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鐵人賽 AI & Data DAY 23

讓電腦聽懂人話：30 天 NLP 入門系列第 23 篇

技術 Day 23｜注意力機制：Transformer

引言想像你走進一個大型超市要買新鮮的番茄 🍅。菜架上擺滿了上百種蔬果，如果你用 RNN 或是 LSTM 那樣的序列模型的方法找，你就會是一層一層貨架這樣依序慢...

張美珠 ‧ 2025-10-07 ‧團隊美珠姨

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鐵人賽 AI & Data DAY 22

讓電腦聽懂人話：30 天 NLP 入門系列第 22 篇

技術 Day 22｜長短期記憶：LSTM

引言圖片來源：https://www.reddit.com/r/machinelearningmemes/comments/gqz1dw/big_mistak...

張美珠 ‧ 2025-10-06 ‧團隊美珠姨

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

讓電腦聽懂人話：30 天 NLP 入門系列第 21 篇

技術 Day 21｜模型的記憶力：RNN

引言在前一天的文章裡，我們實作了一個最簡單的前饋神經網路（Feedforward Neural Network, FNN）。我們先把整段文字轉換成詞向量，然後...

張美珠 ‧ 2025-10-05 ‧團隊美珠姨

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鐵人賽 AI & Data DAY 30

感知你的動作與情緒：深度學習在人機互動的應用系列第 30 篇

技術 Day 30 | HAR 深度學習回顧：骨架 GNN、多模態融合與邊緣部署全景

前言今天讀的是 2025 年期刊文章 “Human activity recognition: A review of deep learning-based...

minsnow ‧ 2025-10-02

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鐵人賽 AI & Data DAY 27

感知你的動作與情緒：深度學習在人機互動的應用系列第 27 篇

技術 Day 27 | 多模態情緒識別：從研究綜述看實驗設計與未來方向

前言今天，我們要深入一篇 2023 年的綜述 "A Survey of Deep Learning-Based Multimodal Emotion...

minsnow ‧ 2025-09-29

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鐵人賽 AI & Data DAY 26

感知你的動作與情緒：深度學習在人機互動的應用系列第 26 篇

技術 Day 26 | 論文解析：深度學習情緒識別的研究方法與未來方向

前言今天我們深入解析 "Deep Learning for Human Affect Recognition: Insights and New D...

minsnow ‧ 2025-09-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 3

30 天了解 AI & Data：入門到實作系列第 3 篇

技術【DAY3】什麼是 AI、機器學習 (ML)、深度學習 (DL)？快速掌握三者差異

前言昨天我們提到，AI 需要透過資料來學習與訓練。那麼，資料是如何一步步變成可以做出判斷的 AI 模型呢？其實，AI 的核心是各種算法 (Algorithm)，...

急速行駛 ‧ 2025-09-17

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技術 Rust與AI/Python完美的結合 (2)

前言上一篇【Rust與AI/Python完美的結合 (1)】介紹Rust與Python的整合，接著我們再來介紹【Rust與AI的整合】。 9/12 在【Hel...

I code so I am ‧ 2024-09-16

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 1

軟體工程師的脫魯日誌-持續介紹hardcore AI研究直到脫魯🥹 系列第 1 篇

技術 Day1: 前言 - 什麼是Chatbot之我們會不會被取代？

Chatbot，翻成中文就是聊天機器人，現在我們無時無刻都在使用Chatbot，無論是聊天，還是改文章、生圖片，甚至連做題目、邏輯思考都做的到，不信你看我們先...

渴望脫魯的SWE ‧ 2024-09-15

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鐵人賽佛心分享-SideProject30 DAY 3

DeltaPathogen：國產雙人不對稱抽象棋「疫途」之桌遊 AI 實戰系列第 3 篇

技術定義並實作疫途可用的 SGF

"I implore you, usurp the Vessel. Its supposed strength was ill-judged. It...

