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2022 iThome 鐵人賽
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AI & Data

了解AI多一點點 系列

人工智慧是近年來崛起的一項科技技術,但有許多人對於人工智慧的認知皆是從網路媒體、電影上而來,而當中有許多的內容皆是誇大不實的,甚至許多人對人工智慧的認識僅是電影中所出現的擁有自我意識的機器人,因此想利用這30天挑戰寫有關人工智慧的日常相關應用。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 17 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

【Day 1】 前言

由於筆者就讀於人工智慧相關的學系,因此想做關於人工智慧的30天挑戰。在上了這個學系過後,最常聽見朋友問的便是「你是不是在做機器人啊」。其實人工智慧並不是像電視、...

2022-09-01 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 2

【Day 2】下載安裝開發環境

下載安裝Python 在開始使用python做程式設計前,最重要的一步當然是先取得python啦!以下為下載安裝python的方法 (1) 從python官方下...

2022-09-02 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 3

【Day 3】影像辨識

在安裝完編輯器過後,我們就可以開始透過編寫程式來更了解有關於人工智慧的相關知識了。第一項我想要來介紹給各位讀者的人工智慧應用是影像辨識,近年來影像辨識可以說是人...

2022-09-03 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 4

【Day 4】影像辨識 -- 資料集取得

在我們開始訓練模型前,第一步便是要先取得資料了。若沒有良好的資料集提供模型做訓練,那麼就算擁有再好的技術也是沒有用的。 Kaggle 這邊介紹kaggle網站,...

2022-09-04 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 5

【Day 5】影像辨識 -- 資料預處理

統一圖片大小 在我們開始進行模型訓練前還有一步要先做處理,由於我們所獲得的資料集可能大小不一而影響訓練模型,因此我們要先將所有照片統一大小。 import os...

2022-09-05 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 6

【Day 6】影像辨識 -- 區分訓練集、測試集 轉換型態

上回我們將所有照片調整為相同尺寸以及給予對應標籤,並分別放到兩個list之中了。接著我們要將這些照片以及標籤分為訓練用的訓練集以及測試訓練成果的測試集,若是不分...

2022-09-06 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 7

【Day 7】影像辨識 -- CNN卷積神經網路

在創立模型架構前,我想先來說明一下卷積神經網路是什麼。不然直接開始實作模型架構的話,可能做完後許多人也只會依樣畫葫蘆,不知道該如何去修改。 神經網路 在代入卷積...

2022-09-07 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 8

【Day 8】影像辨識 -- 建立CNN模型架構

讀取特徵值、標籤 首先我們先執行下列的程式碼,將上回儲存好的訓練集特徵、測試集特徵、訓練集標籤、測試集標籤給讀取進來。 # load the features...

2022-09-08 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 9

【Day 9】影像辨識 -- 訓練模型

接著我們就要利用上回所建立好的模型架構來開始正式訓練模型啦。 訓練模式 第一步先設定模型的訓練模式。 # set train mode model.compil...

2022-09-09 ‧ 由 mingchang 分享
DAY 10

【Day 10】監督式學習/非監督式學習

上回我們完成了一項人工智慧的應用—影像辨識中的CNN,他是屬於機器學習中的監督式學習,機器學習大致可以分為監督式學習以及非監督式學習,其實兩者最大的差別就是有沒...

2022-09-10 ‧ 由 mingchang 分享