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。
【Edge AI案例探討】利用AI物件辨識協助生產線瑕疵檢測
當製造業面對缺工狀況，如何善用科技來因應人力缺口？AI技術有機會成為解答，本文將介紹一個運用AI技術開發生產線品管的解決方案。
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。
如何避免手術器材殘留在患者體內？創客自製手術清單物件偵測器！
手術後忘在患者體內的手術器械、沾血海綿或其他物體都稱作「術後體內殘留物」，儘管醫院都有嚴謹規範與檢核步驟，還是時有所聞。本文介紹一位開發者打造的可攜型AI辨識裝置，可以評估手術結束時是否器具都已經收齊。
【Arm的AI世界】用Vela編譯器在Ethos-U NPU部署神經網路模型
為了因應這波邊緣與終端AI裝置浪潮，Arm特地設計了microNPU 機器學習(ML)處理器Ethos-U，為面積受限的嵌入式與物聯網裝置加速ML推論。要在Ethos-U上部署神經網路(NN)模型，第一步須使用Vela來編譯你已備妥的模型。Vela是一種開源Python工具，可以將神經網路模型最佳化為能在內含Ethos-U NPU的嵌入式系統上執行之特定版本；這篇文章將展示使用Vela編譯模型的工作流程。
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。
如何客製化企業 RAG 知識庫？— 從資料庫到知識整合的實戰技術