高魁良 ‧ 2024-09-03 ‧團隊晶心壯士III: ALcHemist

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 29

30 Days of AI Research 系列第 30 篇

技術 [Day 29] Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models

Paper link | Note link | Code link | ICLR 2024 整體想法在這項研究中，他們首次全面性地探討了將圖結構資料編碼...

whoami ‧ 2024-08-29

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 27

30 Days of AI Research 系列第 28 篇

技術 [Day 27] StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data

Paper link | Note link | Code link | EMNLP 2023 整體想法本篇提出了一個通用框架，用於提升LLM在結構化數據...

whoami ‧ 2024-08-27

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技術 vikit-learn・圖像辨識・入門

下面學習如何使用 vikit-learn 訓練一個圖像分類器。我們將使用貓狗圖像數據集 OxfordIIITPet 來進行實踐操作。安裝 vikit-lea...

jojowee ‧ 2024-08-26

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 25

30 Days of AI Research 系列第 26 篇

技術 [Day 25] Reasoning on graphs: Faithful and interpretable large language model reasoning

Paper link | Note link | Code link | ICLR 2024 整體想法這篇論文提出了圖推理（RoG），通過將大型語言模型（...

whoami ‧ 2024-08-25

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 24

30 Days of AI Research 系列第 25 篇

技術 [Day 24] LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

Paper link | Note link | Code link | ICLR 2024 整體想法隨著文本和關係整合的重要性日增，以及大型語言模型（L...

whoami ‧ 2024-08-24

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 21

30 Days of AI Research 系列第 22 篇

技術 [Day 21] ILLUME: Rationalizing Vision-Language Models through Human Interactions

Paper link | Code link | ICML 2023 整體想法這項研究採用了人機互動的解釋方法來處理多模態 Transformers 模型...

whoami ‧ 2024-08-21

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鐵人賽 Kubernetes DAY 20

關於新手會想知道Kubernetes的幾件事情系列第 20 篇

技術 [Day 20] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (3)

系統架構 k8slab/ │ ├── app.py ├── coco_predictions.pth └── templates/ └── index....

whoami ‧ 2024-08-20

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鐵人賽 Kubernetes DAY 19

關於新手會想知道Kubernetes的幾件事情系列第 19 篇

技術 [Day 19] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (2)

在這篇文章中，我們將介紹如何使用 ResNet18 模型訓練 COCO MS 資料集，並將訓練好的模型儲存為 model.pth，以供未來網頁的影像辨識使用。...

whoami ‧ 2024-08-19

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 9

30 Days of AI Research 系列第 10 篇

技術 [Day 9] Reward Design with Language Models

Paper link | Note link | Code link | ICLR 2023 整體想法這項研究探討了使用提示策略配合大型語言模型（LLM）...

whoami ‧ 2024-08-09

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 8

30 Days of AI Research 系列第 8 篇

技術 [Day 8] Diversify Question Generation with Retrieval-Augmented Style Transfer

Paper link | Code link | EMNLP 2023 整體想法這項新任務是透過一種定義了兩階段訓練過程（監督學習和強化學習）的方法來生成...

whoami ‧ 2024-08-08

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 7

30 Days of AI Research 系列第 7 篇

技術 [Day 7] Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation

Paper link | Note link | Code link | AAAI 2024 整體想法本研究提出了一個基準來評估大型語言模型在檢索增強生成...

whoami ‧ 2024-08-07

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 6

30 Days of AI Research 系列第 6 篇

技術 [Day 6] Recitation-Augmented Language Models

Paper link | Note link | Code link | ICLR 2024 整體想法這項研究使用背誦相關段落來解決知識密集型任務。然而...

whoami ‧ 2024-08-06

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 4

30 Days of AI Research 系列第 4 篇

技術 [Day 4] Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval (FLMR)

Paper link | Note link | Code link | NeurIPS 2023 Paper title: Fine-grained La...

whoami ‧ 2024-08-04

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 3

30 Days of AI Research 系列第 3 篇

技術 [Day 3] Retrieval-Augmented Multimodal Language Modeling

Paper link | Note link | ICML 2023 整體想法這項研究提出了首個檢索增強的多模態模型，能夠檢索和生成文本和圖像。它可以應...

