OpenVINO模型最佳化實測：PC/NB當AI辨識引擎沒問題！
本文針對OpenVINO進行模型最佳化轉換的效能實測，證明Intel-based PC及NB也能拿來當AI辨識引擎沒問題。
在DeepStream上使用自己的Pytorch模型
DeepStream工具由NVIDIA開發，能夠處理多個串流影像，並進行智慧辨識。本文將介紹如何將其應用在Jetson Nano上，並於DeepStream導入自己的Pytorch模型執行辨識。
【活動報導】AI翻轉教室，提升教學成效!
近年教育部致力推動打造「智慧校園」與「智慧教室」，希望讓AI成為老師們教育與創新的助力，本次Edge AI線上社聚便邀請到兩位專家來做分享。
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。