LEADERG AI ZOO (人工智慧軟體, 開發版, 人工智慧演算法及解決方案, AI Model Zoo, 讓 AI 變簡單)
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LEADERG AI ZOO 人工智慧軟體 - 開發版 - 一年授權一年更新: 優惠價新台幣6萬元(稅外)。

 

 

LEADERG AI ZOO 提供各種好用的人工智慧演算法及解決方案,可應用於產品瑕疵檢測、醫學影像分析、人工智慧教學、犯罪偵防、門禁考勤、智慧長照、公共安全等。

 

提供網頁操作介面,不懂程式也會用 AI 。

 

提供原始碼及參考出處,懂程式可以自行客製 AI 產品,免收權利金。

 

 

 

[ 架構圖 ]

 

LEADERG-AI-ZOO-AI Software-Architecture-20200505.png

 

 

 

精選各種演算法及解決方案,讓您輕鬆使用 AI ,歡迎老師當作課程教材。

 

首屆 TAIRA AI 總決賽最終獲得評審團青睞,在眾多優秀對手中脫穎而出,奪得首獎新台幣300萬!解決產業缺乏 AI 人才的問題。無論是產品競爭力、技術門檻,以及與企業的對接度等項目,均獲得非常高的評價!

 

感謝晶圓、封測、面板、石化、電子、系統整合、設備、醫院、教育等產業客戶採用。

 

感謝多所學校老師採用。

 

 

 

[ 開發版解決方案 ]

 

