我曾接觸過一些程式設計相關的課程與專案，對這個領域也有過一段時間的興趣，不過因為後來的課程規劃與其他活動的優先性，我就沒什麼接觸程式設計了。我會參與到這個比賽是跟隊長在一次閒聊中提到我接觸過一些程式的東西，他就邀請我加入團隊，一開始我有些猶豫，畢竟對於程式設計，我已經有好一段時間沒有研究了，然而經過隊長的鼓勵，我決定接受這個挑戰，重新拾起程式設計的記憶，同時也希望在比賽中學到更多經驗。

我們這次的主題是針對咖啡因資訊中的真假內容進行檢測，我們以隊長之前在課堂上的專案報告為基礎再進行修改，靈感是來自於網路上大量虛假健康資訊的普遍現象，這些不實內容往往會導致錯誤的健康決策。我們希望透過這個作品，為使用者提供一個快速且可靠的工具，用來辨別健康資訊的真偽。我們會選擇咖啡因資訊是因為我們正面臨期末考，而許多人平時也會藉著咖啡因提神，甚至成為他們日常生活的一部分，但又聽說過咖啡因對人體有害、對人體有益等資訊，所以希望能藉此作品解決這個問題，未來若有進行優化還能擴展應用到其他領域，例如食品標示、減重建議等，打造具有高度延展性的檢測系統。

在這次比賽中，我的主要角色是協助技術實作以及參與資料處理工作，雖然我過去曾接觸過一些程式設計，但由於多年未碰，起初參與時還是感到有些吃力，幸好隊長和其他成員都非常耐心，協助我快速了解專案的進展與需求，讓我很快就能適應。

我的具體任務包括協助清理與整理資料集，並學習如何應用現代化的數據增強技術，來提升模型的訓練效果。由於系統採用了基於長短期記憶網路的模型結構，我還需要學習一些深度學習的基本概念，並協助測試模型在不同參數組合下的表現，這對我而言是一個蠻新鮮的體驗，讓我重新感受到程式設計的樂趣。另外我也與隊友一起負責了簡報製作的一部分工作，特別是協助將技術細節以更通俗的方式呈現。例如，如何解釋雙向 LSTM 模型如何處理健康資訊文本，或是如何將數據處理的流程可視化，讓評審能理解我們的作品價值。

這次比賽對我來說是非常有意義的，讓我對程式設計的未來發展有了更多期待，雖然我有一些基礎，但重新上手程式設計並不容易，而且現在技術更新的速度越來越快，和我之前學習的知識相比，現在的工具和框架都更加先進，使用起來也更加高效，但這也意味著我需要花費額外的時間去學習和適應。例如，在處理模型訓練時，如何調整參數以平衡準確性和模型的泛化能力，這對我來說是一個全新的課題。我會在未來持續學習，深化對人工智慧技術的理解，並嘗試應用到更多實際問題的解決中。