最強大的類神經網路軟體組合包
- 公司內的智能中心：
AI Trilogy™是我們最流行的商業和科學軟體組合包。AI Trilogy包含NeuroShell Predictor，NeuroShell Classifier神經網路軟體和GeneHunter遺傳算法（GA）軟件。為確保您可以決定一些令人興奮的組合項目AI Trilogy問題，我們也可在NeuroShell Runtime Server的預測器和分類器進行解決。您將能擁有您需要在您公司建立一個令人興奮的人工智能中心的所有工具您可以解決AI Trilogy的問題了！ - 神經網路模擬：
AI Trilogy是一熱門產品的組合包，先進的演算法讓使用者在最少的時間內有效地預測和解決問題，便利的寫入和讀取文字檔提高軟體與其他程式的相容性，使軟體在使用上極為方便，並且用神經網絡模擬過程，使得組件和過程變量之間的相互關係能在模型中一目了然。
包含NeuroShell軟體功能
- NeuroShell Predictor：
NeuroShell Predictor包含最先進的訓練算法，能夠極快的演算，在最短的時間內有效地解決預測和估計問題，而無需經歷調整神經網絡參數的繁瑣過程。該產品設計非常易於使用，包含我們最強大的神經網絡，而且讀取和寫入文本文件與許多其他程序兼容。預測算法是數年研究取得的成果，已經有幾十個參數必須在藝術上設置來創造一個模型。 - NeuroShell Classifier：
NeuroShell Classifier從制定出來就以解決分類和決策問題為目標，它可以藉由學習歷史資料來將資料分類和分級，例如在醫學上根據病例歷史記錄的類別檢測新數據中的類別。而它具有最新的專有神經和遺傳分類器，無需設置參數，是功能最強大的神經網路。
包含GeneHunter軟體功能
- GeneHunter遺傳算法
GeneHunter 是一個在問題最佳化方面利用國家級最先進的遺傳算法的功能強大軟體解決方案。GeneHunter 包含可允許使用者從 Microsoft Excel 運行問題最佳化的 Excel Add-In ，同時在 Microsoft® Visual Basic 或 C 的程式語言中，也被稱作 Dynamic Link Library 的遺傳算法功能 (genetic algorithm functions)。
系統需求
- 作業系統 : Windows 7 / Windows Vista / Windows XP / Windows 2000 (僅支援SP4)
- 處理器 : Intel
- 記憶體 : 256MB RAM
補充說明
- NeuroShell Classifier Tutorial：http://www.wardsystems.com/classifiertutorial.asp
- NeuroShell Predictor Tutorial：http://www.wardsystems.com/predictortutorial.asp
適用對象
1. 學術研究與大學實驗室：需要建構與驗證各類神經網路架構，AI Trilogy 提供完整的模型設計與訓練環境，適合深度學習論文研究與實驗重現。
2. 企業資料科學與 AI 開發團隊：需快速建立預測模型並整合至業務流程，AI Trilogy 的視覺化開發介面可降低建模門檻，加速從資料到洞察的轉化。
3. 金融、製造與醫療等垂直產業應用人員：需針對特定領域資料進行模式辨識與預測分析，AI Trilogy 支援客製化網路結構，滿足各產業的精準預測需求。
核心使用情境
- 【場景：神經網路架構研究】某大學資工系研究團隊正進行卷積神經網路效能比較實驗，需要在同一平台上快速切換不同網路拓撲並記錄訓練結果。透過 AI Trilogy 的視覺化架構設計工具，研究人員可直觀拖拉建構網路層次，並即時監控訓練損失曲線，大幅縮短實驗迭代週期，讓研究成果得以更快速發表。
- 【場景：企業預測模型部署】某製造業品管部門希望導入 AI 預測系統，用於提前偵測生產線異常並降低不良品率。團隊使用 AI Trilogy 將歷史感測器數據導入訓練流程，建立異常預測模型後，再透過系統內建的輸出介面整合至現有 MES 系統，整體導入時間從數月縮短至數週，顯著提升品管反應效率。
- 【場景：金融風險評估模型建構】某金融機構風險管理部門需針對客戶信用資料建立多層次評估模型，以提升授信決策準確率。透過 AI Trilogy 的批次資料處理與模型比較功能，分析師可同時訓練多組參數組合並自動評估各模型表現，最終選出最優模型應用於實際審核流程，有效降低人工審核偏差與作業風險。
常見問題 FAQ
Q：AI Trilogy 適合沒有深度學習背景的使用者嗎？
A：AI Trilogy 提供視覺化的神經網路設計介面與引導式操作流程，即使使用者對深度學習理論尚不熟悉，也能透過系統內建範本快速上手基本模型建構。對於進階使用者，系統同樣支援自訂網路架構與參數調整，滿足不同層級的開發需求。
