鐵人檔案
AI研究在當今科學領域中正處於快速發展的前沿，但它也面臨著許多重大挑戰，如何讓AI更貼近我們生活是第一重要的問題，這次的挑戰我將以幾個主題來出發，AI的長期學習，AI的自我修復，AI的社會便利性，以及AI的倫理以及法律問題
AI研究的未來是多樣化且具有挑戰性的，它將需要跨領域合作，包括計算機科學、數學、心理學和倫理學等領域的專家。這些努力將有助於實現更智能、更有益的AI技術，以應對現代社會面臨的複雜問題。
深度學習是人工智慧的一個重要分支，深度學習的一個重要特點是多層次的神經網絡結構。這種結構允許數據通過多個隱藏層進行非線性轉換，從而實現了高階特徵的提取。隨著層數...
強化學習是一種通過代理機器人與環境進行交互學習的方法。代理機器人根據環境的狀態選擇行動，並根據行動的結果獲得獎勵或懲罰，從而不斷優化其行為策略。強化學習被廣泛應...
神經網路是深度學習和強化學習的基礎，模擬了人腦神經系統的運作機制。它由多個相互連接的神經元組成，透過權重進行連接。神經網路通過多層次的神經元結構，能夠模擬和學習...
神經網路作為人工智慧的核心技術，具有廣泛的應用範疇，尤其在近年來隨著深度學習的快速發展，其應用領域不斷擴展。首先，神經網路在圖像識別和視覺處理方面取得了顯著成就...
深度學習將繼續向更多領域擴展，如自動駕駛、醫療影像分析、智能製造等。隨著對大數據的需求增加，深度學習模型將更加強大，能夠處理更複雜的任務，為人類的生活和工作帶來...
在這幾天的研究中，影像分析是其中我相對有興趣的部分，影像是人們日常生活中最直觀的信息形式之一，而深度學習在影像處理方面取得了卓越的成就。透過深度學習的技術，機器...
隨著深度學習的迅速發展，卷積神經網路（CNN）在影像辨識中發揮著關鍵作用。CNN是一種特殊的神經網路架構，具有局部感知和共享權重的特點，使其在圖像處理中表現突出...
遷移學習是深度學習在影像辨識中的重要研究方向之一。遷移學習通過將在源領域上學到的知識遷移到目標領域，來提高模型的性能和泛化能力。 首先，遷移學習通過共享源領域上...
強化學習作為一種基於試錯學習的方法，也在影像辨識中展現了巨大的潛力。我們將強化學習應用於影像目標檢測任務，旨在訓練模型自主生成檢測框架，提高目標檢測的準確度和效...
透過前幾篇我們了解到深度學習與強化學習等在影像辨識中扮演的角色，接著要來介紹深度學習模型與演算法，是如何讓我們可以親手操作影像辨識，如同程式語言一樣讓我們可以與...
