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1. 2023/9 - Recent(碩論研究方向) 利用深度學習強化三維顯微鏡影像系統 資料預處理：光學顯微鏡資料收集、圖像Label、Resize、轉換成灰階影像後餵進模型。 2D U-net ,2D GAN ,3D GAN model環境建置：建立三種GAN模型環境，用來生成與Target相似的影像，提升原始皮膚影像的特徵辨識度。 圖像相似度指標：透過比較圖像相似度指標，像是SSIM、PSNR、MSE，來客觀指出生成圖像的準確度，然而實際生醫影像判讀上，若是生成的圖像有缺失特徵，在病灶的判讀上是非常嚴重的，因此如何找出適合的圖像相似度指標，相對模型而言是更加迫切的需求。 2. AI人工智慧自駕車感知系統的建構與認證(大學專題) 虛擬環境架設：透過Unity3D建置虛擬環境(道路)，搭配手動控制車頭方向，四個方向用作矩陣，來當作輸入的資料集。 硬體架設：在簡單的自走車上搭載Rasperberry PI、車用馬達、Camera，來收集真實環境中的資料用作訓練。 監督式學習：本專題利用Alex net來當作核心訓練模型，前半段透過虛擬環境的參數並沒有辦法應用在現實路況，後半段的研究主要聚焦在如何收集與標記Real world data，用於CNN model做訓練。 3. Other projects(In class) (1.)Final Project of Digital Image Processing(NYCU)：Horse and Donkey Identification 創建一個簡易的CNN model，同時透過data augmentation來強化資料集，顯示其能強化模型的學習成效，然而實際辨識上還有很大的進步空間。 Link：驢馬辨識專題 (2.)Final Project of Machine Learning(NYCU)：US Health Insurance 在線性回歸中，探討三種不同基底函數對資料訓練的準確度，以及實際透過模型預測保費，並且有不錯的成效。 Link：US Health Insurance