【Jack Hsu】專欄

結合AI與IoT的智慧物聯網AIoT是近期科技業最火熱的行銷關鍵詞，tinyML（MCU等級的AI）也正悄悄崛起。本文將探討AIoT、MCU及tinyML之間的關聯，能帶給台灣MCU產業鏈什麼樣的機會，以及如何整合才能變成下一個明星產業。

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。

身為人工智慧(AI)從業人員，如何兼顧模型的速度和準確度是一大挑戰。利用INTEL OpenVINO推出的「Post-Training Optimization Tool (POT)」能有效解決，一起來了解如何使用吧。

DL Workbench(Deep Learning Works Benchmark)一個方便的網頁式圖形化介面工具，讓非程式設計背景的社群夥伴都可以輕鬆使用，一起來看看其使用流程以及範例操作吧！

當深度學習技術遇到視訊檔案或串流影片時，逐格(by Frame)影像分析就變得很沒效率，有辦法提升嗎？可試試用DL Streamer來加速喔。

為解決安裝步驟系統無法運行，OpenVINO推出Docker安裝方式，輕鬆搞定安裝及執行問題，本篇簡單說明Docker是什麼？以及相關的工作環境以及範例說明。

透過研華最新「AI人臉辨識運算智能系統」，並搭配和訊連共同開發的FaceView及Intel VPU加OpenVINO，作者從不同面向來開箱評測，帶大家了解這套系統。

CES 2020 消費性電子展於1/7~1/10在美國拉斯維加斯熱鬧展開，本篇文章介紹有關智慧眼鏡、立體顯示技術和人機互動等參展內容。

機器手臂早已成為自動化工廠中不可或缺的最佳幫手，本篇文章將會說明如何使用Intel OpenVINO™+RealSense™自製機器手臂之視覺系統。

本篇文章使用 RealSense D435 深度感測器取得影像，以 YOLO v3 為演算法，並以辨識（偵測）小蕃茄為例和大家介紹從收集（取像）、標註、訓練資料集到推論的工作流程。

文化部「IP內容實驗室」重金由法國引進的「4DViews」系統，且聽Jack解說這技術如何協助台灣多個文創領域產生新的火花。

本篇文章將教大家如何從RealSense SDK擷取彩色、深度及紅外線串流影像並導入OpenCV中，方便後續開發自己的人機介面及相關計算功能。

處理電腦視覺只能靠 OpenCV 單打獨鬥嗎？OpenVINO 開源工具其實強化了「深度學習」技術在電腦視覺的相關應用，有效搭配兩者將能提升執行效能。

本篇文章以 Windows 10 環境安裝RealSense D435 為例，帶著大家一步步完成 SDK 安裝及 3D 感測器的韌體更新。

微軟推出的Kinect雖然在2017年停產，卻也讓體感互動更上一層樓，但其實想要自製體感控制系統也不無可能，本篇文章將會說明，如何使用Intel OpenVINO結合OpenPose預訓練模型來完成「土炮體感控制系統」。

過去要做到精準的物件偵測，不僅需要高難度的技術更需要專家協助，但運用OpenVINO能讓「語義分割」及「實例分割」的開發難度大大降低，本篇文章將會分享「實例分割型智慧監控系統」的概念驗證實驗。

本篇文章依據AIGO第二梯次的廠商出題，探討一般人對 AI 的迷思、說明如何確認導入 AI 成效及未來該如何出題才能得到快速有效的解題方案。

本篇文章教大家如何讓 Jetson Nano 能順利執行 OpenCV4.1.0 中 CUDA 相關函式，該下載什麼、輸入什麼指令，全部詳細告訴你，有一樣困擾的人快來看看。

本篇文章摘要了外國網友比較三個 AI 開發版的文章，內容則是樹莓派加 Intel 神經計算棒、 NVIDIA Jetson Nano 及 Google Coral 三者的實驗數據比較。

Nvidia 近期推出 Jetson Nano AI 開發板，勇奪各大人工智慧社群版面，來看看當前市場上三大 AI 開發板的比較吧！

本文解析 AIGO 「產業出題、AI人才解題」的出題內容，並剖析分別屬於「電腦視覺」、「自然語言」及「數據分析」三大領域涵蓋的範圍及核心技術。

本篇文章提供在樹莓派（Pi 3+）上安裝 OpenCV4 / QT5 的紀錄及注意事項，幫助大家順利進入開發環境。

USB 神經計算棒能加速執行深度學習推論工作，深受創客喜愛，本篇文章比較 Intel Movidius NCS、才剛推出的 NCS 2，及其競爭對手推出的不同規格。

