鐵人檔案
聚焦於深度學習在人機互動中的感知應用，包含動作與情緒辨識模型的實作與部署，探討語音、手勢、情緒等輸入如何結合 UI/UX 元件，打造具回饋能力的介面。
前言 表情是人類最即時、最自然的情緒訊號。把「臉部表情」轉成模型可理解的特徵，便能應用在客服分流、駕駛警示、課堂互動、輔具設計等情境。這篇用 FER2013 資...
前言 模型表現，三分看網路、七分看資料。就算你用的是 ResNet 或 ViT，如果原始資料夾裡混著空白圖、壞圖、重覆檔，加上類別不均衡，訓練再久也事倍功半。今...
前言 在 HCI 裡，我們不只想知道「使用者說了什麼」，更想知道「他在什麼情境、帶著什麼情緒說」。BERT（Bidirectional Encoder Repr...
前言 在 App 評論、商品心得、或客服工單裡，「情緒」往往比字面資訊更能預測留存、轉換與滿意度。本篇用最實務的方式，一次帶你完成兩條常見路線： 情緒詞典（...
前言 人機互動（HCI）正從「能聽懂」走向「懂你在感受什麼」。不只辨識指令，更要回應情緒：當使用者焦慮、挫折或興奮時，系統該怎麼問、怎麼等、怎麼回？今天一起來整...
前言 我們常說「同一句話，不同語氣差很多」。在客服、教學助理、語音助理或社群平台上，系統若只「看懂字面意思」而忽略語氣，回覆就容易失禮或不合時宜。那麼，AI 到...
前言 腦波（EEG）把腦內活動轉成可觀測的電位訊號；OpenBCI 則把這件事變得平價、可駭。當 EEG 遇上深度學習，你不只做學術研究：專注度偵測、輔助輸入（...
前言 心跳變快、手心微汗、呼吸變淺，這些微小的變化比語言更早發生，也更難「偽裝」。隨著穿戴感測器與邊緣運算普及，用多種生理訊號推估情緒狀態已不再只是實驗室話題；...
前言 人機互動（HCI）越來越懂你，卻也更容易誤解你。感測器蒐集生理訊號、模型推估情緒、系統給出建議 ── 整條鏈路若忽略 偏誤（bias）、隱私（privac...
前言 傳統 HCI 把「人用系統」當主軸；人機協作互動設計則把「人 × 模型共同進化」當成產品功能本身。重點不只是讓模型更準，而是讓人保留主導權、模型把握不確定...
