精選人工智慧學習教材索引

精選人工智慧學習教材,包括:

人工智慧演算法介紹

人工智慧演算法實作

人工智慧應用實作

人工智慧軟體介紹

人工智慧硬體介紹

如果您有推薦的學習教材,歡迎聯絡我們,我們會收錄在這個索引。

 

人工智慧學習教材索引-圖片來源為購買圖庫.jpg

 

人工智慧演算法介紹

 

人工智慧應用 - 課程介紹說明 (台科大企管系) 

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11901

 

YOLOv8 影像分析演算法實作教學影片

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11460

 

影像分類、物件偵測、影像分割、物件分割演算法比較圖

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11485

 

常用人工智慧影像分析演算法比較表

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11476

 

常用人工智慧大數據資料分析演算法比較表

XGBoost Classification, XGBoost Regression, XGBoost Regression Time Series, LightGBM Classification, LightGBM Regression, LSTM, Regression Forest, DNN, Convolution 1D...

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11475

 

[2020 台灣人工智慧年會] 如何選擇適合的人工智慧演算法

可解釋性、影像分類、物件偵測、語意分割、物件分割、影像處理、人臉辨識、姿態辨識、車牌辨識、字元辨識、瑕疵檢測、放射檢測、病理分析、模型轉換、一般資料分析、時間序列資料分析。我們把 AI 變簡單!

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11221

 

[教學影片] AI AOI 瑕疵檢測影像分析演算法

傳統演算法優先,影像分類,可解釋性,物件偵測,語意分割,物件分割,異常檢測,學好樣本,雙網路檢測。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11118

 

[教學影片] 常用 AI 影像分析演算法的選擇

可解釋性, 影像分類, 物件偵測, 語意分割, 物件分割, 人臉辨識, 姿態辨識, 車牌辨識

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11120

 

[教學影片] 常用 AI 資料分析演算法的選擇

可解釋性,導入領域專家概念,例如:線的概念。一般資料分析及時間序列資料分析。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=1112

 

 

人工智慧演算法實作

 

Mask R-CNN - Image Instance Segmentation 影像物件分割

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11511

 

UNet - Image Segmentation 影像分割

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11510

 

YOLOv4 - Image Object Detection 影像物件偵測

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11509

 

CSPNet - Image Classification 影像分類

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11508

 

XGBoost Classification, Regression, Time Series 大數據分析

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11507

 

AI Q&A - 20220601

如何做中文情感分析 sentiment analysis?如何在網路尋找及套用演算法?桌機與 AI 電腦之間,如何透過網路進行檔案的傳輸?

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11503

 

AI Q&A - 20220512

JupyterLab 如何重置密碼?電腦硬體選擇及價格?U-Net 偵測刮傷?YOLOv4使用?

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11501

 

[教學影片] Human Pose 人體姿態辨識演算法實作

可以應用在居家預防跌倒、入侵偵測、肢體語言識別、人機互動、人體姿態偵測、工廠工安偵測、人流計數等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11152

 

[教學影片] EfficientDet 物件偵測演算法實作

目前正確率最高的物件偵測演算法,可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11153

 

[教學影片] FaceNet 人臉辨識演算法實作

可以應用在門禁系統、安全監控等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11154

 

[教學影片] YOLOv4 物件偵測影像分析演算法實作

可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11155

 

[教學影片] Mask R-CNN 物件分割影像分析演算法的應用及實作

可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、魚類影像分析、生物影像分析、先進駕駛輔助系統、自動駕駛車等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11156

 

[教學影片] CycleGAN 影像風格變換實作

馬變成斑馬,斑馬變成馬。夏天變冬天,冬天變夏天。照片變油畫,油畫變照片。整張照片風格變換效果較好,例如:照片變油畫,油畫變照片。部分照片風格變換效果較差,例如:馬變成斑馬,斑馬變成馬。將風格變換對象放大佔整張照片的50%以上甚至滿版,背景單純,效果才會好。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11119

 

[教學影片] CSPNet 影像分類及物件偵測實作

YOLOv4 的前身,透過優化 CNN 架構,降低20%運算量,但是精度維持不變。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11123

