南部分校結業發表著重落地應用 實踐生活與 AI 的緊密連結

台灣人工智慧學校南部分校第二期 185 位學員，在經過四個月的人工智慧技術學習後，發表許多能實際應用於現實生活中的成果，包括防災預警系統、AI 試衣間、讓圖片動起來、自走車等專題。結業典禮暨成果發表會上，即將畢業的技術領袖班學員們充滿自信的向來賓以及返校參與典禮的學長姐們，賣力講解著和組員們共同努力 16 週所產出的 AI 專題心血結晶，讓 「AI」 這個 2019 年最受矚目的關鍵字，靈活地實踐在產業與生活中。

從生活經驗獲得靈感 AI 試衣間未來應用可期

「我們正在做 AI 試衣間的專題，可以當我們的模特兒嗎？」 AI 試衣間專題，由任職群創光電智能推進處的 Eason 擔任組長，當時為了訓練模型，四處尋找不同身形的模特兒進行實際測試。

「魔豆訓練師的逆襲：消失的實體試衣間」是集合六位跨領域成員組成的專題小組，組員們在研習 AI 案例中發現，生成對抗網路 (GAN) 被廣泛應用於各個產業領域，並且可在特定條件下生成高品質圖像，為工商業帶來許多的可能性，因此利用這個特性，他們決定將生成對抗網路 (GAN) 應用於女性服飾的線上選購與更換，運用深度學習 CP-VTON 的架構，生成模擬實際試穿後的影像，模擬消費者線上試衣情境，可讓消費者在短時間內快速地挑選自己喜好的風格，達成超級有趣又方便的 AI 應用，小組成員韋茹表示，專題期間花了非常多時間收集線上時尚資料庫的時裝照片和影像前處理（Pose Estimation & Parsing），在進行了大量實驗後證明，AI 試衣間 (Virtual Fitting Room) 在定性和定量方面都達到了很好的虛擬試穿效果，組員們都為此感到十分興奮。

不僅訓練是挑戰 硬體架構也需集思廣益突破的自走車實作

南部分校第二期技術領袖班 Donkey Car 自走車專題組別「失落的世界」，運用 AIA 所提供的環境及硬體，學習額外的 Linux 系統環境及樹梅派等硬體相關的知識，希望藉由專案的製作接觸更多領域。

在決定了選擇 Donkey Car 自走車為實作題目要進行軟體的訓練前，組員們開始經歷各種硬體瓶頸與障礙，例如車輛暴衝、鏡頭組裝以及跑道設計等種種問題需要事先克服。花費了很大一段時間，才具備了一個穩定的硬體環境。組員一邊訓練著自走車笑著說：「它就像小孩子一樣，因為某些狀況哭了，而我們就需要負責去找出它為何哭的原因。」 而同時間，其他的組員需要將收集到的路線整理以及做影像標記，訓練車子在行走的時候，可以更明確去抓到標記到的路線特徵。

組員表示，由於使用影像辨識做為彙集資料的工具，因此一開始以 CNN 做為首選 model，但效果差強人意。後來全體決議重新選擇 RNN 做為訓練 model 並且配合將近 12 萬張的訓練資料後，一台可以跑圈且能夠自動修正軌道路徑，碰到野生動物會停止的智慧遊園車總算誕生了！學員們認為學習人工智慧的精髓是應用，但更有趣的是，專題研習的過程中會遇到許多意想不到的狀況需要克服和解決，與同組的學員們一同切磋朝著設定的目標前進是更寶貴的經驗。