鐵人檔案
這次會從如何打造了 AI 營養顧問開始介紹，透過圖像辨識分析食物的營養，並自動化把個人的健康資料轉換成數位資產，上傳到雲端以及區塊鏈。這不只讓每個人可以擁有自己的健康數據，也能把日常的好習慣變成有價值的數位紀錄。
本日重點 傳統醫療健康資料的掌控困境與痛點 區塊鏈/Web3 如何賦予資料主權，翻轉健康資訊管理 AI 營養師的日常健康管理落地情境 實例：拍照辨識飲食、即時...
本日重點 AI、機器學習（ML）、深度學習（DL）的基本概念與演進邏輯 各技術在食物辨識與健康管理應用場景的比較 食物圖片分類、物件偵測、語意分割的原理說明...
透過深度學習模型，自動判斷餐盤中的食物種類，並進一步估算營養成分，對於飲食管理、健康照護、餐飲業數位化轉型等場景具有極高的價值。然而，AI 模型的效能極大程度依...
Day3 探討了 AI 食物圖片辨識的「資料來源、收集與應用」，從公開資料集、自建資料，到合成影像的補充，都凸顯了資料工程在專案中的關鍵地位。然而，對於開發者來...
昨天完成帳號註冊，今天就從建立專案開始吧～ 本日重點 運用 Roboflow 平台進行台灣夜市美食影像資料集準備 標註、增強、分割訓練資料的詳細流程 如何設...
本日重點 介紹 YOLO 物件偵測架構與台灣夜市小吃應用場景 使用 Roboflow 準備並匯入小吃影像資料集 實際訓練 YOLO 模型，觀察訓練與驗證過程...
本日重點 介紹 Google Colab 雲端運算環境對 AI 專案的優勢 在 Colab 上安裝並設置 YOLO 訓練環境 影像資料集的匯入與前處理步驟詳解...
本日重點 介紹 Hugging Face 平台與預訓練模型生態系 如何尋找並選用適合的 AI 預訓練模型做營養顧問應用 預訓練模型下載、載入與快速評測流程 生...
本日重點 介紹 Hugging Face Spaces 雲端部署平台基本概念 Gradio：打造互動式 AI Chatbot 的簡單流程 專案程式碼結構、介面...
只想讓 AI 幫忙查美食熱量、回覆健康問題，不一定要把專案公開部署到 Hugging Face Spaces！也可以考慮用 Google Colab 串接 Hu...