 

[教學影片] 信用卡盜刷偵測 (Credit Card Fraud Detection)

使用 Auto Encoder 進行異常偵測。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11124

 

[教學影片] YOLOv4 多物件追蹤 (適用於車流計數、人流計數)

適用於車流計數、人流計數

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11125

 

[教學影片] YOLOv4 自動標註 Auto Labeling

使用初步訓練好的模型,標註新的訓練影像,節省時間。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11126

 

[教學影片] 傳統類比錶頭影像辨識

使用 OpenCV 進行傳統類比錶頭影像辨識。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11128

 

[教學影片] U-Net 影像分割演算法實作

廣泛應用於醫療影像分析、生物影像分析、自駕車影像分析、瑕疵檢測等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11130

 

[教學影片] 基因演算法在工廠生產排程的實作

工廠生產排程建議用窮舉法(暴力法)找出全域最佳解。如果排程複雜度高,例如:64核心電腦在一小時內無法用窮舉法(暴力法)找出全域最佳解,才考慮用基因演算法在短時間內找出局部最佳解。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11135

 

[教學影片] Python COM port 程式設計

應用於 PC/NVIDIA Jetson/樹莓派 與 PLC/Arduino/感測器/GPS 的 RS-232/RS-485 通訊。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11141

 

[教學影片] 新的物件偵測演算法 DETR (採用 Transformer 架構) 實作

Transformer 是一種新的深度學習網路架構,在序列性任務的表現特別好,常用於自然語言處理(NLP)、語音辨識等領域。臉書最近發表的影像辨識模型 DETR ,特別採用 Transformer 架構應用在物件偵測上。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11138

 

[教學影片] 影像拼接實作

影像拼接是指將兩張有重疊部分的影像,拼接成一張圖。影像拼接有兩大步驟:影像對準和影像混合。相關的應用有:全景圖製作及影像穩定等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11143

 

[教學影片] 聊天機器人實作

可支援多國語言,應用在各個行業的網頁文字客服及電話客服。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11144

 

[教學影片] Barcode 及 QR code 影像分析實作

Barcode 及 QR code是應用最廣泛的影像分析演算法,普遍應用在文件管制、商品進出貨紀錄、商店結帳、手機付款等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11145

 

[教學影片] LSTM 長短期記憶深度學習網路實作

LSTM 是一種時間循環神經網絡(RNN)。由於獨特的設計結構,LSTM適合於處理和預測時間序列中的重要事件。可應用於股價預測、匯率預測、期貨價格預測、金融指數預測、房價預測、銷售量預測、雨量預測、氣候預測、手寫識別、語音識別等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11148

 

[教學影片] XGBoost 數值資料分析演算法實作

XGBoost 是目前最好用的數值資料分析演算法,可應用於股價預測、匯率預測、期貨價格預測、金融指數預測、授信風險預測、房價預測、生產良率預測、維修保養預測、員工錄取判斷、員工離職預測、學生成績預測、作物生長預測、生存預測等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11149

 

[教學影片] 影像分類 AlexNet 使用方法介紹

影像分類 AlexNet 使用方法介紹

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=1117

 

[教學影片] 影像資料擴增 (Image Data Augmentation) 的原理與實作

影像資料擴增的方法主要有旋轉、平移、翻轉、縮放、伸展、斜體、彈性皺摺等方法,但須注意合理性。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11132

 

[教學影片] YOLACT 影像切割演算法介紹及實作

號稱比 Mask R-CNN 快3倍,但是準確度略低。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11133

 

深度學習影像分析原理說明

本文章為深度學習應用於影像檢測的基本概念說明,並與傳統影像演算法進行比較。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11177

 

台大資工陳縕儂老師的「深度學習之應用」課程影片:

0: Course Introduction 課程介紹與規定

1.1: What is ML? 甚麼是機器學習?

1.2: What is DL? 甚麼是深度學習?

1.3: How to Apply? 如何應用深度學習?

2.1: How to Train a Model? 如何訓練模型?

2.2: What is a Model? 模型是甚麼?

2.3: What does the "Good" Function Mean? 什麼叫做好的Function呢?