人工智慧當道，對於想學習及實作的 Maker 而言，樹莓派加上 Intel Movidius 神經計算棒（NCS）大概屬最容易取得且最經濟的平台，本文將教你如何打通NCS與Rasberry Pi Zero W連結運作的層層難關。

近年來，機器人運用在農業領域，大大提升生產效率，也展現智慧農業新風貌。本篇文章主要介紹採收機器人在針對不同的蔬果外型、尺寸時，其所運用的夾爪做分類介紹。

本文除了介紹影像語義（像素級）分割原理、OpenVINO基本架構，更以如何建構自駕車視覺系統為例，介紹如何應用OpenVINO中預先訓練與優化的模型來進行場景辨識。

採收機器人主要包含幾大部份，自走車（導航、定位）、機器視覺（果實空間XYZ位置、果實成熟度）、機器手臂（摘取、置放）等，本文將介紹視覺部份的可行技術現況。

上一篇從影像式AI虛擬助理的應用場景以及關鍵技術進行討論，而下篇則著重在於市場趨勢發展，在目前市場發展的趨勢下，「語音助理」已經看似走到了瓶頸，而影像式AI虛擬助理是否能為「語音助理」帶來一道新的氣象？

隨著智慧宗教的市場崛起，宏碁推出智慧佛珠造成大賣，成為一片藍海。除了智慧佛珠還有不少SeaFood（師父）經濟概念產品問世，且看本文介紹。

語音助理發展至今儼然已成了「超級紅海」，但下個「藍海」在那裡呢？會是影像式AI虛擬助理嗎？接下來，第一篇就從應用場景與關鍵技術來為大家說明。

今年電腦圖學及人機互動領域研討會「ACM SIGGRAPH 2018」，作者就官方影片裡的八個項目進行介紹，讓大家能夠了解這些產品的技術與特色。

今年Computex & InnoVEX 2018中可以嗅出一個方興未艾的風潮，那就是邊緣運算，本文將介紹邊緣運算為何興起，以及有哪些台灣廠商已推出相應的解決方案。

當各政府單位、學界及業界街紛紛投入AI產業中，在Maker的場域中，如何迎接這AI世代的來臨呢？本文就為大家介紹如何取得及應用免費的AI實驗場域資源「Google Colaboratory」，並利用「深度學習」模型進行影像二元分類。

想學習深度學習技術的人，第一步通常會遇到一大堆框架（Framework）卻不知如何選擇，本文將告訴你哪些才是主流框架，協助你找出最符合自己需求的框架。

本文延續「人工智慧AI晶片與Maker創意接軌」的系列文章，討論Maker該從何角度切入AI領域，實現更具智能化的創作與應用。

本文延續【PRO_Column】人工智慧AI晶片與Maker創意接軌 （上）的文章，深入介紹目前市場上人工智慧晶片的類型與廠商現況。

Maker（創客）也可以是Youtuber（網紅）嗎？我想這應該也是一個先有雞還是先有蛋的問題。是創客佛心地分享作法才讓一堆粉絲追隨，還是為了想紅搞出一堆瘋狂的創作吸引大家的目光？我想兩者都有。不管你現在是不是Maker，就從現在開始投入Maker的世界吧

本文介紹當紅AI晶片的發展現況及如何與Maker的創作接軌，將分成上、下兩篇來介紹，上篇著重於AI晶片裡「深度學習」技術的原理與應用。

本文將說明如何善用大容量的PSRAM結合Arduino Mini Pro與LCD模組來製作迷你電子看板。

這次的文章是利用上次 OpenQCam 樹莓派迷你開源相機所衍生的應用實例【ePTZ 攝影機】，一樣也會使用到 OpenCV，希望多提供大家一些應用上的想法。

本文教你利用樹莓派 Pi Zero W、500 萬素相機模組、2.2 吋 TFT LCD、OpenCV，完成迷你可愛版數位相機【OpenQCam】。