優化OpenVINO模型效能：參數設定影響實測
本文透過object_detecion_demo運作觀察，參數設定過程如何影響模型在同一台機器上推論效率的變化，接下來的內容為觀察到的現象，可以作為日後模型推論在配置時參數設定的一些參考。
【OpenVINO專欄】用DL Workbench輕鬆完成AI模型的分析與部署工作
本文將介紹如何應用OpenVINO的DL Workbench選用現有或是自製的模型，透過GUI介面，輕鬆完成模型的分析與部署工作。
OpenVINO結合Teachable Machine蹦出新滋味
本文將介紹如何結合Teachable Machine與OpenVINO兩個簡單好上手的AI工具，幫助使用者在短時間內完成簡單的邊緣運算模型訓練，同時也更快速的綜觀全局並找到解決問題的方向。
【先試再上】Intel DevCloud助你雲端驗證AI佈署，免費！
Intel 推出的免費雲端開發平台「DevCloud」，不僅提供OpenVINO讓使用者進行AI推論程式開發及測試，更協助評估佈署後效能，讓使用者可以更精準地採購所需設備。本篇文章將帶領讀者深入了解這項免費工具。
【AI進教室】透過電腦視覺掌握教室學習狀態
即時掌握學生的學習狀態，對教師維繫教學品質來說非常重要。本文將探討能否透過人工智慧與資訊技術的結合，進一步瞭解學生學習過程中的學習狀況與學習態度的資訊，解決學生人數較多時難以由教師親自察看的處境。