解決方案 說明
Jupyter-Chatterbot 聊天機器人
Jupyter-COM 串列埠
Jupyter-CURL 使用 CURL 函式庫抓取網頁
Jupyter-Data-Conv1D-Keras 使用 1 維卷積神經網路進行資料分析
Jupyter-Data-Dense-Sin-PyTorch 使用 Densenet 學習 sin 波及推論
Jupyter-Data-Dense-Stock-PyTorch 使用 Densenet 進行 stock 預測
Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Classification 使用 Gradient-Boosting 進行鐵達尼號生存預測
Jupyter-Data-Gradient-Boosting-Regression 使用 Gradient-Boosting 預測波士頓房價
Jupyter-Data-JSON 使用 Python 讀入 json,印出內容,寫入 output.json
Jupyter-Data-LightGBM-Classification 使用 LightGBM 進行鐵達尼號生存預測
Jupyter-Data-LightGBM-Regression 使用 LightGBM 預測波士頓房價
Jupyter-Data-LSTM-PyTorch 使用 LSTM PyTorch 預測股票價格
Jupyter-Data-Matplot-Stock Python 畫數據的曲線圖
Jupyter-Data-Read-Sin Python 讀取 Sin 波的值與畫成表格
Jupyter-Data-Read-Write-CSV Python 進行 CSV 數據的存取 
Jupyter-Data-Read-Write-Excel Python 進行 Excel 數據的存取 
Jupyter-Data-Regression-Forest 使用 Regression-Forest 預測波士頓房價
Jupyter-Data-Regression-Forest-Sin 使用 Regression-Forest 預測 Sin 波
Jupyter-Data-Regression-Forest-Stock 使用 Regression-Forest 預測股價
Jupyter-Data-Taiwan-Mask 查台灣藥局口罩庫存的資料爬蟲
Jupyter-Data-XGBoost-Classification 使用 XGBoost 進行鐵達尼號生存預測
Jupyter-Data-XGBoost-GPU-Test XGBoost GPU 測試
Jupyter-Data-XGBoost-Regression 使用 XGBoost 預測波士頓房價
Jupyter-Data-XGBoost-Regression-Stock-Taiwan 使用 XGBoost 預測股票價格
Jupyter-File-Download 下載檔案並顯示進度條
Jupyter-for Python For 迴圈範例
Jupyter-Function-Call Python 呼叫函式範例
Jupyter-Hello-World Python print範例
Jupyter-Http-Server-Flask Python Flask 輕量級Web應用框架
Jupyter-Http-Server-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-PCB Http Server 瑕疵檢測範例
Jupyter-Http-Server-Object-Detection-VGG16-SSD300-Keras-VOC Http Server VOC 物件偵測範例
Jupyter-if Python If 範例
Jupyter-Image-Barcode 讀取一維、二維條碼
Jupyter-Image-Barcode-Generator 生成條碼
Jupyter-Image-Classification-AlexNet-PyTorch 使用 PyTorch AlexNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-Attention-PyTorch 使用 PyTorch Attention 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-DenseNet-OCR-Keras 使用 DenseNet 進行字元辨識
Jupyter-Image-Classification-DenseNet121-PyTorch 使用 PyTorch DenseNet121 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-EfficientNet-PyTorch 使用 PyTorch EfficientNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-GoogleNet-PyTorch 使用 PyTorch GoogleNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-InceptionV2-PyTorch 使用 PyTorch InceptionV2 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-CAM-PyTorch 在 PyTorch 下使用 InceptionV3  與 Class Activation Mapping 可視化來進行影像分類。
Jupyter-Image-Classification-InceptionV3-PyTorch 使用 PyTorch InceptionV3 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-InceptionV4-PyTorch 使用 PyTorch InceptionV4 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v1-PyTorch 使用 PyTorch Inception_ResNet_v1 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-Inception_ResNet_v2-PyTorch 使用 PyTorch Inception_ResNet_v2 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-MNASNet-PyTorch 使用 PyTorch MNASNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-MobileNetV1-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV1 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-MobileNetV2-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV2 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-MobileNetV3-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV3 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-PreactresNet18-PyTorch 使用 PyTorch PreactresNet18 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-RegNet-PyTorch 使用 PyTorch RegNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-Resnet_in_Resnet-PyTorch 使用 PyTorch Resnet_in_Resnet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-ResNet50-PyTorch 使用 PyTorch ResNet50 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-ResNeXt101-PyTorch 使用 PyTorch ResNeXt101 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-SENet-PyTorch 使用 PyTorch SENet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV1-PyTorch 使用 PyTorch ShuffleNetV1 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-ShuffleNetV2-PyTorch 使用 PyTorch ShuffleNetV2 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-SqueezeNet-PyTorch 使用 PyTorch SqueezeNet 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-VGG16-PyTorch 使用 PyTorch VGG16 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-Classification-Xception-PyTorch 使用 PyTorch Xception 進行影像瑕疵分類
Jupyter-Image-FaceNet FaceNet 人臉辨識
Jupyter-Image-Fingerprint-Recognition 指紋影像辨識
Jupyter-Image-Human-Pose-PyTorch 偵測人體姿勢
Jupyter-Image-LPRNet-PyTorch 使用 LPRNet 辨識車牌
Jupyter-Image-Object-Detection-DETR-PyTorch 使用 PyTorch DETR 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-EfficientDet-Keras 使用 Keras EfficientDet 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras 使用 Keras FasterRCNN 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD300-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD300 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV1-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV1-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD300-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD300 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV2-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV2-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD300-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD300 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch MobileNetV3-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet152-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch ResNet152-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD300-PyTorch 使用 PyTorch ResNet50-SSD300 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-ResNet50-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch ResNet50-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch VGG16-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-VGG19-SSD512-PyTorch 使用 PyTorch VGG19-SSD512 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv3-CPP 使用 YOLOv3 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP 使用 YOLOv4 進行瑕疵檢測
Jupyter-Image-OCR Python 使用 Tesseract-OCR 進行字元辨識
Jupyter-Image-ONNX 使用 ONNX 模型進行影像分類、影像偵測、影像切割
Jupyter-Image-OpenCV-Adaptive-Threshold Python OpenCV 自適應二值化
Jupyter-Image-OpenCV-Add Python OpenCV 影像相加
Jupyter-Image-OpenCV-Bilateral-Filter Python OpenCV 雙邊濾波器
Jupyter-Image-OpenCV-Binarize Python OpenCV 做二值化
Jupyter-Image-OpenCV-Black-Hat Python OpenCV 做形態學 Black Hat
Jupyter-Image-OpenCV-Blob Python OpenCV Blob 二值化影像幾何形狀提取與分離
Jupyter-Image-OpenCV-Blur Python OpenCV 模糊處理
Jupyter-Image-OpenCV-Brightness Python OpenCV 影像明暗度
Jupyter-Image-OpenCV-Canny Python OpenCV 邊緣偵測 Canny
Jupyter-Image-OpenCV-Capture-Image Python OpenCV 從 webcam 連續擷取影像並顯示在螢幕上
Jupyter-Image-OpenCV-Copy Python OpenCV 影像複製
Jupyter-Image-OpenCV-Create-And-Fill Python OpenCV 建立影像與填充
Jupyter-Image-OpenCV-Crop Python OpenCV 影像裁切
Jupyter-Image-OpenCV-DCT Python OpenCV 影像 DCT 頻率域
Jupyter-Image-OpenCV-DeBlur Python OpenCV 影像去模糊
Jupyter-Image-OpenCV-DFT Python OpenCV 影像 DFT 頻率域
Jupyter-Image-OpenCV-Dilation OpenCV 影像膨脹範例
