人工智慧基礎
了解人工智慧是什麼、系統如何學習、失敗的地方以及如何在不炒作的情況下判斷主張。
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有效率地使用人工智慧,同時保護隱私、檢查輸出並維持人類責任。
評估工作場所用例、運行安全試點、衡量價值並負責任地傳達變更。
透過權利、公平、治理、安全和公共利益結果來分析人工智慧系統。
透過實務系統設計,了解語言模型、檢索、代理、評估、成本及部署保障。
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視覺人工智慧去雜訊和去模糊網路是一種神經模型,可以清除雜訊或模糊影像,從雜亂的輸入中恢復清晰的細節。
視覺人工智慧GFPGAN 是一種專門的模型,可以將低品質、模糊或舊臉照片恢復為清晰、逼真的肖像。
視覺人工智慧CodeFormer 是一種人臉恢復模型,旨在處理極端退化問題,從嚴重損壞、微小或模糊的輸入中恢復可識別的人臉。
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視覺人工智慧DMTet(深度行進四面體)是一種混合 3D 形狀表示,它將可變形四面體網格與帶符號距離場結合,因此神經...
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視覺人工智慧Marigold 重新利用預先訓練的影像產生擴散模型(穩定擴散)來預測高度詳細的深度圖。