whoami ‧ 2024-08-03

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 2

30 Days of AI Research 系列第 2 篇

技術 [Day 2] Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

Paper link | Note link | Code link | NeurIPS 2020 整體想法這項研究開發了一個檢索增強生成（RAG）模型，...

whoami ‧ 2024-08-02

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 1

【AI筆記】30天從論文入門到 Pytorch 實戰系列第 1 篇

技術【AI筆記】30天從論文入門到 Pytorch 實戰：序章與學習計畫 Day 0

前言歡迎來到這個為期30天的AI和機器學習課程。在這系列文章中，我們將從論文閱讀簡單入門，逐步深入了解 Deep Learning 還包含生成式T2I核心概念...

fan84sunny ‧ 2024-08-03

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鐵人賽 AI/ ML & Data DAY 1

30 Days of AI Research 系列第 1 篇

技術 [Day 1] About this series

近年來，人工智能（AI），尤其是生成式AI，逐步受到重視。本系列希望通過閱讀發表在國際會議的 paper，撰寫精簡內容，讓讀者了解近年來AI的研究方向。本系...

whoami ‧ 2024-08-01

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技術㊙️Hello KAN, 建構深度學習模型的另一種思維

前言今年五月一篇論文【KAN: Kolmogorov-Arnold Networks】引發廣泛的討論，因為，它突破神經網路的框架，提出建構深度學習模型的另一種...

I code so I am ‧ 2024-06-28

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鐵人賽 AI & Data DAY 21

30天把AI知識傳授給女友系列第 21 篇

技術 Day 21 卷積的好哥們 - 池化

在圖像處理中，可以對圖像進行降採樣以減少像素數量，從而減少圖像的大小，而仍然保留足夠的細節以進行分析或顯示，平均池化(average pooling)和最大池化...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-26

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鐵人賽 AI & Data DAY 20

30天把AI知識傳授給女友系列第 20 篇

技術 Day 20 認識卷積神經網路中的"卷積"

之前有介紹過，在nn.Linear線性層中，輸入的圖片會攤平成 1D 的向量，並與權重進行矩陣相乘，模型輸出張量的值代表：針對該輸入圖片，求出所有像素的加權總合...

彼得叩叩 ‧ 2023-09-25

技術 Day 23｜注意力機制：Transformer

技術 Day 22｜長短期記憶：LSTM

技術 Day 21｜模型的記憶力：RNN

技術 Day 30 | HAR 深度學習回顧：骨架 GNN、多模態融合與邊緣部署全景

技術 Day 27 | 多模態情緒識別：從研究綜述看實驗設計與未來方向

技術 Day 26 | 論文解析：深度學習情緒識別的研究方法與未來方向

技術 【DAY3】什麼是 AI、機器學習 (ML)、深度學習 (DL)？快速掌握三者差異

技術 Rust與AI/Python完美的結合 (2)

技術 Day1: 前言 - 什麼是Chatbot之我們會不會被取代？

技術 定義並實作疫途可用的 SGF

技術 [Day 29] Talk like a Graph: Encoding Graphs for Large Language Models

技術 [Day 27] StructGPT: A General Framework for Large Language Model to Reason over Structured Data

技術 vikit-learn・圖像辨識・入門

技術 [Day 25] Reasoning on graphs: Faithful and interpretable large language model reasoning

技術 [Day 24] LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

技術 [Day 21] ILLUME: Rationalizing Vision-Language Models through Human Interactions

技術 [Day 20] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (3)

技術 [Day 19] K8S Lab - 基於 MS COCO 的圖像分類系統 (2)

技術 [Day 9] Reward Design with Language Models

技術 [Day 8] Diversify Question Generation with Retrieval-Augmented Style Transfer

技術 [Day 7] Benchmarking Large Language Models in Retrieval-Augmented Generation

技術 [Day 6] Recitation-Augmented Language Models

技術 [Day 4] Fine-grained Late-interaction Multi-modal Retrieval (FLMR)

技術 [Day 3] Retrieval-Augmented Multimodal Language Modeling

技術 [Day 2] Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks

技術 【AI筆記】30天從論文入門到 Pytorch 實戰：序章與學習計畫 Day 0

技術 [Day 1] About this series

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