人工智慧: 智慧型代理人 / 知識本體應用 / 模糊理論及應用 / 機器學習 / Fuzzy Markup Language
人機共同學習: 試題反應理論 / 適性評量 / 智慧機器人應用
📑 碩士論文 - 基於區域學習之AI-FML代理人於機器人實務應用
碩士論文提出AI-FML代理人應用至圍棋勝率預測及腦波情緒分析於音樂欣賞。在圍棋勝率預測實務應用方面,我們將區域學習(Patch Learning)機制嵌入至AI-FML代理人,使圍棋機器人具有感知智慧、認知智慧和計算智慧,以訓練圍棋勝率預測模型。 在腦波情緒分析於音樂欣賞實務應用方面,我們希望藉由分析腦波資訊找出腦波訊號和情緒之間的關聯性。透過機器人腦波人機介面(Brain Computer Interface, BCI)代理人分析腦波帽所收集的腦波圖(Electroencephalography, EEG)訊號,並將其轉換為五個生理指標,並藉由模糊推論機制來評估受試者的情緒。
📝 科技部計畫(研究生助理)-智慧機器人與人類共同合作學習於教育學習應用, 2018/08/01 ~ 2020/07/31
計畫主持人國立臺南大學李健興教授執行為期三年科技部計畫,提出一套智慧機器人與人類共同合作學習模式及人工智慧(AI)軟體系統,可實際融入於未來教育學習應用。實際情境應用研發及案例實作,並將邀請高雄市教育局及台南市教育局所屬學校師生實際導入智慧機器人共同學習。
💡 共同發明專利
- 情緒評估方法情緒評估方法 專利證號:I699186 李健興/蔡易霖/王美慧/柯立偉 國立臺南大學 2020/07/21-2039/08/01
🏆 2019-03-30 FML智慧決策工具-AI知識應用暨系統實作邀請賽 大專院校組【佳作】
🏆 2019-05-04 FML智慧決策工具-AI知識應用暨系統實作邀請賽 【尚承科技特別獎】
🏆 2019-06-04 FML-based Machine Learning Competition@ IEEE CEC (Wellington, New Zealand) 團隊第二名
🏆 2019-06-18 FML-based Machine Learning Competition@ IEEE FUZZ (New Orleans, USA) 團隊第二名
🏆 2020-07-24 FML-based Machine Learning Competition@ IEEE WCCI (Glasgow, United Kingdom) 團隊第一名
🌎 2018-10-06~2018-10-10 參加 IEEE SMC 會議 @Miyazaki, Japan
🌎 2018-11-20~2018-11-24 國外移地研究 @TMU, Tokyo, Japan
🌎 2019-01-15~2019-01-19 國外移地研究 @TMU, Tokyo, Japan
🌎 2019-06-23~2019-06-30 參加 IEEE FUZZ 會議 @New Orleans, USA
🌎 2019-08-23~2019-08-26 國外移地研究 @TMU, Tokyo, Japan