神經網路
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機器其實不是像人類這樣一的單字對應一個單字去翻譯， 而是使用「編碼器 Encoder」與「解碼器 Decoder」來做語言之間的翻譯。 其中編碼器的任務，是「閱讀 Read」與「處理 Process」完整的文本， 而解碼器的任務，則是「產生 Produced」翻譯過後的文本。
本文介紹了特斯拉自動駕駛硬體版本的演進，包括 HW3.0、HW4.0 硬體版本在臺灣的抵達和消費者的選擇，硬體與軟體的協同發展，各版本晶片的技術規格及未來發展趨勢等。文章內容深入淺出，對於對特斯拉自動駕駛有興趣的讀者具有參考價值。
本文主要介紹神經網路訓練辨識的過程，利用fashion_mnist及簡單的神經網路來進行分類。
使用只有兩層的神經網路來訓練辨識fashion_mnist資料。
streamlit與github連動程式庫，呈現即時預測手寫英文字母
整理了一下，先前學的機器學習利用Colab來訓練出能辨識手寫A~Z英文字母的模型，使用的模型是CNN(Convolutional Neural Network，CNN）模型
訓練好的模型，當然是要拿來應用，成果呈現
AI只能寫文章？回答問題？
本入年輕時（20多年前了吧）修習的是計算機科學，研究的是分散式運算，這個在當時不算是顯學，因為當時業界傾向發展超級電腦，所以分散式運算那時候並不是那麼的受重視，誰知道在現在的網路世界，因應大量算力的需求，分散式運算也是一種顯學了，不過，我已經沒在寫程式了……
那來談談AI