艾鍗學院 - 20231006_數據分析暨機器學習應用班成果發表會

本班介紹	活動議程	專題介紹	歷屆成果展

2023 data ml student

學員將於活動中簡報專題發想動機、技術架構、開發心得、預計成果等，並於簡報後和現場企業來賓進行交流。歡迎AI人工智慧、機器學習開發、嵌入式系統開發、韌體開發等技術領域相關企業蒞臨交流。

艾鍗辦訓，秉持著「為用而訓」之原則，幫助學員培養符合業界所需的職能。本此成果展的班隊為數據分析暨機器學習應用班。學員們經過3個多月的紮實的實作學習，產出「為用而生」的技術作品，迫不及待向企業夥伴們展現心血成果。本活動免費，歡迎企業廠商到場來交流喔！

2023-10-06	13:10-13:30	來賓報到

	13:30-14:10	來賓致詞、專題指導老師致詞大合照

	14:10-15:00	學員進行專題簡報 ► 智慧英文評分系統Evaluate Student Summaries ► 永豐AIGO競賽攻房戰 ► AI旅宿訂房系統 ► 動物姿態識別Animal pose estimation ► 化妝品關鍵字提取及AI廣告文稿生成

	15:00-15:10	休息茶敘時間

	15:10-16:30	成果展示、學員與廠商交流時間

	16:30-17:00	學員結訓、賦歸

活動時間

112年10月06日 (五) 下午13:30~16:30

活動地點

集思交通部會議中心2樓(台北市中正區杭州南路一段24號)
若您有停車需求，屆時歡迎停至"中華電信仁愛停車場(大樓B3)"，本公司人員將再協助您處理停車費用

活動報名

聯絡窗口：邱小姐 Email住址會使用灌水程式保護機制。你需要啟動Javascript才能觀看它 | (02)2316-7733

112 data ml resultpost banner1

組員：鄭○文、施○廷、丁○紜、江○婷、楊○役

摘要

我們的目標是建立文章自動化評分系統。學生閱讀完文章後並根據提問進行回答，系統從學生作答的內容給予2個評分：一是文章的內容，二是文字的流暢度。

訓練資料集包含文章、問題、學生作答及教師給予的評分，我們將針對這些資料進行特徵工程，除了文章、作答的字詞處理，也創造了一些新特徵來作為評分的依據，包含作答字數, 作答的錯字佔比等。接著，我們將使用DebertaV3將字詞轉成向量並以XGboost進行分數的迴歸預測。模型預測表現是以MCRMSE（Mean Columnwise Root Squared Error）作為評量，MCRMSE值愈低，表示預測的愈正準確。

最終，此工具將對教師和學習平台提供可信的評分結果，以評估學生學習理解程度，同時為學生提供即時反饋，幫助學生了解自己的英文寫作和英文摘要能力。這將有助於提高教育的效率。

系統架構

2023 data ml system desgin 01

智慧英文評分系統-專題簡報

智慧英文評分系統-專題作品Demo

關鍵字：NLP、DebertaV3、Xgboost、Lightgbm

112 data ml resultpost banner2

組員：石○瑋、李○隆、王○翰

摘要

本專案小組參加「永豐AI GO競賽-攻房戰」競賽活動作為期末課程專題。
房市一直是市場高度關注的話題之一，大家都希望能準確掌握房屋之合理價格來選擇自己的夢中情屋，然而台灣房價居高不下的背後，很可能是膨脹房屋的真實價值，如何透過影響房價高低的關鍵因素，包括坪數大小、屋齡屋況、地段環境及居住條件等，找出房屋的真正價值，是本次技術主題競賽的活動目標。

本組利用既有的資訊(主辦單位提供之原始資料集)進行資料處理及特徵工程，使用機器學習方法如Xgboost、Lightgbm等梯度提升方法，訓練模型以預測目前該房地產物件的市價。後續進一步探討影響房價的其他因素，透過公開收集資料的方式來補充有用的資料集(不在主辦單位提供的原始資料集內)，以提升預測的精準度。

