期末專題心得：從硬體感知到數據預測的跨界挑戰

隨著寒假的腳步逼近，期末的忙碌感也隨之沸騰。這學期我將心力投入在兩個截然不同卻又環環相扣的領域：一個是連結實體世界的 Arduino 與 Python 感測器監控系統，另一個則是深入虛擬數據森林的 AI 股票預測模型。這兩場專題不僅是技術的磨練，更是一場關於「如何透過程式碼理解世界」的深度探索。

在 Arduino 專題中，我深刻體會到「軟硬整合」的魅力與磨人。當感測器捕捉到的微小電壓變化，透過 Python 的處理轉化為精準的動態監控圖表時，那種從無到有的成就感無與倫比。在實體電路的搭建過程中，每一根跳線的連接、每一顆電阻的阻值選擇，都直接影響數據的準確性。脫離了理想的理論環境，我學會了如何在充滿雜訊的真實物理世界中，透過程式碼優化來追求數據的穩定與即時。

轉向 AI 股票預測專題，則是一場與邏輯和概率的博弈。股票市場是極度混亂且非線性的，試圖用演算法規律化其脈動，是一項大膽的嘗試。我沉浸在 Python 的機器學習框架中，反覆調整神經網路的參數與特徵工程，試圖在海量歷史數據中捕捉那細微的趨勢。這讓我體會到，AI 的強大不在於百分之百的準確，而是在於如何從混雜的資訊中萃取出有價值的觀點，這種數據洞察力正是現代工程師不可或缺的利器。

這兩項專題的並進，讓我在寒假前夕雖然壓力倍增，卻也看見了未來職涯的輪廓。無論是實體硬體的精準控制，還是虛擬數據的深度學習，核心都在於「解決問題」。我已經準備好將這些累積，轉化為未來獨立接案、成為軟硬整合自由工作者的能量。期末不只是課程的結束，更是我點開更強大技能樹的關鍵起點。