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。
目前最快最準的開源人臉辨識演算法 - ArcFace
XGBoost Classification, XGBoost Regression, XGBoost Regression Time Series, LightGBM Classification, LightGBM Regression, LSTM, Regression Forest, DNN, Convolution 1D..
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。
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。
使用 BERT 進行句子問題回答、提取固定特徵向量、語意分析。
使用 GPT-2 演算法自動生成中文文章。
GPT-2 應用於自動產生一篇文章,也可輸入任一句話來自動產生一篇文章。
2017年演算法為王! 2018 年資料為王! 2019 年 FDA 為王!
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每次曝光成本0.05元,CPC 每次點擊成本2元。
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矽谷經驗、跨國公司經驗、Go Global、水桶理論、產銷人發財、業務漏斗、現金水位、危機管理、信仰、人生是一場修行。
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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!
YOLOv4 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。
使用 Python 的 pySerial 套件進行 serial port 的控制。
使用 OpenCV 的函式進行影像的連通區域分析。
模型轉換,ONNX 轉換 OpenVINO 範例。
使用旋轉和調整亮度的方法進行影像的擴增。
使用特徵比對的方法進行影像的縫合。
模型轉換,Keras 轉換 ONNX 範例。
產生 QRcode 的二維條碼影像。
Pix2Pix 風格轉換。將原影像輸出訓練學習的影像風格。例如 : 黑白轉換成彩色、邊緣圖轉換相片、地圖轉換成衛星地圖等各種應用。
批次調整影像的大小。
產生 code39 和 code128 的一維條碼影像。
使用 MaskRCNN 演算法進行影像物件計數及分割,可應用於醫療影像分析、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、工廠瑕疵檢測等。
測試 XGBoost 使用 GPU 進行訓練。
使用 Python 爬蟲抓取台灣的口罩資訊。
PSGAN 可應用於對一張人臉影像進行上妝,局部替換人臉妝容。
使用 Support Vector Machine (SVM) 進行 Iris 花朵的分類。
讀取和寫入 Excel 檔案的範例。
讀取和寫入 CSV 檔案的範例。
使用 Python 的 matplotlib 套件,產生股票資料 (開盤、收盤、最高、最低) 的圖表。
從檔案讀取 JSON,將 JSON 寫入檔案。
使用 YOLACT 進行影像的分割。
GPT-2 應用於輸入關鍵字來產生一篇中文的文章、文言文、對聯、詩詞、中文歌詞。
使用 UNet 進行影像的分割,可應用於醫療影像分析、瑕疵影像分析等。
使用 3D ResNets 進行影像 (影片) 的分類。
使用 3D UNet 進行影像的分割。
使用 LPRNet 進行車牌辨識。
使用 Ganomaly 進行影像的異常偵測。
使用 LightGBM 進行房價的預測。
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