系統架構

2023 data ml system desgin 02

永豐AIGO競賽攻房戰-專題簡報

永豐AIGO競賽攻房戰-專題作品Demo

關鍵字：房價預測、機器學習、Xgboost、Lightgbm

112 data ml resultpost banner3

組員：梁○澤、林○吉、周○美、張○屏

摘要

自2023年起，台灣的旅館業開始重新繁榮，且隨著ChatGPT等AI技術的興起，旅館行業亦迎來創新的轉機。因此，本專題決定結合最熱門的AI技術，打造一款與眾不同的旅館訂房系統。其獨特之處在於，我們使用人臉辨識技術來替代傳統的門房鑰匙。此外，當客戶在線上訂房時，他們可以提供自己的興趣和食物偏好。有了這些資訊，我們的系統能夠透過LLM文章生成模型，為客戶量身規劃出一份當地的餐廳推薦及旅遊行程。

這套系統是基於Flask框架所構建的Web平台，主要包含三大功能：會員註冊、線上訂房和門房管理。技術上，我們選擇SQLite資料庫進行資料儲存和管理。在人臉辨識部分，我們利用Opencv和Dlib技術來識別客戶的臉部特徵，使之成為他們的開門「鑰匙」。而在提供餐廳和旅遊建議上，我們選擇了由meta AI公司開源且允許免費商用的大型語言模型LLaMA2，以確保會員得到最佳的推薦。

系統架構

2023 data ml system desgin 03

AI旅宿訂房系統-專題簡報

AI旅宿訂房系統-專題作品Demo

關鍵字：ChapGPT、opencv、dlib、flask、mysql、llama2

112 data ml resultpost banner4

組員：陳○瑜、陳○群、褚○菱、范○斌

摘要

動物與我們人類有所不同，他們無法用言語來直接表達心境和情感。相反地，他們主要透過肢體語言來呈現自己的情緒狀態。鑒於此，我們的專題旨在研究如何通過影片來識別動物的姿態，期望藉此更深入了解它們的情感和狀態。更進一步地，這項研究還有助於動物疾病的早期監測，從而提高農場畜牧業的效益，最大化生產收益。

在實作方面，我們從YouTube挑選並下載了關於貓和狗不同動作的影片，涵蓋了躺、坐、站、走等主要行為，並手動選擇和裁剪出影片中最具代表性的動作片段。隨後，利用DeepLabCut模型分析了每部影片的每一幀，從而獲得動物關節點的座標資訊。在處理標記後的影片時，我們均勻地選擇了30張幀進行標準化，以供模型訓練之用。我們採用的寵物姿態識別模型是基於LSTM架構，不僅能夠識別躺、坐、站、走的姿態，而且其識別正確率高達0.75。最後，我們利用Tkinter設計了一個GUI操作界面，方便使用者對所選的影片進行動作推斷。

系統架構

2023 data ml system desgin 04

動物姿態識別-專題簡報

動物姿態識別-專題作品Demo

關鍵字：animal pose recognition、deepLabCut、LSTM

112 data ml resultpost banner5 2

組員：郭○展、林○、王○、李○

摘要

我們目標是從Youtube的影片內容中找出有關化妝品的關鍵字，以便在撰寫影片文稿時，能精準下關鍵字，再透過第三方生產的文章進行文章之間的相似度比對，以符合市場優質廣告文稿之趨勢。
我們由爬蟲將Youtube影片的網址儲存到sqlite3中，用ffmpeg將影片轉檔後用編碼方式儲存，再使用whisper API將影片內容轉成繁體中文儲存到sqlite3，接著將原始資料以中研院CKIP斷詞工具進行斷詞，並搭配停用詞庫，再以TF-IDF計算各詞彙權重，篩選出關鍵字。
最後，將利用Open AI API以篩選出的關鍵字撰寫文章，作為input；並與資料庫中以互動率((likes-dislikes)/views)進行排序之優質文稿資料進行相似度比較，產出相似度分數，以判斷input文章之好壞。

系統架構

2023 data ml system desgin 05