TinyML效能基準測試：MLPerf Inference:Tiny 0.7版觀察
先前MLCommons公佈過一次0.5版的測試，約在去年六月，今年四月則再次更新，稱為0.7版，雖然一樣是非正式版，但參與測試的軟硬體陣容已大幅擴充，值得觀察！
【活動報導】跨領域也能玩AI！競賽概念組發掘多元應用
Intel® DevCup x OpenVINO™ Toolkit競賽不只「實作組」有許多優秀團隊，「概念組」的創意也同樣令人驚艷，本次社聚邀請到2021年競賽的「概念組」得獎團隊，和觀眾一起探討如何透過Edge AI創造更多的應用與解決方案。
【深度學習】會學習的AI，將超越人類千年累積的智慧？
隨著獲得的數據越多，深度學習的準確率就能獲得進一步的成長。可預見未來深度學習技術能應用的領域將持續擴大，也為人類的生活帶來更多便利。
邊緣AI的最佳學習路徑 – OpenVINO Notebooks
不會訓練AI模型，是否一定要從頭開始苦學神經網路，才能開發AI？現在有了事半功倍的方法 – OpenVINO Notebooks，本文將介紹如何運用這項工具進行系統化學習，無痛打開AI落地的應用大門。
【Edge Impulse】EON Tuner AutoML工具介紹
EON Tuner是一項對於憑經驗手動逐一調整設定參數來說特別好用的工具，是可更輕鬆並快速找出多種合適且優化的模型，方便我們快速迭代及驗證想法。
【活動報導】AI上路！智慧交通守護出行安全
2021 Intel® DevCup x OpenVINO™ Toolkit競賽有不少參賽者選擇以智慧交通為參賽主題，本次活動邀請到其中三組優秀的團隊，和觀眾共同探討如何透過AI與電腦視覺，為提升交通安全提供更多科技解決方案。