<p>台灣人工智慧學校自 2019 年 8 月起，開始於台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南四個校區舉行台灣人工智慧小聚，以 meetup 的形式，邀請不同領域的人，前來分享人工智慧的熱門技術與業界相關應用及趨勢。半年來，一共舉辦了三十場的小聚活動，內容包括：工業瑕疵檢測、雲端平台評比、DeepFake 應用及爭議、Tensorflow、3D 動畫與 AI 應用...，主題十分多元且廣泛。我們特別精選了四場備受好評的小聚知識，與大家分享。</p>

<h2 class="writingsH2">台北：傳統機械業導入AI的經驗</h2>

王柏鈞(June Wang)，台灣人工智慧學校AI工程師，曾擔任電控系統及機電整合工程師。主持並參與多次設計思考的工作坊，並多次擔任大專院校與國高中的特聘講師，專門教授AI相關課程。 同場另一位講者是 台灣人工智慧學校 AI 工程師王柏鈞，分享他從傳統機械業做 AI 專案所看見的問題及回應策略。
【傳統機械業導入AI的經驗】
1. 在傳統機械業設計AI專案
2. 專案實際的遭遇問題
3. 使用過的解決方法與殘留風險
4. 可預期風險與回應策略
5. 我們失敗了，但是…

【多目標追蹤簡介(Multi-object tracking: an overview)】
多目標追蹤應用廣泛，例如: 機場安全監控、商場人流分析、野生動物追蹤及行為辨識，最顯著的例子是中國大陸的天網。近年來隨著深度學習技術的進步，多目標追蹤系統的效能亦有顯著提升，本次講題將簡介綜覽多目標追蹤技術的演進及當前發展。
1. 多目標追蹤問題綜述
2. 背景知識/常見應用
3. 深度學習在MOT的運用
4. 常見的挑戰
5. 總結及學習資源


台灣人工智慧小聚於 2019 年 8 月起，每隔兩周持續透過在台灣人工智慧學校台北、新竹、台中、台南校區的 meetup 聚會，是目前台灣最大的 AI 定期聚會。參加者包括工程師、商業人士、管理階層、投資人、大學教授、律師、醫生…等等，即使不是講者，你也可以上台有 3 分鐘的自由發表時間，是你能夠找夥伴、找老闆、找投資的友善AI社交平台！歡迎一起來交流！

新竹：工業影像瑕疵檢測

隨著近年工業 4.0 浪潮及深度學習技術的出現，發展智慧工廠更是全球製造業顯學，AI 在工業技術無論是應用層面及可靠度都有了重大的突破。但對製造業來說，不論工廠如何演進，品質和良率都是無法逃避且必須解決的痛點。因此深度學習之於 AI 瑕疵檢測應用，將成為下一波發展重點與智慧製造商機所在。 

台灣人工智慧學校工程師劉又綺，分享了許多可運用於瑕疵檢測上的演算法，以及瑕疵檢測與其他任務不同的困難點。例如：當瑕疵樣本數相對於正常樣本數來得少時，該如何設計架構解決這部分的問題？或是針對不平均的資料分佈，該如何評估表現比較適合？產業應用知識十分豐富，無論是在瑕疵影像特性或是瑕疵檢測方法上。

交通大學應用數學系數學建模碩士班畢業，專於影像及機器學習之研究。曾參與多個新竹製造業以機器學習方法改善製程的專案。

【台中小聚會後報導】
科技日新月異，Face ID人臉辨識融入生活中，透過深度學習方式，換臉技術已可偽裝他人，將A.B兩張人像圖片加入編碼器(Encoder)，模型習得人物特徵後，再放入解碼器(Decoder)，產生A.B兩人物的臉部交換，透過此概念，只需將多張人像圖輸入算法中，就能做出非常逼真的影片！
因此，換臉技術也掀起了一波Deep fake的攻防戰，防止有心人濫用技術從事不良活動、侵犯他人隱私。
小聚當天，除了Deep fake的攻防分享外，我們也看到了王淳中工程師demo出的有趣影片，你想試試看嗎？「Just do it !」(←有來小聚的你懂這梗?)
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為什麼孩子需要學AI？日本作家五十嵐悠紀曾說過「你的孩子是未來的孩子」，自幼就身處在充滿3C產品世代中，教養觀更需與時俱進，AI已逐漸取代部分工作，意味著職場上需懂AI的工作者需求比例提升。但要怎麼讓孩子認識AI？陳佳慧老師笑說：「死板板的介紹AI，孩子一定眼神渙散或打瞌睡，需用實作與遊戲方式帶入」，如透過感溫器跑出資料了解溫度的變化、AI麥坤自走車實做模組組裝與程式設計，邊摸索邊學，是認識AI最迷人的方式！
怎麼教孩子學AI :arrow_right:簡報點我下載 https://reurl.cc/rlVed1

南部：
T-Brain 是一個趨勢科技所創的台灣 AI 競賽平台，在上面定期都會舉辦各項與機器學習或資料科學相關的競賽題目，獲獎者不僅可得到優渥的獎金還能優先享有大公司的面試機會。本次的人工智慧小聚將會與大家分享如何實作前一陣子才剛結束的 T-Brain 競賽題目「信用卡盜刷偵測」，小聚中將會從資料前處理開始一直到最後的模型建立為大家做介紹，若是對機器學習懷有興趣或是想要了解機器學習實作過程的話，千萬不要錯過本次的小聚唷！在機器學習競賽中，要提高 AI 模型預測的準度，往往不是取決於用什麼演算法，而是在資料前處理、特徵工程方面做的愈完善，演算法才愈能發揮它的威力，才有可能在眾多的競爭者中脫穎而出。 

AI 工程師孫曉恩在本次南部分校小聚分享實作經驗提到： 運用 #XGBoost 訓練還能順便做資料前處理，一窺資料特徵重要性，更能了解後續的處理方向。