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「圖像深度學習：負責開發與優化基於深度學習技術的圖像處理模型，以提高圖像辨識和分析的準確性與效率。主要目標為提升產品競爭力，滿足市場需求，並支持跨部門專案，促進技術創新。所需技能包括熟悉深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch）、強大的程式設計能力（Python為主），以及良好的數據分析能力。此外，需具備跨部門協作的能力與有效的溝通技巧，以適應快速變動的科技環境與台灣獨特的團隊文化。」
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    PM好同學
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    Trulli Wu

    產品經理

    2024/03/26

    打破搜索引擎的侷限性 - Perplexity.ai
    Perplexity.ai是一家新興的AI新創公司，專注於打造新一代對話式智能搜索引擎。在最新一輪融資中，它獲得了包括NVIDIA、亞馬遜創始人貝佐斯、前Twitter副總裁Elad Gil等科技重量級投資者的青睞，融資金額高達7360萬美元。
    不同於傳統搜索引擎，Perplexity.ai的AI搜索引擎能夠直接理解和回答用戶提出的自然語言問題，就像與一位智能助理對話一樣。它將網絡上的大量資訊與強大的人工智慧模型相結合，為用戶帶來無需瀏覽多個網頁就能獲得完整答覆的體驗。
    作為一個知識搜索平台，Perplexity允許用戶選擇不同的AI模型如GPT-4、Gemini等，同時也提供圖像生成、文件上傳等增值服務。它還可以按學術論文等源進行篩選、並呈現熱門主題，為用戶提供更精準和個性化的搜索結果。
    Perplexity自信其產品可為用戶帶來高效、無廣告、準確且透明的全新搜索體驗，從而有望挑戰甚至取代Google和微軟等現有搜索巨頭的領導地位。目前，該平台的月活躍用戶已達1000萬，回答數量逾50億。
    不過，Perplexity在發展道路上也面臨著AI運算成本高昂、可能出現誤導性回答、版權爭議等多重挑戰。但其創新理念和獲得的鉅額融資，仍吸引了業界廣泛關注，被視為有望顛覆搜索引擎未來的潛力股。
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    緯育TibaMe
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    2022/08/24

    成為YOLO深度學習物件偵測魔法師
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    7折預購 ➡️ https://bit.ly/3KhNNCC
    在深度學習模型中，最被廣泛應用的就是物件偵測模型，其中最受歡迎的YOLO的各種衍生版本，這堂「深度學習影像辨識 | YOLO物件偵測全解析」課程，帶你完整掌握物件偵測應用與模型優化的理論與實作。
    #4大學習目標
    YOLO各版本優缺點解說，解析如何選擇最佳模型
    運用物件偵測模型，解決特定產業應用問題
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    剖析如何修改模型，達到商業化級效能
    #一次學會所有YOLO模型
    🔑YOLO v1：口罩偵測
    🔑YOLO v2：偵測複數個形心位置相同的物體
    🔑YOLO v3：實現Muti-Label車輛偵測
    🔑YOLO v4：偵測血液中的紅血球、白血球與血小板
    🔑YOLO v5：偵測鳥類並運用先驗知識濾除誤判
    🔑比較YOLO X與其它模型的優勢
    🔑最新版YOLO v7解析與應用實作
    🔑實作物件偵測最重要的量化指標(AP與mAP)
    🧑‍💼AI深度學習專家－林哲聰 老師
    ▲ AI智慧應用新世代人才培育計畫人才解題實證
    ▲ 影像處理與圖形識別學會博碩士論文獎博士論文
    ▲ 瑞典Chalmers University of Technology博士後研究員
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