遺餘力的培養 AI 種子們。相信不管是在新聞媒體上或是公司內部都可常看到或聽到「AI」字眼...
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