搜尋

會員登入

搜尋

導覽

會員

工程師必須關心的2020年AI/工業4.0關鍵趨勢

瀏覽次數:13602

科學家和工程師能藉由專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若利用如自動標記等工具來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。


隨著取得了現有深度學習模型與研究並加以持續改進,科學家與工程師得以在人工智慧(AI)專案得到更大範圍的成果。傳統上,AI模型大多數以影像為基礎,不過接下來這一年,AI模型將涵蓋更多樣化的資料類型結合,從感測器到時間序列,再到文字和雷達資料等等。



圖1 : 傳統上,AI模型大多數以影像為基礎,未來AI模型將涵蓋更多樣化的資料類型結合。
圖1 : 傳統上,AI模型大多數以影像為基礎,未來AI模型將涵蓋更多樣化的資料類型結合。

科學家和工程師固然可藉由自身具備的專業領域知識在AI專案取得某種程度的成果;然而,若還可以利用某些工具如自動標記等來快速地處理龐大、高品質的資料集,將是進一步成功的關鍵。資料品質愈高、資料量愈大,愈能增加AI模型的精確性,成功機會也愈大。
...
...

使用者別 新聞閱讀限制 文章閱讀限制 出版品優惠
一般使用者 10則/每30天 0則/每30天 付費下載
VIP會員 無限制 25則/每30天 付費下載

Card Image

PIC32-BZ6:新一代高度整合單晶片無線平臺

隨著智慧設備的射頻(RF)設計複雜性日益增加,傳統無線解決方案通常需要多晶片組合才能新增功能,或頻繁重新設計才能滿足不斷升級的行業標準。為此,Microchip推出全新高度整…

隨著智慧設備的射頻(RF)設計複雜性日益增加,傳統無線解決方案…