Jupyter-Image-OpenCV-Erosion OpenCV 影像侵蝕範例
Jupyter-Image-OpenCV-Filter2D OpenCV filter2D 濾波範例
Jupyter-Image-OpenCV-Find-Contours OpenCV 影像找輪廓範例
Jupyter-Image-OpenCV-Gaussian-Blur OpenCV 影像高斯模糊範例
Jupyter-Image-OpenCV-GetWH OpenCV 取得影像長寬範例
Jupyter-Image-OpenCV-Gray Python OpenCV 讀取 input.png 的彩色圖檔,轉換成灰階後顯示在螢幕上
Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Calculation OpenCV 直方圖計算範例
Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Comparison OpenCV 直方圖比較範例
Jupyter-Image-OpenCV-Histogram-Equalization OpenCV 直方圖均衡化範例
Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Circle-Transform OpenCV 霍夫圓轉換範例
Jupyter-Image-OpenCV-Hough-Transform OpenCV 霍夫線轉換範例
Jupyter-Image-OpenCV-InRange OpenCV inRange 範例
Jupyter-Image-OpenCV-Laplace OpenCV Laplace 範例
Jupyter-Image-OpenCV-Median-Blur OpenCV 模糊化範例
Jupyter-Image-OpenCV-Merge OpenCV 影像 Merge 範例
Jupyter-Image-OpenCV-Morphological-Gradient OpenCV 影像梯度範例
Jupyter-Image-OpenCV-Opening-And-Closing OpenCV 形態學開運算、閉運算範例
Jupyter-Image-OpenCV-Read-Write-Image-File Python OpenCV 讀取 input.png 存成 output.jpg
Jupyter-Image-OpenCV-ReMap OpenCV 影像 ReMap 範例
Jupyter-Image-OpenCV-Resize OpenCV 影像縮放範例
Jupyter-Image-OpenCV-Rotate OpenCV 影像旋轉範例
Jupyter-Image-OpenCV-Sharpness OpenCV 影像銳化範例
Jupyter-Image-OpenCV-Shift OpenCV 影像平移範例
Jupyter-Image-OpenCV-Sobel OpenCV Sobel 演算法範例
Jupyter-Image-OpenCV-Split OpenCV 通道分離範例
Jupyter-Image-OpenCV-Top-Hat OpenCV 頂帽運算範例
Jupyter-Image-QRcode-Generator 生成QR code 條碼
Jupyter-Image-Screen-Capture Python 擷取桌面畫面後,儲存到 output.png
Jupyter-Image-Segmentation-MaskRCNN-Keras 使用 MaskRCNN 進行影像物件分割
Jupyter-Image-Segmentation-UNet-Keras 使用 U-Net 進行影像語意分割
Jupyter-Image-Stitching 使用 brisk 特徵提取演算法進行影像拼接
Jupyter-Image-YOLACT-PyTorch 使用 YOLACT 進行影像物件分割
Jupyter-Keyboard Python 送出鍵盤訊號
Jupyter-Model-Keras-To-ONNX 把 Keras 的模型轉成 ONNX 的模型
Jupyter-Model-ONNX-To-OpenVINO 把 ONNX 的模型轉成 OpenVINO 的模型
Jupyter-Model-ONNX-To-TensorRT 把 ONNX 的模型轉成 TensorRT 的模型
Jupyter-Model-PyTorch-To-ONNX 把 PyTorch 的模型轉成 ONNX 的模型
Jupyter-Model-TensorFlow-To-ONNX 把 TensorFlow 的模型轉成 ONNX 的模型
Jupyter-Model-View-Netron 顯示模型架構
Jupyter-Model-YOLOv3-CPP-to-OpenVINO 把 YOLOv3 CPP 的模型轉成 OpenVINO 的模型
Jupyter-Model-YOLOv4-CPP-to-PyTorch 把 YOLOv4 CPP 的模型轉成 PyTorch 模型
Jupyter-Mouse Python 送出移動滑鼠指令
Jupyter-MySQL Python MySQL 連接,資料刪除、修改、查詢
Jupyter-OpenVINO OpenVINO 範例 Image_Crossroad_Camera Image_Gaze_Estimation Image_Human_Pose_Estimation Image_Interactive_Face_Detection Image_Mask_RCNN Image_Multi_Channel_Face_Detection Image_Multi_Channel_Human_Pose_Estimation Image_Multi_Channel_Object_Detection_YOLOv3 Image_Object_Detection_Faster_Rcnn Image_Object_Detection_YOLOv3 Image_Pedestrian_Tracker Image_Security_Barrier_Camera Image_Segmentation Image_Smart_Classroom Image_Super_Resolution Image_Super_Resolution_Text Image_Text_Detection Image_Text_Recognition
Jupyter-PySide2 Python PySide2
Jupyter-PySide2-OpenCV-Webcam PySide2 介面顯示 webcam 即時影像
Jupyter-Python-DLL Python 使用 DLL 範例
Jupyter-Python-For Python For 迴圈範例
Jupyter-Python-Function Python 函式範例
Jupyter-Python-Import Python import 範例
Jupyter-Python-Print Python 印出值範例
Jupyter-Python-Thread Python 執行緒範例
Jupyter-Python-Variable Python 值範例
Jupyter-Python-While Python while 迴圈使用範例
Jupyter-PyTorch-CUDA-Test PyTorch CUDA 測試
Jupyter-Quote Python Quote
Jupyter-SMTP Python 簡單郵件傳輸
Jupyter-Sound-Play-Music Python 音樂播放 mp3
Jupyter-Sound-Play-Sound Python 聲音播放 wav
Jupyter-Sound-Spectrogram Python 聲音頻譜
Jupyter-Speech-To-Text Python 語音轉文字
Jupyter-TensorFlow-CUDA-Test Python TensorFlow CUDA 測試
Jupyter-TensorRT

