用OpenVINO C# API部署YOLOv9目標檢測和實例分割模型
YOLOv9模型是YOLO系列即時目標檢測演算法中的最新版本，代表著該系列在準確性、速度和效率方面的又一次重大飛躍。在本文中，我們將結合OpenVINO C# API使用最新發佈的OpenVINO 2024.0部署YOLOv9目標檢測和實例分割模型。
OpenVINO 2024.0：為開發者提供更高性能、更強大支援
OpenVINO 2024.0來了！我們很高興在這個版本推出一系列強化功能，目標是在快速發展的AI領域賦予開發者更強大的能力；新版本透過動態量化、改善的GPU最佳化以及對混合專家(MoE)模型架構的支援，增強了大語言模型(LLM)的性能。OpenVINO 2024.0讓開發者能有效利用AI加速，這也要感謝來自社群的持續貢獻。
用OpenVINO與NNCF最佳化Whisper語音辨識模型
本文示範如何以OpenVINO與Optimum Intel載入並執行Whisper與Distil-Whisper模型進行音訊轉錄任務，以及如何使用NNCF對這些模型執行INT8訓練後量化；接著在橫跨多種CPU的裝置上以大規模語音轉文字資料集評估這些模型。
如何在Google Colab上運行OpenVINO Open Model Zoo範例
本篇文章會以OMZ 影像分類(Classification) Public Pre-Trained Models為例，說明如何在Colab 上直接運行Intel Open Model Zoo。
如何在Windows平台呼叫NPU部署深度學習模型
在最新一代的Intel Core Ultra行動終端處理器中已經整合了簡稱為NPU的神經網路加速處理器，以提供低功耗的AI算力，而OpenVINO工具套件也在第一時間對NPU進行了配接。本文將帶領讀者一起看看如何在Intel Core Ultra處理器上搭建基礎環境，並呼叫NPU進行模型推論任務。
新年首發 OpenVINO 2023.3 LTS版本隆重登場！
是時候在生成式人工智慧(AI)領域大放異彩地開啟2024年了，最新的OpenVINO推論工具2023.3 LTS版本隆重登場，導入了額外的框架改變，最佳化了生成式AI模型的特性，並強化了對現有平台的支援，將使您在新的一年中的程式編寫之旅變得異常精彩！本文將帶您了解新版本OpenVINO的一些重要更新。
No Code自動化工具：n8n AI實作課程說明會
.jpg)
.jpg)