# AI Course 專題提案

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## 提案們

[1. 創意取向提案](#creative_proposal)
[2. 求職取向 + 比賽取向提案](#career_proposal)
[3. 公益取向提案](#social_enterprise)
[4. 社群取向提案](#social_network)

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### 1. 創意取向提案

- Autodesk Research - 動態筆畫\
自訂筆畫（gestures），讓 textures 動起來

- [Kitty: Sketching Dynamic and Interactive Illustrations](https://www.youtube.com/watch?v=mqQO-IoG4qw)
- 不同筆畫對應到不同動畫效果
- e.x. 往下的曲線代表湯汁從鍋子裡溢出來
- 自由改變方向
- 筆畫只要能符合某特定格式，就可自由改變流動方向
- 以湯汁動畫為例，它只要大致上是個往下的曲線，就可以畫出不同方向的湯汁動畫
- 貼圖之外，還可以做出劇情
- 畫出雞蛋的移動軌跡，做出蛋往下放進鍋子裡的橋段
- 動畫與動畫之間有互動
- 調整爐子的旋轉鈕的同時，蒸汽的大小會隨之改變
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- 專題方向：
- e.x. 修圖 app ，某些手勢代表「去背」、某些手勢代表「動態貼圖」

{%youtube mqQO-IoG4qw %}

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- [Draco: Bringing Life to Illustrations with Kinetic Textures](https://www.youtube.com/watch?v=lDoodhfaj5I)

- 跟前面的煮雞蛋動畫是同一個實驗室的研究

{%youtube lDoodhfaj5I %}

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- [Direct space-time trajectory control for visual media editing](https://www.youtube.com/watch?v=EJpJZijIxrA&list=PLUUfGOYdmoymSOJBepVUkLkZ1bD1Y9wMz&index=27)
{%youtube EJpJZijIxrA%}

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- Disney Research - 投影在牆壁上的唐老鴨追逐遊戲

- [SideBySide: Ad-hoc Multi-user Interaction with Handheld Projectors](https://la.disneyresearch.com/publication/sidebyside-ad-hoc-multi-user-interaction-with-handheld-projectors/)
- 唐老鴨跟黛絲是用紅外線 QR code 來辨識
- 專題方向：影像辨識 + 互動遊戲

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- Sketch-Based Shape Retrieva
{%youtube lVszERiVaJI%}

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- Touch+Finger: Extending Touch-based User Interface Capabilities with “Idle” Finger Gestures in the Air
- {%youtube CYPZv6Nx1wU %}

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- NLP + image = 自動幫你從文字生成投影片

- [Crosspower: Bridging Graphics and Linguistics](https://www.youtube.com/watch?v=-RA6AOWSeso&list=PLUUfGOYdmoymSOJBepVUkLkZ1bD1Y9wMz&index=80)
{%youtube -RA6AOWSeso %}
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- 自動把文字圖解化 texSketch: Active Diagramming through Pen-and-Ink Annotations

- {%youtube wopP6k7i_9g%}

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- 3D reconstruction
- [Structure-From-Motion Revisited](https://paperswithcode.com/paper/structure-from-motion-revisited)
{%youtube PmXqdfBQxfQ %}
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- data-driven drawing

- [DataInk: Direct and Creative Data-Oriented Drawing](https://www.youtube.com/watch?v=QNVNYmmjb-E&list=PLUUfGOYdmoymSOJBepVUkLkZ1bD1Y9wMz&index=76)
{%youtube QNVNYmmjb-E %}
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- Adobe Research: 用實物、甚至人體來畫畫的擴增實境互動設計

- [[UIST 2020] RealitySketch: Embedding Responsive Graphics and Visualizations in AR](https://www.youtube.com/watch?v=L0p-BNU9rXU)

{%youtube L0p-BNU9rXU %}
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- 在 pdf 上用不同 gestures 做不同樣式的筆記，筆記空間不夠時還能把文章段落搬開，騰出筆記空間
- [SpaceInk: Making Space for In-Context Annotations](https://www.youtube.com/watch?v=WooqZjGhdHw)
- {%youtube WooqZjGhdHw %}

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- [Scopophobic Kitties in Wonderland: Stories Behind the Scene of a Gaze Contingent Environment](https://www.youtube.com/watch?v=VdFkb_aqYZQ)
- {%youtube VdFkb_aqYZQ %}

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- OpenHCI
- 人機互動工作坊
- [OpenHCI 影片](https://www.youtube.com/watch?v=Q2u9qwrKuMA&list=PL5Zz58VdLY58uBwq-HVFq5-maZzlgaJZ2)
- 雖然跟 AI 沒有直接相關，但還滿好笑的，可以當作靈感：
- 皮夾連上 arduino 電路後，皮夾本身就是一張會真的動起來的嘴巴，在你準備手滑消費時，防止你衝動購物

{%youtube ylGZmPqdPo4 %}

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- 擴增實境
- [Experiencing Real-time 3D Interaction with Depth Maps for Mobile Augmented Reality in DepthLab](https://www.youtube.com/watch?v=Do_sHXXsmos&list=PLUUfGOYdmoymSOJBepVUkLkZ1bD1Y9wMz&index=73)
- {%youtube Do_sHXXsmos %}

