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AI Engineering

從 Pixel 到 AI:30 天影像辨識入門之路 系列

在 AI 快速發展的時代,影像辨識已經被廣泛應用在生活中的各種場景,但一張圖片究竟是如何被電腦「看懂」的呢?

這個系列將用 30 天的時間,從最基礎的 Pixel、影像組成與影像前處理開始,一步步認識 Computer Vision 與影像辨識的核心概念,並透過 Python 與實際資料集進行操作,逐漸進入模型建立、訓練與結果評估。

希望透過這 30 天,記錄自己從基礎到實作的學習過程,也讓第一次接觸影像辨識的人,可以一起了解 AI 究竟是怎麼從一張圖片中學會「看」的。

參賽天數 22 天 | 共 22 篇文章 | 2 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

Day11 第一次建立圖片分類模型!從 DNN開始

上一篇我們認識了 Neural Network,也知道模型所謂的「學習」,其實就是透過一次又一次的預測與修正,不斷調整內部的 Weight 和 Bias 今天終...

2026-09-25 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 12

Day12 一般神經網路不夠嗎?CNN 為什麼特別適合看圖片?

上一篇我們終於建立了第一個 DNN,成功將 HAM10000 的皮膚病灶圖片送進模型,並透過 Softmax 輸出 7 個類別的預測結果,不過,在建立模型時,我...

2026-09-26 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 13

Day13 CNN 到底看到了什麼?Convolution、Kernel 與 Feature Map

上一篇我們知道,DNN 會先透過 Flatten 將圖片攤平成一串數字,而 CNN 則可以保留圖片原本的空間結構,從局部區域學習影像特徵但這裡就出現了一個新的問...

2026-09-27 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 14

Day14 Pooling 為什麼要把圖片越變越小?

上一篇我們認識了 CNN 最重要的核心之一:Convolution我們知道 Kernel 會在圖片上移動,對不同的局部區域進行計算,最後產生新的 Feature...

2026-09-28 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 15

Day15 第一次完整訓練 CNN!建立我們的 Baseline Model

前幾天我們把 CNN 拆成不同的部分來認識,在 Day12 我們知道 CNN 和 Dense Neural Network 的差別,Day13 認識了 Conv...

2026-09-29 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 16

Day16 Accuracy 90% 就代表模型很好嗎?

上一篇我們終於建立了第一個 CNN Baseline Model,並在 Test Data 上得到: Test Loss:0.7664Test Accuracy...

2026-09-30 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 17

Day17 AI 是怎麼知道自己答錯的?Loss 到底是什麼?

上一篇我們開始用 Accuracy、Precision、Recall 和 F1-score 來評估模型的表現,而在 Day15 訓練 CNN 時,其實還有一個數...

2026-10-01 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 18

Day18 訓練很好、驗證很差?認識 Overfitting 與 Underfitting

上一篇我們認識了 Loss,也知道模型在訓練過程中,會透過 Loss 判斷預測結果和正確答案之間的差距,再不斷調整 Weight 和 Bias,不過,在前面訓練...

2026-10-02 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 19

Day19 Epoch 越多越厲害嗎?模型到底該訓練多久?

上一篇我們認識了 Overfitting 與 Underfitting,其中提到一個很重要的現象 Training Accuracy 持續上升與 Validat...

2026-10-03 ‧ 由 yangg_yun 分享
DAY 20

Day20 Batch Size 要設 16、32 還是 64?實際跑給你看

上一篇我們介紹了 Epoch 與 Early Stopping,也知道模型不一定要訓練越久越好,不過在前面的模型訓練程式中,除了 epochs 之外,還有一個參...

2026-10-04 ‧ 由 yangg_yun 分享