選擇使用CNN(卷積神經網路)來判斷，因為在CNN在處理圖片上有較好的表現。使用監督式學習來訓練模型。 1. 蒐集資料: 蒐集大量的圖片，包含有狗的圖片或是沒有狗的圖片，例如其他動物的圖片。 2. 將資料標示(Label): 標示每張圖片，標出每張圖片是有狗或沒有狗，如同為每個問題提供答案 3. 分成訓練資料集(Training Data Set)與測試資料集(Testing Data Set): 將資料分為兩群，一群是訓練用，另一群拿來測試訓練結果 4. 初始模型: 初始化一個CNN模型，預先設定好需要的類神經網路層數，並隨機設定參數。 5. 訓練階段: 將訓練資料集的圖片當作模型的輸入，輸出就是判斷圖片中的狗的結果，並且跟輸入圖片的標示比較，比較結果回饋到模型中，調整參數。 6. 測試: 將前一階段訓練好的模型拿來測試，用測試資料集來測試，檢驗模型的辨識結果，並與實際的標示比較，可以算出正確率，分析訓練成果。

區塊鏈是一種分散式帳本系統，每一個人都有自己的帳本，帳本上就記錄著交易紀錄。當多筆交易紀錄產生後，會被寫到一個區塊當中，並且加上前一個區塊的資訊，這種關係如同區塊之間的鏈結，所以稱為區塊鏈。含有交易紀錄的區塊會被每個人寫進自己的帳本中。
區塊鏈的最大特色就是「去中心化」。傳統上都必須仰賴銀行的管理，銀行有極大的權力，人們因此產生了不信任。在區塊鏈當中交易被寫入每個人的帳本中，因此交易紀錄不容易被竄改。
加密貨幣為一種基於密碼學原理與技術的交易媒介，存在於區塊鏈系統當中，加密貨幣的交易都會被寫入區塊鏈中，達成去中心化，提高安全性。 例如:比特幣。
NFT為非同質化代幣，如同加密貨幣為一種虛擬資產，但是加密貨幣為同質化資產，意思是等值的貨幣可交換，也可分割成更小的單位，如同100元能被分成2個50元。非同質化代幣則不同，每一個NFT皆不同，也無法分割。
NFT同樣是寫在區塊鏈當中，可以視為數位化的非同質化代幣，許多人會把一張圖、一幅畫轉換成NFT並且出售，例如: 推特創辦人的第一則推文就透過NFT的方式以及高的售價賣出。

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