2.4: How can we Pick the "Best" Function? 如何找出最好的Function

2.5: Backpropagation 效率地計算大量參數

3.1: Word Representations 用機器看得懂的方式表示詞彙

3.2: Language Modeling 語言模型

3.3: Recurrent Neural Network 詳細解析 (20/03/17)

3.4: RNN Applications RNN各式應用 (20/03/17)

Vivian NTU MiuLab

2022 Fall Homework 1

Vivian NTU MiuLab

直播 QA (2022/09/22)

4: Gating Mechanism 了解LSTM與GRU的細節

5.1: Word Embeddings - Word Representation Review

5.2: Word2Vec 詞嵌入向量

5.3: Word2Vec Training 如何訓練詞嵌入向量

5.4: Word2Vec Variants 不同的詞嵌入變形

5.5: GloVe

5.6: Word Vector Evaluation 詞向量評估

6.1: Contextualized Word Embeddings 前後文相關之詞嵌入

6.2: ELMo 芝麻街家族的起源

7.1: Attention Mechanism 注意力機制

7.2: Attention Applications 注意力的各種應用

直播 QA (2022/10/06)

8.1: Self-Attention 自我注意力機制

8.2: Multi-Head Attention 不同類型的注意力關係

8.3 Transformer 稱霸各式AI任務之模型

9: Subword Tokenization 詳解BPE (Byte-Pair Encoding)

10.1 BERT 進擊的芝麻街巨人

QA 直播 (2022/10/13)

ADL 2022 Fall Homework 2

ADL 11.1: Transformer-XL 可吃超長文的變形金剛

11.2: XLNet 兼顧AE與AR好處的BERT

11.3: RoBERTa & SpanBERT 資料更多更好效能的BERT

11.4: Multilingual BERT & XLM 懂多國語言的BERT

直播 QA (2022/10/20)

11.1: Deep Reinforcement Learning Introduction (21/05/10)

9.2: Reinforcement Learning Introduction (21/05/10)

9.3: Reinforcement Learning (21/05/10)

9.4: Value-Based RL (21/05/10)

9.5: Q-Learning (21/05/10)

9.6: Advanced DQN (21/05/17)

10.1: Policy Gradient (21/05/17)

10.2: Actor-Critic (21/05/17)

13.1: Natural Language Generation

13.2: Decoding Algorithms 生成語言時須考量的策略

13.3: NLG Evaluation 目前研究上最大難題

13.4: RL for NLG 進一步提升語言生成效果

14.1: Model Pre-Training 預訓練模型介紹 (GPT, GPT-2)

14.2: GPT-3 現今最強預訓練語言模型

14.3: GPT-3 Alternatives: GPT-J, BLOOM, OPT GPT-3的替代方案

14.4: MS DialoGPT, Google LaMDA 專門生成對話的語言模型解析

14.5: BART, mBART, T5, mT5 利用denoise進行預訓練

14.6: Google Meena, Meta BlenderBot 比你還會對話的預訓練模型

15.1: Issues of PLMs 如何提示預訓練模型

15.2: (Hard) Prompt-Tuning, LM-BFF 用自然語言提示模型

15.3: (Soft) Prompt-Tuning (P-Tuning, Prefix Tuning) 人不懂沒關係機器懂就好

15.4: Instruction Tuning 讓機器了解任務指令

15.5: Prompting Paradigm 基於提示的研究大補帖

2022 Fall Final Project Introduction

16.1: Beyond Supervised Learning

16.2: Auto-Encoder 學習內部特徵以重建輸入

16.3: Variational Auto-Encoder (VAE) 固定特徵的分布資訊

16.4: Dual Learning 利用兩個任務的對稱性同時學習

16.5: Self-Supervised Learning (Self Prediction + Contrastive Learning) 自監督式學習

2022 Fall Final Project

Lecture 直播 (2022/12/08)

