專題成果發表暨交流活動

本班介紹

艾鍗學院長期以來與政府及學術單位緊密合作，此次協辦 台北市職能發展學院「AI 人工智慧技術應用工程師班」成果發表暨企業交流活動。

學員歷經密集的專業訓練與實作演練，將於活動中展示結合資料分析、人工智慧與系統應用的專題成果。本活動完全免費，歡迎企業夥伴及產業先進到場交流。

活動花絮

活動議程

活動資訊

專題介紹

專題一：AI 瑜珈姿勢回饋系統

組員：28梁O貞、04鄧O鴻、08陳O達、19賴O璇、20張O菀、24蔡O瑜、26江O潤

摘要：

本專題利用 MediaPipe 擷取人體 33 個骨架關鍵點並精簡至 23 點（69 維座標），結合雙肩、手肘、髖關節與膝關節等 9 個幾何角度特徵。經座標中心化與尺度正規化後，透過 LightGBM 分類模型辨識下犬式、女神式等 5 類姿勢，測試準確率達 99.78%，並能對比標準角度提供即時量化調整回饋。

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關鍵字：MediaPipe、LightGBM、人體骨架關鍵點、特徵工程、座標正規化、姿態評估

專題二：MLB 投手疲勞傷病預警系統與 AI 運彩異常雷達

組員：22蔡O宏、12李O哲、21朱O羽、23洪O恆

摘要：

本組專題模組 A 萃取 Statcast 逐球球速、轉速衰減與出手點離散度等運動力學特徵，導入時序 LSTM Autoencoder 重建健康序列，以重建誤差偵測投手疲勞與潛在受傷訊號。模組 B 整合 31 項賽前與隊伍差異特徵，透過隨機森林預測主隊勝率，並與市場賠率機率計算差距分級（GAP），使用 Brier Score 驗證異常賽事價值。

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關鍵字：LSTM Autoencoder、非監督式異常偵測、Statcast、ACWR、隨機森林、Brier Score

專題三：HeartLink AI 交友軟體配對

組員：30曾O杰、06吳O霖、10游O晨、18劉O妤、29楊O涵

摘要：

本組專題系統整合 63 維個人標籤並以 Jaccard 相似度計算興趣偏好；影像端用 YuNet 與 CLIP ViT-B/32 擷取 512 維外貌向量，以多 Anchor 餘弦比對加權計算綜合評分。同時導入 MiniFasNet 與 SFace 進行防偽真人驗證，並串接 pgvector 向量庫與 LLM 生成多情境聊天建議。

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關鍵字：Jaccard、CLIP ViT-B/32、YuNet / SFace、MiniFasNet、pgvector、LLM

專題四：AI 手機影像辨識之車輛輪胎安全狀態評估系統

組員：27莊O琳、01陳O雯、02紀O茹、03王O賢、07王O臻

摘要：

本專題系統採四階段管線：先以 YOLO 偵測並實例分割擷取純淨輪胎 ROI，融合 4 通道 RGB+Edge 特徵以保留胎紋結構；再以 ResNet18（44%）與 ViT-B/16（56%）模型融合完成三分類（磨損/磨平/正常），準確率達 93.25%；最後針對正常胎以隨機森林預測剩餘壽命（RUL），$R^2$ 達 0.9837。

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關鍵字：YOLO物件偵測、YOLO、ResNet18、ViT-B/16、Ensemble模型融合、隨機森林

專題五：智慧 CRM 客服

組員：13饒O翔、14徐O森、16李O茗、17鄭O杰、25曾O國

摘要：

本組專題系統整合 LLM 與 RAG 技術打造智慧導購客服。後端透過 LlamaIndex 進行文件語意切塊與向量化，並搭配 pgvector 支援多租戶隔離檢索，經 Qwen Reranker 二次重排大幅降低生成幻覺；另採用 Anthropic MCP 開放標準協定動態串接外部庫存 API，能在對話中即時查詢並組裝精準商品資訊。

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專題作品 Demo

關鍵字：RAG、MCP、LlamaIndex、pgvector、Qwen Reranker、LLM

專題六：AI 你的情境選歌系統

組員：09韓O丞、11趙O忠、15米O

摘要：

專題將本機音樂轉換為梅爾頻譜，利用預訓練 Discogs-EffNet 擷取 1280 維聲學特徵，並透過 Mean Pooling 降維壓縮時序資訊。架構部署 6 支獨立的隨機森林模型分別評估情境分數，實現單曲多標籤情境推薦；系統亦支援依據使用者正反例回饋動態長出第 7 棵自訂模型樹，達成個人化情境擴充。

專題簡報

專題作品 Demo

關鍵字：Discogs-EffNet、Mel Spectrogram、Mean Pooling、隨機森林、多標籤分類、個人化門檻適應

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