[學程]物聯網全端開發與深度學習整合實務 機器學習與深度學習實戰班 OpenCV電腦視覺與影像處理 FPGA 數位IC設計實戰 AI人工智慧應用系列就業班 AIoT 智能物聯網平台開發 ...
NVIDIA GPU 技術大會（GTC）是人工智慧與深度學習的年度盛會，為您提供訓練、觀察見解，並能與來自NVIDIA及其他領導組織的專家直接交流。 了解自駕車、智慧城市、醫療照護、大數據、高效能運算、虛擬實境等方面的最新突破。
直擊COMPUTEX 2018！從高效能伺服器到VR背包，一睹業內產品新趨勢 掌機、PC、家用主機亂鬥誰會紅？靠著驚心動魄的關鍵決策，雅達利引爆80年代遊戲產業 電腦太貴怎麼用遊戲賺錢？從街機、家用機到創世巨雄雅達利崛起簡史
機器學習 工業界和學術界的數據科學家一直在使用GPUs來執行機器學習，讓各項應用程式包括圖像分類，視頻分析，語音識別和自然語言處理都有著突破性的進步。特別是深層學習 (Deep Learning) – 採用先進多層次的“深層”神經網所建構的特徵檢測 (Feature ...
隨著普羅大眾對人工智慧的興趣日益濃厚，深度學習也引起了廣泛的關注。每一天都有許多深度學習的演算法被運用在不同的產業中。 本書將會為您提供有關該主題的所有實務資訊，包括最佳實作，使用真實世界的案例。
上圖可整理如下表格: 深度學習(Deep Learning) 深度學習又是機器學習的分支，深度學習是人工智慧中，成長最快的領域，深度學習模擬人類神經網絡的運作方式，常見的深度學習架構，如多層感知器(Multilayer Perceptron)、深度神經網路DNN(Deep Neural ...
前言 本書的最大特色就是理論說明深入淺出、通俗容易，入門門檻不高，理論與實作並重。降低學習門檻是我們主要的努力方向。特別是廣大的工程技術人員，無論是在職還是學生，進入機器學習領域不外乎兩條路。
近年來深度學習和人工智慧技術的加速發展，其中很重要的因素之一，是GPU 提供強大的平行運算架構，可讓深度學習訓練比CPU快數十倍，使模型訓練的時間，從數週縮短為數天。深度學習以大量矩陣運算模擬神經元運作，矩陣運算的特性是，單一運算都 ...
2017年11月2日 ... 當跑深度學習（DL）、機器學習（ML）實驗，模型太大、層數或神經元過多， 一般電腦 可能需要花半天、數天甚至以週為單位才能完成，或者發現錯誤。
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