17.1: Issues in Pre-Trained Models 預訓練模型的問題

17.2: OpenAI InstructGPT 從人類回饋中學習 ChatGPT 的前身

17.3: OpenAI ChatGPT 驚驗眾人的對話互動式AI

17.4: OpenAI WebGPT 會搜尋找證據的GPT-3

18.1: CLIP Contrastive Language-Image Pretraining 透過語言與影像同時作預訓練

18.2: DALLE 2 Text-Guided Image Generation 利用CLIP特徵實現影像生成

https://www.youtube.com/playlist?list=PLOAQYZPRn2V5yumEV1Wa4JvRiDluf83vn

 

 

李宏毅老師 機器學習、語音辨識、自然語言處理

https://www.youtube.com/@HungyiLeeNTU/videos

 

 

人工智慧應用實作

 

如何用免費的AI分析軟體進行大數據分類、迴歸、時間序列、找出關鍵因子、及最佳化參數分析

可自動分析大數據的分類、迴歸、及時間序列資料,並找出關鍵因子。Optimize X 參數優化功能,只要輸入目標 Y ,即可找出最佳化的多個參數 X 。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11912

 

 

如何用免費的AI軟體及自己的電腦預測台灣股票漲跌幅

使用 AI 推論台灣2000多家上市櫃公司股票1~240個交易日後的股價趨勢,篩選出可能會上漲的股票,節省時間尋找投資目標,增加獲利機會。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11911

 

 

如何用免費視窗工具及自己的資料集來微調訓練自己的 ChatGPT 聊天機器人

可應用在製造業知識庫、機台維修保養、客服機器人、醫院門診分流、醫師輔助診斷、藥師輔助開藥等多種不同領域。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11910

 

 

ChatGPT 實作 - 台科大企管系人工智慧應用課程

使用 ChatGPT 指令大全提供精煉過的指令語句,充分發揮 ChatGPT 的強大功能。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11907

 

 

如何用自己的資料集微調訓練自己的 ChatGPT 聊天機器人

可應用在製造業知識庫、機台維修保養、客服機器人、醫院門診分流、醫師輔助診斷、藥師輔助開藥等多種不同領域。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11906

 

[AI 繪圖教學] 融合台韓風格的超擬真美女 | LoRA | VAE | Chilloutmix-Ni 模型 | #stablediffusion

LoRA 模型是一種訓練好的模型,原理是利用餵給它相關風格的圖,就可以產出類似風格的影像,而且速度較快、檔案較小,在網路上已經有很多人分享他們自己訓練好的模型檔。 Stable Diffusion 只能有一個底層模型,但可以搭配不同數量的訓練模型。Chilloutmix-Ni 就是底層模型檔。這次從 https://civitai.com 裡面找到兩種不同風格的 LoRA 模型檔,利用這兩個模型檔,加上 VAE 這個影像優化的程式,產生融合台韓風格的超擬真美女。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11905

 

使用免費且免安裝的 Stable Diffusion 俊男美女生成器,打造自己的夢中情人

使用免費且免安裝的 Stable Diffusion 俊男美女生成器,快速在自己的電腦創造自己的夢中情人照片。下載 AI 模型、輸入提示及參數後,即可用 AI 快速產生各種風格照片:韓國女團風格、女朋友風格、鋼鐵人風格、宮崎駿風格、外星詭異風格等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11904

 

AI 運用醫療實作

AI 醫療相關經驗, ChatGPT , Live DEMO ,經驗及效益。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11885

 

AOI 檢測的 AI 化與雲端化

傳統自動光學檢測 (AOI) 的精確度已遭遇瓶頸,漏殺率 (Under Kill) 及過殺率 (Over Kill) 過高,導入 AI 技術可以大幅降低漏殺率及過殺率到十分之一以下。 遇到需要零漏殺率的應用,通常會使用兩個不同的 AI 演算法搭配分析,來確保零漏殺率。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11463

 

[成功大學生物醫學工程學系課程] AI 醫療應用實作

2017年演算法為王! 2018 年資料為王! 2019 年 FDA 為王!

