AIF 技術發展中心

財團法人人工智慧科技基金會(AIF)以促進產業之人工智慧科技提升、應用發展及社會永續為宗旨,以客製化訓練、知識推廣及專案服務,賦能企業建立自己的 AI 團隊,發揮既有優勢、提升價值並促進轉型。AIF 技術發展中心不僅關注科技技術的提昇,也持續致力於科技人才的培育,為台灣的科技生態注入新的能量。

43 篇文章
想提高模型準確性?試試利用CO-SNE降低階層結構資料的維度
技術, 論文快讀

想提高模型準確性?試試利用CO-SNE降低階層結構資料的維度

在數據分析時,有一種資料類型是資料間具有階層結構(hierarchical-structure data),例如社交網路、RNA結構等,後續能應用在推薦系統、結構預測等議題上。這類資料通常希望可以在分析時,盡量保持原始的資料結構關係。如果讓很多維度的資料在降維後,仍然保持資料結構的關係,無疑可以大大提高模型預測的準確性。以下是UC Berkeley的Guo等人在2022年6月提出的新方法。

讓AI幫你穿搭!用CLIP實作一個時尚穿搭資料庫
實作解析, 技術

讓AI幫你穿搭!用CLIP實作一個時尚穿搭資料庫

近年來,深度學習除了在單一領域,如電腦視覺、自然語言、語音處理都開創了一片天外,也開始朝向multi-modal learning的方向發展。Multi-modal意指整合多於一種的資料類型共同學習,有點像是幼兒在探索世界時,會同時接收到視覺、聽覺、觸覺…等多種感受刺激,使其能更了解一些概念的不同面向,例如白兔有著大耳朵與短尾巴,摸起來毛茸茸等概念。

強AI來了?DeepMind新推通才代理模型Gato
技術, 論文快讀

強AI來了?DeepMind新推通才代理模型Gato

在近期的 AI Research,我們在弱人工智慧(Artificial Narrow Intelligence) 領域中,不斷推陳出新、突破天花板、創造新的演算法。我們針對任務收集相關知識下的資料,並訓練其模型。同時造就了各個領域及行業中的 AI 工程師,但你有沒有曾經想過,未來會有一個 AI 模型能夠分析所有任務,回答你所有問題,取代掉數個領域的 AI 模型呢?

Transformer會是最強的視覺辨識模型?要不要試試新設計的CNN模型
論文快讀, 技術

Transformer會是最強的視覺辨識模型?要不要試試新設計的CNN模型

CNN是近年來圖像分類任務中大家的優先選項之一。從2012年的AlexNet開始至今,許多學者相繼針對CNN based模型進行改進。近年來除了大家耳熟能詳的ConvNet based模型外,包括GoogleNet、ResNet等,也開始引進在NLP任務中大獲成功的Transformer架構,如:Swin Transformer。

如何建立多人AI開發環境?JupyterHub安裝分享
技術, 實作應用

如何建立多人AI開發環境?JupyterHub安裝分享

辦公室有一台GPU server供幾位工程師共用,有不便放上雲端的資料就可以直接放進去跑。深度學習演算法的開發常常需要使用不同環境,因此我們以docker方式提供Tensorflow 2.x, 1.x, Pytorch等幾種不同環境,然後每種環境以不同的port為進入點,都以Jupyterlab為介面。