| 程式人 | 林信良 | 程式學習 | 機器學習 | 深度學習 | 模型 | AI

思考模型的可解釋性

在深度學習的領域，放棄了解釋最終模型的可能性，來換取解決複雜任務的可能性；然而，這可不是暴力法，無論模型可解釋或難以解釋，該做的事情其實都相同！

2021-09-30

| 程式人 | 林信良 | 程式學習 | Numpy | PyTorch | 深度學習

從NumPy到PyTorch

PyTorch是支援深度學習的框架，為了不迷失在API之中，可藉由NumPy實現簡單的學習模型，逐步轉換至PyTorch，認識相關元件的方便，瞭解支援的流程典範

2021-09-23

| google | 深度學習 | X光 | 胸腔 | 肺結核 | COVID-19

Google以深度學習偵測異常胸腔X光片，可找出訓練資料集未見過的肺部異常

Google新開發的深度學習系統，能夠精確地區分正常與異常的胸腔X光影像，可用來加速臨床工作流程，或是提高其他機器學習模型效能

2021-09-07

| 深度學習 | 蛋白質 | PyTorch

科學家開發新的深度學習模型，在10分鐘內就可完成蛋白質結構預測

DeepMind在去年11月，首次從氨基酸序列預測出蛋白質結構，而華盛頓大學的研究人員，開發新的模型加速了這項運算，所需時間從數天降為10分鐘以內

2021-07-22

| 中華電信 | 深度學習 | 物件辨識 | 卷積 | 模型輕量化

物件偵測模型如何輕量化？中華電信研究院分享自家3秘訣

中華電信揭露物件偵測模型輕量化3大作法，首先模型骨幹直接採用新結構（如EfficientNet-Lite），模型頸部和頭部則以近似運算來減少參數量，比如用差值讓長寬一致、用一層卷積讓Channel數一致，並用深度可分離卷積來重組頭部，同時輕量化損失函數，來避免沒辦法收斂的結果。

2021-03-25

| 新光銀行 | AI | 機器學習 | 深度學習

新光銀行揭露AI與大數據戰略，下階段目標是量化模型與塑造更多AI即時應用場景

新光銀行在近期揭露自家AI與大數據策略，以及3年下來，一路走過的甘苦談，還有AI應用的場景與現階段成果；甚至，透露下一階段的兩大目標，一是量產AI模型，二是往即時資訊流邁進，讓顧客跟銀行前臺互動的過程中，後方的AI模型就能收到即時的互動資訊，進而塑造更多AI即時應用場景。

2021-03-19

| AI面試 | 臺師大 | 震旦行 | 微表情辨識 | CNN | 電腦視覺 | 深度學習

AI面試有新工具！臺師大開發微表情AI辨識技術，即時預測應徵者職場性格與溝通能力，輔助HR聘雇決策

人的臉部表情可以控制、話語可以控制，但是短至三十分之一秒的微表情，就可能暴露了內心最真實的想法。建立在這個基礎之上，臺師大研發了一套微表情AI辨識技術，透過應徵者的面試影片，來預測應徵者的職場性格與溝通能力，未來更要加入話語真實性的辨識功能

2021-03-03

| 語音助理 | Alexa | Amazon | 深度學習

數位語音助理Alexa將可根據用戶問句推測其最終目的

Amazon採用基於深度學習的觸發模型，它會根據用戶與Alexa之間的文字往來，以及該用戶是否曾與Alexa的建議交流等因素，來判斷是否適合挖掘潛在目的，並提出建議

2020-11-13

| Deepfake | 圖片造假 | 深度學習 | Telegram | 不雅照

Sensity：不雅圖片造假工具透過Telegram散播，受害者恐超過10萬人

在Telegram上的這個圖片造假頻道用戶數超過10萬名，累計至少超過10萬人的照片遭鎖定被惡意修圖成不雅照

2020-10-21

| 微軟 | 深度學習 | 模型 | 函式庫

微軟更新DeepSpeed深度學習函式庫，現可高效訓練數兆參數AI模型

DeepSpeed加入了3D平行化技術，能夠同時提高記憶體、吞吐量和網路的運作效率，支援1兆以上的模型參數

2020-09-15

| google | 深度學習 | 推薦 | 零售

Google雲端推出能處理千萬品項的AI推薦工具

Recommendations AI可從商品目錄、用戶行為與購物趨勢，分析結果提供商品推薦，能支援處理擁有千萬品項的目錄

2020-07-24

| Uber | Neuropod | 深度學習

Uber開源深度學習框架抽象層Neuropod，讓機器學習應用可快速抽換底層框架

Neuropod在深度學習框架和應用程式間，提供一層抽象，應用程式透過Neuropod就可簡單地抽換使用各種深度學習框架 

2020-06-10