【Edge AI專欄】 訓練AI模型資料不足怎麼辦？聊聊資料集擴增手法
本篇文章會簡單盤點一些常見的資料擴增手法，包含影像類（二維資料）及時序類（一維資料，如聲音、溫度、振動等各式感測器產生的連續信號），希望能帶給大家一些幫助。
善用 ONNX Runtime 加速超過 130,000 個Hugging Face模型
在 Hugging Face (HF) 上的32 萬個模型中，超過 130,000 個模型支援 ONNX 格式，它們可以透過 ONNX Runtime (ORT) 進行加速。
PyTorch為邊緣及行動設備推出ML推論優化工具：ExecuTorch
PyTorch Edge團隊日前（10/17）宣布推出ExecuTorch解決方案，此方案可為行動及邊緣設備提供設備端推論功能（on-device inference），目前已獲得Arm、Apple 和 Qualcomm 創新中心等大廠的支持。
【CIRCUS Pi】Maker 玩 AI：SensiML － TinyML 的先驅
SensiML 是一個 IoT 機器學習解決方案，提供數種不同的軟體用以擷取資料、建立模型與測試驗證，並且能佈署 TinyML 模型在多種不同的中低階微控制器上，不管是在商業開發或社群上都備受好評。本篇將會實際藉由 M5StickC PLUS 範例來體驗 SesiML 的 TinyML 功能。
【加點製造】機器再升級！導入 AI 學習更多技能
隨著機器人科學的發展，逐漸出現更多樣的機器人形態，導入人工智慧的研發，更可加速學習曲線，本文介紹以 AI 訓練的機器手臂以及蠕蟲型的軟機器人。