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<!-- - AutoDesk Research 教學影片 video summarization
- 繪圖軟體的教學影片很長時，很難馬上找到某個功能的教學是在幾分幾秒
- 追蹤影片中滑鼠的軌跡，判斷幾分幾秒時是該功能的教學

{%youtube cgdjJRkEfgQ %} -->

#### 優點

- 吸睛 + 創意
- 跟其他求職競爭者的作品比較不一樣，會讓面試官對你有比較深的印象

#### 缺點

- 不像 Kaggle 都已經幫你整理好 data 了，這個題目是必須自己搜集 data，自己標 label 的
- 與真正在台灣職場用到的技能的直接關聯不太大
- 實作難度： 不知道能不能做得出來 XD 或者不一定能做得像 Autodesk 做得那麼精緻漂亮

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### 2. 求職取向 + 比賽取向提案

蝦皮 Kaggle 競賽

例如最近的一場比賽： [Shopee - Price Match Guarantee](https://www.kaggle.com/c/shopee-product-matching)

#### kaggle image

- [Google Landmark Retrieval 2020](https://www.kaggle.com/c/landmark-retrieval-2020)

- [I’m Something of a Painter Myself](https://www.kaggle.com/c/gan-getting-started)

#### 優點

- 一來： Kaggle 的技能可以直接無縫接軌到職場，如果面試官剛好想找的就是電商相關的 AI/ML 人才，那就中了！
- 二來： 蝦皮九月會辦比賽，可以提前跟蝦皮的 data 們混熟，了解蝦皮大概會怎麼命名一些 column、怎麼分類商品的、買家/賣家的特徵怎麼取 .... 諸如此類的慣例，這可以當作九月蝦皮競賽的暖身賽！！！
- [2020 蝦皮比賽連結](https://careers.shopee.tw/bestcoder/)

#### 缺點

- 難得有個專題的機會，做 Kaggle 稍嫌沒創意，因為 Kaggle 本來就是個「練習題」、「考古題」的概念，面試官會覺得「這只是你本來就該會的基本技能」，此外， Kaggle 會給人一種「可以在網路上找到答案」的感覺。
- 跟其他求職競爭者的差異度不大，對面試官來說較無深刻記憶點，不過如果他正好就是要找這個特定領域的人才，做這種題目就會是大大加分了。

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### 3. 公益取向提案

#### 社會企業

「太多」 v.s. 「太少」
- e.x. 吃到飽餐廳食物供給過量 v.s. 低收入戶食物不足
- AI 食物銀行

「消費」 v.s. 「環境」
- Zara 和 H&M 等 fast fashion 產業製造過量成衣
- 用 AI 精準預測市場需求，防止資源浪費

疫情對產業的衝擊
- [沒落產業 v.s. 成長產業](https://group.dailyview.tw/article/detail/1875)

能源

- [台灣首間校園虛擬電廠上線！能源新創 NextDrive 用「 AI 調整力」協助桃園能源轉型](https://www.seinsights.asia/article/3289/3270/7861)

社企流
- [社企流官網](https://www.seinsights.asia/)
- 以更有競爭力的社會企業，解決目前 NGO、NPO 尚無法解決的公平貿易、街友、貧窮、農業、教育、第三世界、能源、環境 ....... 等等社會問題。
- 在社企流官網搜尋「AI」可以找到[這些題目](https://www.seinsights.asia/search/results/AI)

#### 政府開放資料平台 Open Data

- e.x. [YouBike 車況即時預測分析 (Azure Machine Learning + Open Data)](https://channel9.msdn.com/Series/mini-Connect-2016/youbike)

#### 優點
- 對社會有貢獻， 求職面試也會是加分的

#### 缺點
- 不確定有沒有現成的 Data ，可能也不好搜集， label 也要自己標
- 假如 Kaggle 有現成的公益資料也可以做，就不用煩惱資料搜集和 label 的問題，但同時也可能會有跟上述[第二點](#career_proposal)類似缺點，面試官可能期待「社會創新/社會企業」是更創新的主題，而不是只是拿 Kaggle 的現成題目，或許會給人一種「可以在網路上找到答案」的感覺。

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### 4. 社群取向提案

- [網路溫度計](https://dailyview.tw/)
- 美妝社群： [UrCosme](https://www.cosme.net.tw/)
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#### 優點

- 網路溫度計是專門以機器學習的方式探勘 ptt 、 DCard 等社群資料，是「最近的新聞、社群正熱的話題」，所以題目一定是最新最活的，比較不會跟前人重複
- 社群資料可以學到很多 NLP 知識
- UrCosme 本身有星級制度，可能可以作為量化指標的參考

#### 缺點
- 社群 NLP 高度仰賴爬蟲，但不確定能否很順利爬蟲到我們要的資料
- Data 可能不易取得
- 如何衡量社群 data 的指標？ 如何量化？