TensorRT 範例

Char_RNN

Image_FasterRCNN

Image_GoogleNet

Image_Int8API

Image_Int8

Image_MNIST_API

Image_MNIST

Image_ONNX_MNIST

Image_SSD

Image_UFF_MNIST

MLP

Movielens

Plugin

Jupyter-Text-To-Speech Python 文字轉語音
Jupyter-Thread Python 執行緒範例
Jupyter-while Python while 迴圈使用範例

 

 

 

[ 特色 ]

 

 

    • 價格公道

    • 支援深度學習

    • 支援人工智慧演算法

    • 支援影像處理

    • 支援多種影像運算方法

    • 支援影像分析

    • 支援條碼辨識

    • 支援 QR code

    • 支援多核心及多處理器的電腦

    • 支援 GPU 加速

    • 支援自訂函式庫

    • 本機執行,資料不用上傳到雲端,避免公司機密外洩

 

 

 

[ 硬體需求 ]

 

    • Intel x64 處理器(需支援 AVX2 指令集)

    • 16 GB 主記憶體或以上

    • 硬碟需要 100 GB 以上空間

    • 使用者畫面解析度需要 1280 x 720 以上

    • 滑鼠或其他使用者介面點擊裝置   

 

    • 支援 CUDA, cuDNN, TensorRT 的 NVIDIA GPU (GPU 記憶體 16GB 以上)

    • 支援 OpenVINO 的 Intel VPU 或 FPGA (運算加速選配)

 

 

 

[ 軟體優勢 ]

 

    • 簡單好上手,開發整合速度快

    • 經過半導體產業、面板產業、石化產業、 PCB 產業等大廠驗證

    • 參加國際 AI 大賽得到第一名,獎金新台幣300萬

    • 價格合理

    • 感謝晶圓、封測、面板、銅箔、 PCB 等產業大廠採用

    • Windows 版本支援免安裝,內建最新版 Python, PyTorch, TorchVision, TensorFlow, Keras, CUDA, cuDNN, ... ,支援 CPU 及 GPU 運算,不需麻煩另外安裝環境,解壓縮後即可立刻使用

    • 內建常用深度學習解決方案,所有方案皆驗證過

 

 

 

[ LEADERG AI ZOO 版本說明 ]

 

 

LEADERG AI ZOO 開發版: 

進階演算法及解決方案

可商業應用

價格划算,包含多種演算法及解決方案

 

 

 

[ 支援作業系統 ]

 

二擇一:

    •  Windows 10 64位元

    •  Ubuntu Linux 18.04 64位元

 

 

 

[ 教育訓練 ]

 

需另外付費。

 

 

 

[ 軟體比較 ]

 

 

 

LEADERG

AI ZOO

Halcon Cognex eVision
總體性能
總體成本
AI 影像演算法
傳統影像演算法
條碼辨識
聲音演算法
Web API
開放原始碼
量產權利金

 

 

 

[ 感謝客戶們對 AI ZOO 的支持 ]

 

台灣大學、交通大學、成功大學、中興大學、宜蘭大學、勤益科技大學、暨南大學、聯合大學、國防大學、海軍軍官學校、長庚大學、虎尾科大、屏東科大、高雄科大、逢甲大學、朝陽科大、義守大學、實踐大學、資訊工業策進會、工業技術研究院、法務部調查局、原子能委員會核能研究所、農業委員會特有生物研究保育中心、金屬工業研究發展中心、台灣儀器科技研究中心、大聯大 - 世平興業、友達光電、天應資訊、台中榮總、台塑集團-台塑網科技、台塑集團-南亞塑膠、台灣化學纖維、聯華電子、瀚宇彩晶 、羅技電子、敦陽科技、先豐通訊、吉人地科、宇承電腦、百佳泰股份、竹陞科技、均旺企業、科音國際、竑騰科技、神達電腦、軒眾電腦、研揚科技、華信光電、隆達電子、雲守護、順達科技、新群展業、盟立自動化、義隆電子、聚力智能、佳賀電通、欣隆資訊、發芽科技、頤捷科技、大壩資訊等...

 

 

 

[ 軟體下載 ]

 

如果您為已購買開發版之客戶,請 email 啟動碼給我們,索取最新開發版的下載連結:

Email: openrobot@openrobot.org

 

 

 

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