實作解析

每一天，我們都會有開心、難過或是生氣等等不同的情緒反應，大多時候，人類可以透過觀察臉部表情或動作，看出對方的情緒；也可以從語氣或是對話描述聽出說話者的心情。那麼，電腦也可以看出或聽出人類的情緒嗎？

對 AI 工程師來說，Apple 處理器上特別的 16 核心神經網路引擎(Neural Engine)帶來了顯著的速度提升，且在手機端的執行速度也有不錯成效。本次，我們將針對「模糊化背景」的情境進行實地測試任務。

ChatGPT 讓使用者能以聊天對話的方式，向機器提問且獲得解答，簡易的互動降低了一般人使用 AI 的門檻，不僅更貼近日常使用，也更接近人們想像中的 AI。背後關鍵的「大型語言模型」（LLM，large language mode）究竟擁有哪些能力，又該如何使用呢？

ChatGPT 顯然不太擅長某部分的問題，但我們可以加入一些巧妙的設計，讓它在窘迫時，可以呼叫外部工具來解決問題。

自 Apple 公司在自主研發處理器上取得成功後，各家媒體多將焦點放在卓越的媒體製作效能，以及不同情境下，處理器的效能檢測結果，卻忽略了 Apple 處理器上特別的 16 核心神經網路引擎(Neural Engine)。對 AI 工程師來說，不免好奇神經網路引擎是否能帶給大家不同的體驗以及使用方式。因此，本文將與大家分享 python 調用 Neural Engine 的方法，從 Neural Engine 執行結果所花費的時間來看，速度加速非常顯著。

「一週又過去了，這次meeting的期刊報告你準備好了嗎？」、「說好的產業分析報告整理得怎麼樣了？」以上場景是否讓人覺得似曾相識？

近期十分熱門的AI繪圖模型，除了Midjourney外，另一個同樣受到討論的就是Stable Diffusion了，除了知道如何應用它生成所需的圖片之外，本篇文章將深入說明從文字生成圖片的過程中，需要經過哪些步驟以及當中一些有趣的模型。我們將使用Pytorch框架及hugging face上訓練好的模型，實際進行Stable Diffusion的流程。

Scikit-learn 是 Python 中流行的機器學習框架之一，提供豐富的機器學習演算法和工具，讓使用者可以方便地進行數據分析和建立模型。在機器學習流程中，經常需要進行資料前處理、特徵選擇和模型選擇等一系列步驟，為了簡化這些步驟，Scikit-learn 提供 Pipeline 工具，讓人可以更輕鬆地構建和評估機器學習模型。