活動日期
2026-03-11 至 2025-03-11 止
活動理念
活動主要聚焦於「異常檢測」與「視覺語言模型」的最新研究成果，期望能夠達成推廣尖端技術、促進學術交流及激發跨領域合作的目標。透過吳致強教授的專題演講，參與者能深入了解生成對抗網路（GAN）、單類異常檢測（One-Class Detection）等核心技術，以及這些方法在實際數據集（如MVTec AD、ShanghaiTech）上的應用成效。活動中除了介紹技術發展的脈絡，亦展示了研究案例、方法結構圖與成果對比，幫助參與者掌握當前的研究趨勢與挑戰。
此外，活動也著重於方法創新與實務應用的平衡，例如感知器模型在異常檢測中的實踐，及ablation study 對模型改進的啟示。透過多角度的討論，學生與研究人員能培養批判思考，理解如何評估不同模型的效能，並思考未來在工程與科學領域的應用可能。
待改善的部分在於如何讓理論與實務結合得更貼近產業需求，例如強化案例的產業應用示範，幫助學界與業界建立更緊密的橋樑。整體而言，這場講座不僅提供專業知識分享，也是推動人工智慧與計算機視覺議題實踐的重要資源平台。
辦理情形
講座以專題演講的方式進行，邀請吳致強教授深入解析異常檢測與視覺語言模型的最新研究成果，透過圖表、案例及方法結構圖的展示，幫助參與者系統化地理解理論背景與技術實作。進行方式除了講授外，也包含互動問答環節，讓學生與研究人員能就生成對抗網路（GAN）、單類異常檢測等技術提出問題，促進知識交流與討論。
直接效益方面，學生能在課程中掌握當前學術研究的核心概念與方法，並透過具體案例學習如何評估不同模型於資料集上的成效，有助於後續課程評核與研究能力的提升。無形效益則體現在參與者能增進對人工智慧、計算機視覺及跨領域應用的認識，並對國際研究趨勢與議題有更深刻的理解，培養批判性思維與國際視野。
根據以往類似活動的經驗，參與者多表達高度滿意，認為活動兼具專業深度與啟發性，不僅拓展了學術知識，也帶來研究與實務應用上的啟發，對學習及未來發展皆具正面助益。