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11451

 

[敏實科技大學課程] AI 影像分析在自駕車的應用及實作

AI 最新趨勢、 AI 發展的演進、自駕車簡介、常用 AI 影像分析演算法、應用案例。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11450

 

[台灣大學法律學院課程] 深度學習與法律資料分析

人工智慧發展簡史、AI 法律應用最新趨勢 (Legaltech)、AI 發展的演進 (標準化、模組化)、語意辨識 (聊天機器人, BERT, GPT-2)、常用 AI 資料分析演算法及應用、時序訊號分析、語音辨識、常用 AI 影像分析演算法及應用案例。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11354

 

[實踐大學資管系課程] 大數據在AI的應用及實作

AI 最新趨勢, AI 發展的演進,常用 AI 資料分析演算法及應用案例。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11367

 

[ 臺科大企管 人工智慧應用課程 ] AI應用案例與最新趨勢

AI 最新趨勢, AI 發展的演進, 常用 AI 影像分析演算法及應用案例, 常用 AI 資料分析演算法及應用案例。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11289

 

AI Q&A - 20220525

要怎麼做物件追蹤?切換MODEL?要如何一張一張的餵進程式,得到結果?顯卡除非不是計算圖像不然不會差很多?

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11502

 

大數據分析關鍵因子之選擇

大數據分析之資料預處理、訓練、及推論,適用於製程分析、醫療數據預測、金融指數預測等應用。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11467

 

[教學影片] DICOM 醫療數位影像傳輸協定實作

DICOM 介紹,讀取 dcm 檔案的字串內容及影像內容。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11121

 

[教學影片] AI 農業應用實務

將新的 AI 技術應用在農業。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11136

 

[教學影片] 後疫情時代的智慧服務 - 由取代人工轉變為節省設備材料成本

後疫情時代的改變、人工智慧應用由取代人工轉變為節省設備材料成本、常用資料分析演算法比較、醫療影像判讀由人工判讀轉變為 AI 輔助判讀、常用影像分析演算法比較

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11137

 

[教學影片] PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, TensorRT, OpenVINO AI 模型檔案的轉換,速度與精度之間的取捨

PyTorch, TensorFlow, Keras, ONNX, TensorRT, OpenVINO AI 模型檔案的轉換,速度 (FPS) 與精度 (FP64, FP32, FP16, INT8) 之間的取捨。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11140

 

[教學影片] 生產線 AOI 瑕疵檢測及醫療影像檢測實作經驗分享

比較 InceptionV3-CAM, YOLOv4, Efficient Det, Mask R-CNN, U-Net 等演算法。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11146

 

[教學影片] 深度學習網路在資料分析的應用及實作

可應用於股價預測、匯率預測、期貨價格預測、金融指數預測、房價預測、銷售量預測、雨量預測、氣候預測、手寫識別、語音識別等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11147

 

[教學影片] NVIDIA Jetson Xavier NX 開發板之雲端原生及 YOLOv4 實作

Jetson Xavier NX 支援多種熱門的人工智慧框架,可支援雲端原生、容器部署應用程式,並可立即應用於各種場域。例如:於門禁人臉辨識、生產線瑕疵檢測、生產線資料收集及分析、溫室資料收集及分析、畜舍資料收集及分析、影像分析、聲音分析、訊號分析、條碼辨識、 QR code 辨識、人工智慧課程教學等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11150

 

新冠肺炎醫療影像資料集及分析範例

Detecting COVID-19 in X-ray images with Keras, TensorFlow, and Deep Learning

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11158

 

[教學影片] 如何用 Python 連線政府開放資料平台之健保特約機構口罩剩餘數量明細清單 API

可以取得:醫事機構代碼、醫事機構名稱、醫事機構地址、醫事機構電話、成人口罩剩餘數、兒童口罩剩餘數、來源資料時間。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11161

 

[教學影片] 介紹 Intel 最新 AI 技術以及如何用 JupyterLab 執行 OpenVINO 範例程式

Intel CPU, GPU, FPGA, ASIC, AVX-512, VNNI, DL Boost, BFP16, Aria X , Movidius, Myriad X, Keem Bay, Nervana...

