【Arm的AI世界】Python在Arm平台上的應用
這篇文章將概述Python在Arm平台上－－主要是在Linux與Windows作業系統上－－的應用。Python程式語言通用性極高、相當受歡迎，可用在不同的環境中…
零基礎輕鬆入門Teachable Machine上手實作，訓練你的第一個AI模型！
Teachable Machine 是一個由Google於2007年推出的深度學習影像分類訓練工具，本影片將介紹Teachable Machine的由來、操作方式、以及實作訓練深度學習模型的步驟，使觀眾能輕鬆入門深度學習。
如何選擇最適合你的AI推論模型量化方案？
AI推論模型主要透過量化（Quantization）、修剪（Pruning）和聚類（Clustering）三種方式進行最佳化，本文提出一個決策樹，幫助你選擇最適合的量化技術。
TensorFlow Lite全面支援半精度(FP16)運算，可將設備端推論性能翻倍
TensorFlow團隊宣佈，TensorFlow Lite 和 XNNPack 全面支援FP16的半精度推論（Half Precision Inference），同時指出，透過在 ARM CPU 上啟用半精度推論，能將TensorFlow Lite 的XNNPack backed的浮點推論性能提高一倍。
【白皮書導讀】Arm Ethos-U NPU的Vela Compiler開發環境及流程
Edge AI的必爭之地已走向嵌入式系統，如何架構低功耗、高效能的嵌入式AI運算架構呢？micro NPU + MCU/MPU看來是不錯的選項，本文將介紹Arm Ethos-U NPU的Vela Compiler開發環境及流程。
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
