第12屆學術人才養成計畫專題講座首度邀請到國立臺灣科技大學營建工程學系特聘教授周瑞生教授蒞校以「以雲端物聯網巨量監測資料研析建築能耗及設施性能暨智慧預測系統之建構」為講題，介紹2個工程範例 - 以電腦視覺與深度機器學習建構河川疏濬場域運輸卡車車牌即時辨識系統、疏濬工程風險管理之智慧型聊天機器人開發及應用與今日演講主題 – 建築能耗智慧預測系統。

台灣河川常需疏浚清淤以免因颱風造成人民生命財產危害，但因砂石具有再利用的價值而產生一些利益關係導致盜採事件頻仍發生。傳統疏濬工程管制站砂石車管制工作相當耗費人力，若透過人工智慧技術辨識砂石車車牌，將影像傳輸至雲端並辨識分析砂石車的位置、重量與所取得砂石數量，如此就能降低謊報或謊計等人為管理疏失。疏濬工程人員可能因屆齡退休或另有人生規劃離職，若能將他們風險管理的案例以人工智慧語音儲存，新進人員可透過關鍵字模糊比對的方式搜尋這些風險事件以往的處理模式。

全球暖化與人類過度使用能源日益嚴重，因此希望能設計一個智慧電表作為能源資訊系統進行預測與監控，提醒建築的使用者異常能源現象而改變本身能源消耗行為而達成節能的效果，例如老化建築因電線線路或電器用品老舊而導致過度用電甚至引發火災。利用通訊系統、智慧電表系統、環境感測系統與伺服器系統等硬體設備與相關軟體蒐集並分析一棟位於新店的三層樓建築六年期間的用電狀況並提出改善建議。

近二、三十年利用模仿生物行為轉化成數學模型進行重複性驗算的仿生演算法，周老師簡介其研究室開發的創新仿生智慧優化演算化暨其工程應用: FBI 優化營建公司股價多重輸出預測之系統平台開發與JS 優化深度卷積神經網路學習混凝土樑受地震力撓曲變形危害度預測。

周老師目前研究室的研究方向如下: 建築物能耗自動化預測及異常監測系統開發、人工智慧於營建財務指標趨勢預測、電腦視覺及深度學習在工程材料力學性質之早期預測、仿生優化演算法結合深度學習聊天機器人於土木工程與管理之應用與應用機器/深度學習建構綠化屋頂之植物微生物燃料電能生成預測模式等。以高中生而言，過程中如果能學的精闢透徹，上述主題成果未來不僅可用以申請『土木工程』 ，亦可用於『建築系、資訊管理系、企業管理學系、財務金融系、材料科學系、電子電機、動力機械系、資訊工程系、環境工程系、化學工程系、統計系』等申請，他也非常歡迎有興趣的同學可以到他的實驗室進行專題研究。

周老師也建議未來同學選擇校系不妨考量：系所的軟硬體設備資源、系所師資狀況及產業界連結、系所學生素質及國際化程度、畢業系友的發展狀況，國外學校另需考量學費、生活費、獎學金、地緣性等。他也勉勵同學們不論想往哪裏去，課綱如何改變，永遠不變的是競爭的環境! 因應108年度新課綱及大學端未來選才趨勢:1.基礎課程表現 - 盡你/妳所能，用心專注於學校的必、選修課程，2.未來專業素養培育 - 適性『尋找』並『奠立』個人多元發展潛能，3.應對表達能力 - 磨鍊個人的臨場應變力及口條敘事能力。因此要將時間和學費要花在刀口上，鎖定入學國內(外)Top校系，擁有豐沛資源! 這個暑假就先自行找尋1~3個不同的大學專業領域，仿照前述列出5個心儀的校系一覽表。即刻3-5好友分組團隊合作，開始GOOGLE調查行動，定期(雙周的星期六早上在某同學社區會議室)30分鐘的聚會分享，順道練習表達能力!