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..

使用 PySide2 。

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！

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。

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。

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。

每次曝光成本0.05元，CPC 每次點擊成本2元。

每次曝光成本1元， CPC 每次點擊成本15元。

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。

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。

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。

進行指紋影像的比對。

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。

從檔案讀取 Sin。

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。