多變的製造環境中，瑕疵生成技術如何助力 AI 導入？

探索製造業智慧轉型的關鍵之一：瑕疵生成技術如何在多變環境中協助AI導入，提升檢測效能，助力製造業實現智慧製造目標。

AI 瑕疵檢測方案

當 AI 隨著科技日新月異，不禁讓人好奇，究竟 AI 如何帶來效益呢？又和傳統 AOI 有什麼區別呢？

Edgestar 推論效能實測：Ollama Inference Server 在 Llama3.1、Qwen2.5、Deepseek-r1 的表現

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當 AOI 結合 AI : 如何為製造業帶來高效率 ?

隨著 AI 解決方案的普及與成熟，AI 是如何結合應用於 AOI，達到合作無間，並在產線上相輔相成，而偲倢的 AINavi 瑕疵檢測方案又是如何協助製造業提升效益並優化製造流程。

瞭解工業外觀檢測 (AOI) 的基礎概念

近年來 AI 在製造業的落地導入，針對 AOI 所遇到的瓶頸有了明確的解方，我們將會深入和大家分享 AI 如何為 AOI 添翼、相輔相成，並且詳細說明導入各階段的重點。  

什麼是人工智慧 AI ？

「人工智慧」可以說是現在科技與未來趨勢的代表詞之一，人工智慧本身的應用範圍其實非常廣泛，但是現有的相關文獻對於人工智慧的解釋卻是相對深奧。因此，這篇文章將會以較為通俗易懂的方式講述人工智慧本身的定義。