鐵人檔案
聚焦於深度學習在人機互動中的感知應用，包含動作與情緒辨識模型的實作與部署，探討語音、手勢、情緒等輸入如何結合 UI/UX 元件，打造具回饋能力的介面。
Deep Learning 帶來的突破：讓機器主動「理解」 Deep Learning（深度學習），是人工智慧（AI）領域中的一個重要分支。模仿人腦神經網路的結...
前言 回想你第一次使用電腦，是什麼樣的體驗？ 也許是打開一台厚重的桌機，用鍵盤輸入文字指令；也許是滑動滑鼠，在桌面上點開視窗；又或者是用手指輕輕一劃，手機螢幕就...
前言 深度學習（Deep Learning）模型百百種——從 CNN、RNN 到 Transformer、GNN，各有其擅長的資料型態與應用場景。在不同的互動情...
前言：當我們開口說話，系統聽得懂嗎？ 想像這樣一個場景：你對手機說出「播放音樂」，它立刻理解你的語意並打開播放清單；你說「開燈」，燈就亮起。這一連串的語音互動過...
前言 當語音從「聲音」轉為「理解」，我們該如何設計模型？ 如果說 CNN 是語音互動系統的起點，那麼處理時間序列的模型，則是我們邁向「理解語音語意」的重要分水嶺...
