撰文者／ 資訊管理學研究所碩士生  洪琬哲

臺大資訊管理學系2025學士班專題成果發表會於2025年12月26日舉行，並於當日圓滿落幕。這場一年一度的重要盛會，濃縮了學生們一整年的研究成果與實作心得，展現出資管系學生在研究能力、技術整合與實務應用上的豐碩成果。活動當天，系上亦邀請多位業界優秀的學長姐返校擔任講評嘉賓，從產業實務的角度分享專業見解。

今年多數組別聚焦於當前最受矚目的議題—生成式人工智慧（Generative AI），各組分別從不同領域切入，探索AI技術所帶來的研究價值與商業潛力。例如，「社會事件如何改變輿情—AI探勘事件背後的輿情與偏見」運用大型語言模型與自然語言處理方法，自動化分析美國反亞裔歧視相關新聞報導，提供理解媒體再現與社會偏見的新視角。「FoodTracker—飲食紀錄APP」透過AI模型進行影像辨識並自動產出營養指標，搭配APP介面的視覺化儀表板，即時呈現使用者的營養攝取進度與達標情況。「AI手寫作文批改APP」則結合OCR文字辨識與生成式AI評分機制，解決傳統作文批改費時、回饋延遲且缺乏完整評語的問題。「醫學多代理可驗證問答系統」是融合知識圖譜與醫學文獻的可驗證問答系統，希望降低大型語言模型在醫學應用中常見的幻覺與錯誤資訊風險，提升回覆內容的可追溯性與可信度。「生成式AI與知識工作者：自動化或協作？」則從實證研究出發，探討生成式AI在不同任務情境中，應如何於效率與風險之間取得平衡，重新思考自動化與人機協作的最佳分工模式。「StreaMeme：直播即時多模態迷因推薦輔助系統」整合多模態分析與大型語言模型，建構即時迷因推薦系統，在串流媒體與直播產業蓬勃發展的背景下，有效提升觀眾互動與注意力。「ADSPA—Adaptive Diffusion-based Spatial Placement for Advertisement」則以AI與影像生成為核心，實現影片中商品的自動化、真實且個人化後製置入，展現智慧廣告的新可能性。

除了生成式AI，機器學習與深度學習依舊是資管領域的重要研究方向。例如，「Have You Fallen into the Average Trap? Measuring Convergence in Tea Shops’ Instagram Posts with the ATI」透過multimodal embedding與clustering方法，提出量化指標分析品牌在社群媒體上的內容收斂程度，協助企業在Instagram上做出更具策略性的品牌表達決策。「Pawsitive Pause：基於寵物介入機制之社群身體焦慮緩解研究」開發可嵌入社群平台的Chrome擴充功能，利用CLIP模型即時判斷影像是否可能引發身體焦慮，並適時介入以協助使用者進行注意力轉移。「MIRandA：運用深度學習方法為品牌進行微網紅排名與關聯分析」則提出一套深度學習架構，協助品牌預測並排序合適的微網紅合作對象。「FocusGuard—CNN Driven Monitoring App」透過深度學習與視覺化報告，協助使用者理解並管理自身的螢幕使用行為，促進更健康且自律的數位使用模式。

此外，本次發表會也有與業界密切合作的實務專題。例如，「華邦電子預防性保養排程最佳化」建立自動化排程系統，以提升晶圓廠設備保養任務的完成率並降低人力超出負擔。「AI Coach：國泰人壽業務員訓練模擬平台」則透過人工智慧模擬客戶情境，協助保險業務員進行對談練習與溝通技巧訓練，展現AI在企業培訓上的應用潛力。

每一組專題報告皆內容紮實、表現亮眼，發表結束後，系友學長姐們也從產業角度提供務實且具前瞻性的建議，包括潛在應用場景、市場競爭優勢，以及未來落地實務可能面臨的挑戰。面對評審的提問與回饋，學生們展現出冷靜而成熟的應對能力，相信這些寶貴的交流與建議，將為同學們帶來更寬廣的視野，也為未來的學習與職涯發展累積重要養分。