Deep Learning 101, Taiwan’s pioneering and highest deep learning meetup, launched on 2016/11/11 @ 83F, Taipei 101
AI是一條孤獨且充滿惶恐及未知的旅程，花俏絢麗的收費課程或活動絕非通往成功的捷徑。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，特別感謝時任職公司台灣雪豹科技無償贊助場地及茶水點心。
這裡匯集了我們歷年的 Meetup 紀錄，還有 AI 演算法與開源資源匯整中心。
🎯企業AI的競爭點，不是做出多少 Agent，而是在可量化的風險、權限、成本與稽核下可靠地執行。🎯
🎯AI Governance (AI 治理) 不能只是一份 SOP 的 PDF；它應該是一組可以執行的 Technical Controls。🎯
「Deep Learning 101」所有內容均屬個人與社群研究心得分享，不代表任何現職或前任雇主之官方立場背書。
衷心感謝當時來自不同單位的AI同好參與者實名分享的寶貴經驗；如欲移除資訊還請告知。
由 TonTon Huang Ph.D. 發起，特別感謝時任職公司台灣雪豹科技無償贊助場地及茶水點心。
這裡匯集了我們歷年的 Meetup 紀錄，還有 AI 演算法與開源資源匯整中心。
🎯企業AI的競爭點，不是做出多少 Agent，而是在可量化的風險、權限、成本與稽核下可靠地執行。🎯
🎯AI Governance (AI 治理) 不能只是一份 SOP 的 PDF；它應該是一組可以執行的 Technical Controls。🎯
「Deep Learning 101」所有內容均屬個人與社群研究心得分享，不代表任何現職或前任雇主之官方立場背書。
📄 ERNIE-Layout：版面知識增強的文件理解模型
在處理如發票、收據、報表等「視覺豐富文件 (Visually-rich Document, VRD)」時，純文字的 NLP 模型往往會失效，因為文字的空間排版 (Layout) 蘊含了極重要的語義。百度的 ERNIE-Layout 就是為了解決這個痛點而誕生的架構。
💡 2023/07/24 實測心得： 經過實際測試，效果不算非常好。最主要的瓶頸在於它依然高度依賴前端 OCR (光學字元辨識) 的精準度。此外，當面對同一份文件中存在多個實體時，無法一次性全部擷取，必須特別設計 Prompt 並分開進行多次擷取，在實務流程上稍嫌繁瑣。
📄 學術文獻
🔗 實用開源資源與社群探討
- 💻 GitHub 專案源碼 (基於 PaddleNLP)
- 🎮 Huggingface 線上 DEMO
社群深度解讀：