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11163

 

人工智慧影像分類、物件偵測、影像切割演算法實作「口罩偵測」之比較,以口罩美女資料集為例

MobileNetV1, MobileNetV1+SSD300, YOLOv3, Mask R-CNN

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11166

 

[教學影片] 最新版 Intel OpenVINO 2020 1 實作

以及 OpenVINO, TensorRT, PyTorch, libtorch, TensorFlow, Keras 之比較

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11168

 

[教學影片] 人工智慧影像分割演算法在醫療影像分析之應用 AI Image Segmentation for Medical Image Analysis  

影片介紹使用 Mask R-CNN 及 U-Net 演算法。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11170

 

[教學影片] Python AI 程式設計快速入門 - 台灣人工智慧學校2019年校友年會

影片介紹如何解決目前 AI 程式設計所遇到的問題,並提出解決方案

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11172

 

[教學影片] 工業製造升級,打造新一代智慧工廠方案研討會:如何透過人工智慧,減少人力及提高生產效率

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=1117

 

[教學影片] 深度學習 Live 影像分析及深度學習股價預測

使用深度學習,分析 Live 影像及預測股價。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11182

 

[教學影片] AI人工智慧 - 新創論壇 - 人工智慧在工廠生產線的應用

分享 AI 技術如何應用在工廠生產線

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11183

 

[教學影片] PCB 電路板的深度學習影像分析

用 Caffe 深度學習框架、 SSD 演算法分析 PCB 電路板的影像。用 labelImg 標註影像。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11184

 

[教學影片] 在 Windows 上透過 Caffe 進行深度學習,應用於字元辨識

使用 OpenR8 透過 Windows UI 介面,大幅降低深度學習進入門檻。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11185

 

[教學影片] 深度學習影像分析快速入門

深度學習簡介、使用 TensorFlow 進行影像分析、使用 OpenR8 進行影像分析

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11186

 

[教學影片] 產業經驗分享,如何用最少的訓練樣本,得到最好的深度學習影像分析結果,減少一半人力,提升一倍品質

我的影像樣本有一百萬張要如何訓練?如何避免 over fitting?案例分享,如何做到無 Underkill、無 Overkill?說到底, AI 是賺錢工具!人不會被 AI 取代 但是不懂 AI 的人會被懂得用 AI 的人取代

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11179

 

[教學影片] AI 講座:最短時間、最低成本,最快速度導入 AI ,減少一半人力,提升一倍品質

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11180

 

為家用機器人挑一雙眼睛

希望家用機器人能自動建立地圖、具有偵測障礙物的視覺功能,如何挑選合適的視覺設備呢?本文將從條件設定、挑選思路、到產品比較,一步步介紹小編選擇設備的過程。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11187

 

 

人工智慧軟體介紹

 

AppForAI 人工智慧開發工具操作教學:一鍵安裝 Python 開發環境

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11900

 

AppForAI Windows 版安裝方式 - 如何優化 Windows 電腦系統及安裝 Python 開發環境

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11504

 

[教學影片] Windows 10 Python AI 開發環境安裝詳細步驟

使用 Anaconda 安裝 Python AI 套件。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11134

 

Spyder 的使用方法

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11506

 

JupyterLab 的使用方法

實踐大學資管系AI導論 (MIS13901A1)課程

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11505

 

[教學影片] Jupyter Lab 操作說明

Jupyter Lab 操作說明的教學影片。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11157

 

[教學影片] labelme 使用方法 (適用於影像分割演算法的標註)

適用於影像分割演算法的標註。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11129

 

[教學影片] labelImg 使用方法 (Windows 版本)

labelImg 是一個用於深度學習影像標記 (annotation) 的軟體,標記會以 XML (PASCAL VOC format) 格式儲存。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11159

 

[教學影片] Python 視窗程式設計

使用 PySide2。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11139

 

[教學影片] AI 開發環境建置

採用 RDP, VPN, client, server 架構,適用於公司研發部門及學術研究單位。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11142

 

[教學影片] 雲端 GPU/TPU 運算服務價格比較:AWS, Azure, Alibaba Cloud, TWCC 台灣 AI 計算雲, Google Colab, IBM Cloud, Oracle Cloud  

短租不如長租,長租不如買斷。半年的雲端服務費用可以買一台新的相同性能電腦。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11160

 

[教學影片] 如何在蘋果電腦 macOS 安裝 Python 人工智慧套件

PyTorch, TensorFlow, OpenCV, XGBoost, Jupyter Lab, Spyder

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11162

 

