103學年度科普演講~20141226台南一中

時間：2014/12/26（五）12:30-13:30

學校：國立台南第一高級中學

講者：金仲達教授

講題：清華大學資工系簡介

這一次到台南一中，主要有兩場演講，第一場演講由該校輔導室主辦，將由高一到高三學生自由報名，參加我們系的簡介說明，我們請也是台南一中的校友金老師擔任講者，一開始金老師分享高中同班同學目前發展現況，說明大家都能在各領域發展個人長才發光發熱，再來進入今天演講重點，針對系所相關課程、特色及就業狀況詳細說明，雖然是一般系所簡介，不過金老師為了學弟們改了好多次簡報內容，希望能藉由這一次簡介讓學弟們對於資訊工程這塊有更多的認識及了解。

最後也替大家解開轉系或是考研究所相關疑惑，雖然很多人著重在選校不選系，不過未來若有轉系申請跟報考研究所時，評審委員會對申請者的學業成績及相關修業科目做一個全面的考量，希望學弟在選擇科系時能夠更謹慎，也期待未來大家都能在相關領域找到自己的定位，發揮長才。

時間：2014/12/26（五）13:30-15:10

學校：國立台南第一高級中學

講者：吳尚鴻教授

講題：揭開搜尋引擎的背後原理

接著第二場演講由吳尚鴻老師帶來相關研究領域的專題演講，相信大多數的人都有這樣的經驗，Facebook會向你建議好友、關注的社團、動態消息，其他類似的還有Youtube的影片推薦、Google新聞、Amazon等等。那麼這些網站如何產生建議的項目給你呢？

這裡介紹兩種方法。第一種是Amazon採用的：首先，它會追蹤你的使用紀錄，接著分析紀錄中你所喜歡的各個項目，找出相似性，之後便能將具有相似性質的項目推薦給你；第二種則是Google使用的：首先追蹤多個使用者的使用紀錄，接著分析這些使用者的相似性，之後再將喜好與你相近的使用者喜愛的項目推薦給你。

以上的兩種方法在概念上簡單易理解，但在工程實務上會遇到一個問題：我們要如何衡量項目或是使用者之間的相似性呢？這取決於我們如何建立項目或使用者的模型。在業界裡，Vector space model是相當常用的模型，其優點在於只需要用到高中生就學過的數學，而且易於實作。比如Cosine similarity將項目、使用者視為向量空間中的一個向量，定義任意兩個向量間的角度差θ，接者取cos(θ)作為這兩個向量的相似程度判別依據，如此取出來的cos(θ)將介於[1,-1]，而θ越小兩向量的相似程度也就越高。

藉由這種簡單的入門解說帶領學生進入機器學習領域，在演講過程中，南一中同學也很踴躍提出問題，讓這場演講互動相當豐富，期待大家加入清華資工一起努力。