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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！
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活動時間
112年11月23日 (四) 下午13:10~16:30
活動地點
升級會議中心-敦南館(台北市大安區和平東路三段63號4F)
※場館交通或停車資訊，歡迎參考官方網站
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
在2018年台灣老年人口比率達 14%，成為「高齡社會」；2025年， 將跨過 20%門檻，成為「超高齡社會」。而高齡社會中長者生活支援與健康照護需求日益增加，如何促進生活安全性與便利性成為重要的課題。而在居家空間內廣泛應用智慧科技，並導入智慧控制設備以促進生活安全與便利成為了趨勢。
本專題應用Raspberry Pi 以及元件達成居家照護系統，主要製作有智能水杯、壓力感測地毯及智慧溫濕度環境警示器。智能水杯功能為感測水溫及水量，在杯袋中放入溫溼度感測器和重量感測器，用來監控被照護者每日飲水的狀況和飲用水的狀態。壓力感測地毯裡具有壓力感測器，將地毯放在被照護者床邊腳下，每當被照護者醒來下床時踩下地毯，地毯便會感測到重量，提醒家人被照護者已經起床。智慧溫濕度環境警示器使用溫溼度感測器評估被照護者當下的環境，如果達到中暑條件或是氣溫異常，會使用蜂鳴器提醒家人被照護者注意保暖及調節氣溫，有助於預防中暑和感冒等疾病。而使用者介面則是用一個網站呈現，只要註冊一個帳戶，並成功連接硬體設備，家人便可以透過這個網站即時監控被照護者的狀態。這個居家照護系統可以提供家庭成員對被照護者的更多關心和支持，同時提供實時信息，以確保被照護者的福祉。該專題結合了硬體設計、感測技術和程式開發，為居家照護領域帶來了有價值的創新。
居家雲端照護系統-專題簡報
居家雲端照護系統-專題作品Demo
過去商店的形式以大量超商零售(例:7-11、全家)和少量大賣場為主(例:家樂福、愛買)，中型超市也不多(例:頂好)，但中大型賣場並不會常去，久久才會去採買大量家用品。
近十年則出現很多中型商場(例:全聯、寶雅、金興發等)，其價格也接近批發價，表示過去不常去中大型賣場的狀況已不在，巷口左轉就是全聯和超商，你會去哪家買東西呢?
現在的中大型商場數量多商品也多，消費者的選擇更多，但你知道想要的東西哪家會有嗎?天天去的地方是不是逛膩了呢!現在起你可以帶著實體商品、DM或手機顯示商品圖片，在商場門口給鏡頭掃一下，馬上就可以知道商品放在哪裡，若沒有此商品或無庫存，也不需要進去繞圈圈。
這項專題以Flask為核心架構，與所有功能進行接收、處理、傳送。
Web瀏覽器傳送用鏡頭捕捉圖片或文字輸入，接收回傳資料和顯示UI介面。
Yolo物件為基底訓練AI物件偵測和辨識，MySQL建立商品資料庫，操作新增、查詢、更新、刪除功能。
MQTT做為Flask與PI-CO的橋樑
PI-CO用LED燈導引查詢地點與定位商品的路線。
影像辨識定位商品-專題簡報
影像辨識定位商品-專題作品Demo
隨著時代的變遷，科技也越發趨於人性，無人化、自動化的環境早早融入於我們的生活。因此，為了趕上現代人來匆匆、去匆匆的步調，以及輕裝出行的模式，AIoT 智能商店就此誕生。
本研究主要功能有三，分別為RFID智能店員、AI靠臉結帳系統與AI銷量預測，未來更致力於定位車籃隨行小跟班、AI多臉辨識、三秒結帳…等項目開發，以完善整個商店。
系統以Flask架構前後端核心主程式。當RFID感測器發射無線電波的範圍內有標籤被觸動，後端會接收標籤訊息並訪問DB尋找相應商品資訊，前端透過後端開放的API顯示明細。
相同的資料傳遞原理應用於靠臉結帳系統，由後端API作為前端與DB間的溝通橋樑，經辨識演算法比對鏡頭下與會員庫影像向量，獲取該會員訊息並於結帳後新增紀錄於DB。
雖說有了結帳紀錄，但這些似乎還不足以進行機器學習，進而達到真實預測新產品銷量的目的，故為了確保與實際情形相符，數據來源會從市面商家開放的購物車清單進行研究。
AIoT智能商店-專題簡報
AIoT智能商店-專題作品Demo
自2023年起，台灣的零售業開始迎來新的機會，尤其在智能購物領域。因此，本專題計畫決定充分利用機器學習技術，打造一個創新的智能購物小幫手 - 商品推薦系統。其獨特之處在於，我們運用資料統計和機器學習技術，以預估產品的銷售趨勢，並為顧客提供個性化的購物建議。
這套系統是基於現代的Web平台，採用Flask框架來搭建，主要包括以下三大功能：比價系統、即時促銷和個性化購物建議。在技術方面，我們選擇了SQLite資料庫，以有效地儲存和管理數據。此外，為了實現精確的銷售預估和個性化推薦，我們利用最新的機器學習技術。
這個專題旨在提供用戶一個智能購物體驗，助其更明智地做出購買決策，同時刺激消費並提高賣場的業績。
智能購物幫手smart shopping-專題簡報
智能購物幫手smart shopping-專題作品Demo
