資訊工程學系
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本系前身「資訊教育學系」成立於民國七十四年，首先招收大學部學生，民國九十年成立資訊工程研究所碩士班，而後於民國九十五年進行系、所調整合併為「資訊工程學系」；並於九十六年成立博士班。本系目前每年約招收大學部四十餘人，碩士班六十餘人，博士班約五人，截至民國一百零四年十一月止，總計現有大學部一百九十多人，碩士班一百二十多人，博士班二十三人，合計學生人數約為三百三十多位。
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Item 比較Gumbel和KataGo方法提升AlphaZero在外圍開局五子棋的訓練效能(2023) 黃得為; Huang, De-Wei本研究的目的是探討透過比較 KataGo 和 Gumbel 這兩種方法來儘量減少資 源的數量並保持或提升訓練的效率。KataGo 是一個改良版的 AlphaZero 演算法， 其作者使用了更有效率的訓練算法和重新設計的神經網路架構，並宣稱其訓練 速度比 AlphaZero 快50倍。而 Gumbel 方法則是 DeepMind 在2022年提出的一種方 法，可以在展開蒙地卡羅樹搜索(Monte Carlo Tree Search)時只需展開極少數節點 即可訓練出遠超在相同條件下其他已知演算法的效果。本研究使用這兩種方法應用在提升 AlphaZero 在外圍開局五子棋的棋力，並 比較這兩種方法的優劣和效果。實驗結果顯示，使用 Gumbel 和 KataGo 都可以 有效提升 AlphaZero 在訓練外圍開局五子棋上的效能。並且通過實驗發現，在相 同的訓練代數情況下，KataGo 所訓練出來的棋力比 Gumbel 好。但在相同短期時 間內的訓練中 Gumbel 所訓練出來的棋力比 KataGo 好。在本研究中，我們除了探討 AlphaZero、KataGo 和 Gumbel 演算法的改進外， 還額外討論了兩種提升自我對弈速度的方法以及兩種改進訓練效能的通用方法。首先，我們實作了兩種方法來提升自我對弈速度，並對三種演算法進行了 測試。通過實驗，我們發現這兩種方法的應用能夠平均提升自我對弈速度13.16 倍。這是一個顯著的改善，有效地節省了訓練時間。此外，我們還提出了兩種通用的方法來改進 AlphaZero、KataGo 和 Gumbel 的訓練效能。透過這兩種方法的應用，我們獲得了不錯的結果。這些方法不僅 提升了演算法的訓練效率，還改善了模型的學習能力和準確性。這些結果顯示出，改良 AlphaZero 的 KataGo 以及 Gumbel 方法可以顯著提升外圍開局五子棋 AI 的訓練效果和速度，並且減少所需的訓練資源。這樣的技術 創新可以讓更多的研究者參與到強化學習的研究中，並推動人工智慧在遊戲和 其他領域的發展。Item 基於人體姿勢估計及壓力感測器數值之瑜珈動作分析系統(2023) 廖奕泓; Liao, I-Hung近年來因應新型冠狀病毒（Coronavirus disease 2019, COVID-19）的爆發，居家運動風潮隨之興起，瑜珈(Yoga)這項運動不受地點限制且不需要特殊的運動器材，對於舒緩因居家上班與上課導致的緊繃肌肉有相當好的效果，因此瑜珈成為許多人居家運動的首要選擇。瑜珈這項運動講求不光是要保持姿勢標準，保持身軀平衡也是一大重點，但對於瑜珈初學者在家自主練習時，只透過範例影片做練習往往無法抓到該姿勢的重點，導致練習成效不佳，沒有訓練到正確的部位。因此本研究透過影像與壓力感測器量化瑜珈教練的姿勢數據，藉此分析使用者的姿勢。首先透過影像分類器分辨使用者的姿勢，最後評估出姿勢標準度、身軀穩定度與重心穩定度三個要點，不但可以幫助使用者在家自主練習，也可輔助瑜珈教練的教學。Item 圍棋詰棋教學系統之設計及研發(2020) 吳冠毅; Wu, Guan-Yi圍棋是一項歷史悠久且對局複雜度較高的遊戲，近年來電腦對局遊戲領域發展逐漸成熟，人工智慧逐漸克服當初認為較複雜的賽局遊戲。然而，隨著棋類遊戲達到人類難以企及的程度時，人類也發現到無法理解電腦為何這樣下棋的問題。現有的圍棋軟體絕大部分僅能提供人類形勢判斷、勝率分析、變化圖等功能，於教學部分尚有一段需要努力的空間。 本研究針對電腦圍棋詰棋教學系統，研發一套方法，讓電腦學習如何判斷盤面落子原因及其目的性。我們先將人類知識透過人工註記的方式，將每個盤面的每手棋標記，透過卷積神經網路技術將人類知識做學習後，再替人類標記每手棋的名稱以及其目的為何。 在實作上，我們蒐集1500題詰棋題目，先分析並記錄每一局詰棋的每手棋之名稱、目的性，透過監督式學習訓練神經網路。最後可利用此系統將新的詰棋棋局的棋步內容，以 SGF (Smart Game Format) 檔案反饋予使用者，藉此達到圍棋教學的效果，期望在電腦圍棋教學上貢獻棉薄之力。