軟創四年級課程與生活（111 年）with 專題
輔仁大學 軟體工程與數位創意學士學位學程
【課程方面】
如果照學校的修課規定，
並依照自己的學習步調來安排課程，
到大四大概還會剩下約二十學分。
這時候系上的必修課基本上都修得差不多了，剩下的大多是選修課，可以依照自己的興趣來選課。
由於軟創比較少 AI 相關課程，
因此，我選修了「學士後 AI 創新應用多元培力專班」中的 AI 課程，
來補足系上理工與其他選修學分的需求，同時也能學到 AI 相關的知識。（比賽後的我們...）
◆ 機器學習與商業分析（選修）
開課單位：學士後AI創新應用多元培力專班
呂奇傑 老師
學弟妹如果想走 AI 或資料科學相關方向，這門課我會強烈建議列為必選。原因很簡單：下學期的「深度學習」是以這門課作為基礎銜接。在剩餘的選修學分中，投入 6 學分在人工智慧領域（甚至更多）是非常明智的選擇，也可以作為未來人工智慧的養分。這門課由呂老師授課，他是該領域的頂尖專家，會從機器學習的基礎概念開始，循序漸進地帶領同學理解模型背後真正的運作邏輯。課程會透過 CART（決策樹）、KNN（近鄰演算法）、SVM（支援向量機） 三種經典模型，逐步揭開「模型訓練黑盒子」，並以鐵達尼號資料集作為實作範例，每一組都會拿到不同的資料，實際動手使用 CART 決策樹進行建模。期中報告完整涵蓋一個標準的機器學習流程，包括：
資料定義、敘述統計、資料前處理、資料分割、模型建立、超參數調整與模型評估，主要讓學生能理解「一個模型是怎麼被做出來的」。
到了期末，則需要自行尋找新的資料集，完整實作一次，再把整個流程走一遍。
◆ 程式檢定
四上的程式檢定是大家必修的課程，
環境是大家熟悉的瘋狂程設平台，使用 Java ，一共可以考四次，每次七題程式題目，幾乎是大一練習過的題目，2 題 60 分， 4 題 80 分，題數可累計到 4 題 80 分。
但 90 分以上要單次考試連續 5 題， 99 分則是單次連續 6 題以上。如果覺得分數足夠，下次就可以不考囉。
PS：建議可以練習上一屆學長姐的瘋狂程設的考題
(沒錯，你要一直瘋狂到四年級...)
【生活方面】
在四年的大學生活中，
學會主動選擇自己想要的生活方式，
是一件很重要的事，
只有踏出這第一步，
之後才能自由前進，
這是建立組織自己思維的四年。
不因為害怕被拒絕或害羞而不敢開口，
勇敢去嘗試、主動認識同學、上台報告，學習與他人合作，懂得換位思考、將心比心，也在過程中學會如何處理團隊中遇到的各種問題。
不論是和同學在期中、期末考後的聚餐，或是寒暑假的出遊，一起度過的時光，都是大學裡非常珍貴的回憶。
在這些經驗中，也能慢慢更了解自己、嘗試改變自己，最後找到真正適合自己的生活方式。
對 I 人來說，有時候也要學著逼自己走出舒適圈，暫時變成大 E 人，才能看到不一樣的自己。
【專題方面】
軟創大四非常忙碌，專題是重頭戲，
要與實踐大學資管系進行跨校專題比賽，如果能進入第二輪前 12 名，則不需要再參加系上認可的比賽，如果沒有就要再參加一次比賽。
大致流程如下（系大會系秘也會提醒）：
二下：找好專題組員（ 2 ~ 5 人），特殊情況可以 1 人，找指導教授簽名，填寫「資訊專題分組與指導教授確認單」
三上：比賽一般在 11 月，可以約同學一起觀摩學長、學姊的比賽（其他年級也可以觀摩）以見習生的身份，系上會統計人數（有便當），幫系秘分擔當天的工作，順便可以紀錄比賽流程、觀摩題目、評審重視哪些問題。
三下：6 月中是專題初審日，備妥系上要求的簡報資料，PPT、書面報告，五分鐘上台報告，會有評審提問（我們是葉佐任、胡永立教授）
四上：11 月會與實踐大學進行專題比賽，分為 A、B、C 三大區，每區有三位評審進行評分，每區只有 4 組能晉級，但觀察這兩年每區都是實踐 2 名，軟創 2 名。第二輪由九位評審進行評分。
比賽當天：
8:00 佈置展覽場地，設置、測試、執行環境
9:00 第一輪評分
12:00 吃中餐
13:00 第二輪評分
16:00-17:00 結束
特別注意：第一輪評審給的建議，小組要進行討論，因為第二輪可能會再問一次，另外專題要結合商業價值，因為評審有來自業界，這將會是評分的重點。
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我們最終的成績：
【第五名-AI 智慧交通控制訊號】
專題成員：陳俞錚、林詩珊、張凱富、李霽、王慈慧同學
指導老師:黃福助老師
AI 智慧交通控制訊號
融合人工智慧神經網路模型與 Webster 交通工程配時理論，依據即時車流動態預測綠燈秒數，即時優化交通流量與減少耗時等待，並透過閉環控制與資料視覺化，實現智慧交通信號控制。
專題成果影片網址：
[展場布置]
最後心得分享：
好好享受專題的過程，做出一個讓自己驚艷、喜歡的作品，把自己的想法、靈魂與熱情都投入進去吧！
