Ai相關

此篇文章探討企業在擴張 AI 算力時面臨的物理限制。解析單一伺服器內的 NVLink (Scale-up) 與伺服器間的 InfiniBand/RoCE (Scale-out) 差異，釐清購買 8 張 GPU 與 64 張 GPU 的底層網路架構挑戰。

此篇文章探討既有 VM、資料庫及網頁伺服器架構為何無法承載大型 AI 運算。透過對比傳統機房與 NVIDIA「AI 工廠」的底層架構，釐清企業在網路、電力與儲存面臨的硬體衝突。

影像分類只能告訴你圖片裡有什麼，但如果想知道物件在「哪裡」，就需要物件偵測 (Object Detection)。本篇將帶你深入業界最流行、速度最快的 YOLO 架構，體驗 You Only Look Once 的強大威力！

ChatGPT 很強，但它會胡說八道，而且不知道你公司的機密。本篇將介紹當今企業最熱門的 AI 技術：RAG (檢索增強生成)，並透過 Python 帶你親手打造一個 Mini RAG 系統！

高準確率的模型往往伴隨著「黑盒子」的代價。本篇將介紹 XAI (可解釋 AI) 領域的三大神兵利器：LIME、SHAP 與 CFE，並親手用 SHAP 撬開鐵達尼號隨機森林模型的腦袋！

徹底終結 Policy Gradient 的不穩定！本篇將介紹 OpenAI 提出的 PPO 演算法，它是當代強化學習的霸主，更是訓練 ChatGPT (RLHF) 的核心基石。我們將使用 Stable-Baselines3 快速實作。

DQN 雖然強大，但無法處理連續動作且決策過於死板。本文將介紹 Policy Gradient (策略梯度)，這是一種直接學習動作機率的方法，也是現代 LLM (如 ChatGPT) 訓練的核心演算法。

面對圍棋海量狀態，傳統表格已無法負擔。本文將介紹 DQN 如何結合神經網路，透過經驗回放與目標網路技術，征服複雜的遊戲世界。

這不是考試，是一場生存遊戲。本文將介紹強化學習的核心組件與經典的 Q-Learning 演算法，看看 AI 如何透過「獎勵與懲罰」學會尋寶。