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<h2 class="ql-align-center">AI 專題：詐騙電話偵測</h2><ul><li>使用異常偵測的模型&nbsp;Python Outlier Detection (PyOD)，找出 Outlier 資料的分佈</li><li>實作 XGBoost 模型預測詐騙門號&nbsp;</li><li>使用SHAP (SHapley Additive exPlanations) 解釋模型預測的邏輯</li></ul><p><br></p>

使用異常偵測、XGBoost、SHAP 等模型找出詐騙門號

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區塊鏈專題：學生上課學習情況結合NFT

AI 專題：詐騙電話偵測

使用 C#, VB.Net 開發系統有14年經驗，包含 Web(ASP.NET、ASP.NET Core) 及 Windows Form 平台，熟悉的技術有 Web API、Socket、Entity Framework、Windows Form、Windows Service 以及 Microsoft SSIS ETL 工具。

本身對於 AI 及區塊鏈的領域有興趣，因此參加相關的課程，AI 的培訓課程學習 Machine Learning、Deep Learning 相關模型建置及運用。區塊鏈的培訓課程學習 Solidity 合約撰寫，並搭配 Truffle、HardHat 環境開發及部署，實作代幣發行與 NFT 發行。

AI 專題：詐騙電話偵測

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