在此次活動中，參與者通過實際操作和學習，掌握了影像資料分類和回歸模型的建立方法，並深入了解了專屬神經網路模型的訓練技巧。他們透過蒐集和標記大量的資料，學會了如何從實際場景中提取資訊並優化模型性能。他們成功地這些模型應用於嵌入式裝置，實現了在裝置端進行推論的能力，這對於邊緣運算的應用具有重要意義。

這些參與者在整個過程中展現了出色的技術掌握能力和解決問題的能力。他們積極參與資料的搜集和標記，並不斷優化模型以提高準確性和效率。通過這樣的實踐，他們不僅提升了對機器學習技術的理解，還培養了良好的團隊合作和問題解決的能力。

這些成果不僅豐富了他們的學術知識，更將對他們未來的職涯發展產生影響。在不斷變化的科技領域中，具備了如此實踐經驗和技能的參與者將更有競爭力，能夠應對各種挑戰並取得更大的成就。