[教學影片] 在 Ubuntu Linux 18.04 安裝 NVIDIA 驅動程式, CUDA, cuDNN, PyTorch, TorchVision, TensorFlow, Keras, XGBoost, Jupyter Lab, Jupyter Hub 等人工智慧軟體套件

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11164

 

鋼板 AOI 瑕疵檢測資料集

共1,800張影像,含標註資料

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11165

 

自動駕駛車訓練資料集

共有15,000張標註影像

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11167

 

在 Ubuntu Linux 18.04 安裝 NVIDIA GPU 驅動程式的方法

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11169

 

[教學影片] 在 Windows 10 快速安裝 Python AI 開發環境

Python, pip, Anaconda, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Lab, Jupyter Notebook, Spyder, ...

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11171

 

[AppForAI Linux] 如何用 Docker 在1分鐘之內完成電腦教室50位學生的 AI 開發環境建置

Docker container 的使用方法介紹。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11231

 

一鍵安裝 Python 開發環境

CUDA, cuDNN, Terminal, Jupyter Lab, Spyder, labelImg, lableMe 等。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11194

 

在 Windows 平台上執行深度學習或高速運算時,請將病毒防護關閉,執行速度會快 20% 以上。

選取 [開始] 按鈕 > [設定] > [更新與安全性] > [Windows 安全性] > [病毒與威脅防護] > [病毒與威脅防護設定]。 將 [即時保護] 切換至 [關閉]。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11181

 

解決 GitHub 的亂碼問題

由於全球編程,各自使用的在地語系不同,導致上傳至 GitHub 的程式碼,在別人的電腦上看起來,有可能變成亂碼。本文教您使用 Unicode 格式儲存程式碼,讓您的程式暢行世界無亂碼。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11188

 

 

人工智慧硬體介紹

 

最新 NVIDIA RTX-4090-24G 顯示卡 AI 效能實測

最新 NVIDIA RTX-4090-24G 顯示卡 AI 效能實測,AI 訓練速度大約是上一代 RTX-3090-24G 的 1.5 倍。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11198

 

新款 NVIDIA RTX-3090TI 之 AI 訓練效能實測

AI 訓練速度跟前一代 RTX-3090 差異不大,遊戲卡支援 ECC 錯誤校正增加穩定性是亮點。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11478

 

以 NVIDIA 最新 RTX-3090-24G 顯示卡實測 YOLOv4 訓練及推論之性能,並與 TitanRTX-24G 相比較

RTX-3090-24G 的 CUDA core 是 Titan RTX 的兩倍,訓練速度提升40%較為顯著,推論速度提昇10%不顯著。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11117

 

Titan RTX vs RTX 3090 (前代卡皇對戰當代卡皇)的 AI 演算法訓練實測影片 (靜音版)

顯示卡驅動程式, CUDA, cuDNN, PyTorch, TensorFlow 全部都必須升級到新版或開發版才能使用。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11115

 

[教學影片] 嵌入式 AI 解決方案比較 (NVIDIA TensorRT, Intel OpenVINO, Kneron KL520 AI SoC USB Stick)

包含 Kneron KL520 AI SoC USB Stick 的開箱及操作介紹。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11127

 

[教學影片] 類樹莓派的嵌入式單板電腦(1.8吋 SBC)

x64 架構,可以跑 Windows 10 、 Ubuntu Linux 18.04 ,開發容易,驅動程式支援完整。工業規格,亦可升級軍用規格。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11131

 

NVIDIA GTC2019: Jetson Nano 現場開箱影片

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11174

 

[教學影片] 7011 低壓空中接頭及端子製作

示範棘輪式壓接鉗製作 7011 公、母端子小技巧,避免拉扯時線芯夾點脫落導致短路。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11176

 

[教學影片] Intel Neural Compute Stick 2 Myriad X 實測

Intel Neural Compute Stick 2 Myriad X 的速度比前一代快至少2.72倍。一個 Myriad X 的運算能力可以抵三個 CPU 核心。

https://tw.leaderg.com/article/index?sn=1117

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