第23屆國家講座教學及研究成果

國立交通大學

曾煜棋 講座教授

選修課程：

  • 「嵌入式系統設計概論與實作」課程：在本計劃推動之下，我們將樹莓派連接到各種攝影機以及麥克風相關的裝置，然後在樹莓派的環境加入多項有關於人工智慧相關的技術以及應用，例如電腦視覺的物件辨識、刷臉技術、語音辨識，學生學習到最新的深度學習以及機器學習技術，在期末做出與目前潮流結合的各種人工智慧相關應用期末專題。交通大學ICT工坊並補助本課程所有需求相關的硬體設備，支援二名增額助教。

  • 開授「物聯網裝置與平台」課程：在本計劃推動之下，我們大幅增加各種實驗，讓同學們可以體驗各種的感測器使用，並且因應機器學習的發展，在學期最後兩週加入有關於巨量資料的實驗，激發學生對於最新的人工智慧技術的興趣。交通大學ICT工坊補助本課程中每一位學生擁有一組自有的實驗平台，課堂後也可以攜帶回去自行練習，並且支援一名大助教。

  • 規劃及參與教授「研究模組」課程，培養學生高階人工智慧相關技術，投入高端研究工作，本課程邀請專家群將最擅長之主題，安排課程模組，並且將實驗室中最先進的研究技術透過課程教授給予學生。每個模組講授一核心主題，以專題教學方式提升學生學習效能。在本人的規劃推動之下，每學期開設三個模組系列課程，全年合計六個模組系列課程：智慧系統研究模組、智慧軟體研究模組、深度學習研究模組、智慧生產研究模組、綠能研究模組、AI研究模組。

  • 課程教材下載： 交通大學e3數位教學平台 (https://e3new.nctu.edu.tw/login/index.php)

巡迴講座主題：

  • 人工智慧之資料品質與融合 (Data Quality and Fusion in AI)

  • 實名制電子圍籬

  • 人工智慧及科技應用

  • AI用於行為辨識

  • AI 與運動

  • AI與運動：資料的含金量

  • 智慧醫師、智慧運動員與智慧農夫

  • AI and Communication Networks

  • AI and Indoor Localization

  • 打造一個AI視覺平台 (Building an AI Vision Platform)

  • Application and Prospect of 5G Network Technology in Agricultural IoT and Smart Monitoring

  • IQ+AQ

研究成果：

  • 執行科技部「基於人工智能融合技術集成多元環境感測的導引及巡邏機器人」計劃，109年度的目標為機器人智慧監控及自主移動技術。所開發的系統能夠提供智慧服務，包含智慧區域監控、物品監控以及機器載具的自主移動技術，可提供將AI模型應用於現有的攝影機，分析工廠的環境資訊。本計劃109年度經費1000萬元，其中並產生多項產學合作計劃。

  • 執行科技部人工智慧創新研究中心計劃，擔任人工智慧普適研究中心主任，109年著重協助團隊將技術成果落地生根，中心全方位協助團隊推動產學媒合及價創計畫、新創育成，策畫與其他協會共同舉辦大型媒合會，增加團隊技術落地機會。本中心年度經費約3000萬元，並且已經累積數千萬元之產學合作金額。

  • 回應國家重要挑戰計劃（科技部補助）

代表著作：

  • J.-M. Liang, C.-K. Hsu, J.-J. Chen, K.-R. Wu, and Y.-C. Tseng, “Three-Stage DRX Scheduling for Joint Downlink Transmission in C-RAN”, IEEE Wireless Communications Letters, Vol. 9, No. 2, Feb. 2020, pp. 129-133.

  • C.-K. Hsu, J.-M. Liang, K.-R. Wu, J.-J. Chen, and Y.-C. Tseng, “Enhanced Scheduling Schemes with Energy Conservation for Dynamic Point Selection in Cloud Radio Access Networks”, Wireless Networks, Vol. 26, Feb. 2020, pp. 1519-1534.

  • T.-H. Chiang, Z.-H. Sun, H.-R. Shiu, C.-J. Lin, and Y.-C. Tseng, “Magnetic Field-based Localization in Factories Using Neural Network with Robotic Sampling”, IEEE Sensors Journal, Vol. 20, No. 21, Nov. 2020, pp. 13110-18.

  • T.-K. Lee, J. Lin, J.-J. Chen, and Y.-C. Tseng, “Using V2X Communications and Data Fusion to Achieve Lane-Level Positioning for Road Vehicles”, Int. J. of Sensor Networks, Vol. xx, No. xx, mm yy, pp. xx-xx.

  • L. Zhang, H.-C. Lin, K.-R. Wu, Y.-B. Lin, and Y.-C. Tseng, “FusionTalk: An IoT-based Reconfigurable Object Identification System”, IEEE Internet of Things Journal, Vol. xx, No. xx, mm yy, pp. xx-xx.

  • C.-Y. Lin, C.-H. Wang, and Y.-C. Tseng, “A TDMA Protocol with Reinforcement Learning Slot Selection for MANETs”, Int’l Journal of Ad Hoc and Ubiquitous Computing, Vol. xx, No. xx, mm yy, pp. xx-xx.

  • C.-W. Wu, J. T. Huang, Y.-W. Lin, C.-Y. Chuang, and Y.-C. Tseng, “Efficient Algorithms for Deriving Frequent Itemsets from Frequent Closed Itemsets”, Applied Intelligence, Vol. xx, No. xx, mm yy, pp. xx-xx.

  • 全部著作清單：詳見 Publication List

指導學生論文成果：

  • 詳見 PAIR Labs Introduction