透過本次講座進行了學術交流，初步了解關於資訊安全的部分要如何結合人工智慧作應用，講師亦提供了當日授課內容的程式及數據，供大家學習、討論。在整個講座過程中，有六項重點整理與實驗回饋如下：
一、 即使是使用「深度學習」，有利用到「特徵工程」做「資料前處理」的模型得到的結果，往往較沒有利用到的好，準確度較高。
二、 這項結合應用有三大步驟：
1. 尋找和資安相關的Dataset。
2. Preprocessing（資料前處理），即找特徵，很重要！
3. 利用深度學習的各種模型，加上前兩個步驟的不同排列組合，嘗試找出最佳結果。
三、 皆需將文字標籤，轉換成數值，程式模型才能使用。
四、 參數的設定的好壞，往往會影響準確率。
五、 強烈建議在自己的程式碼中，加上註解，利人利己，互惠互利。
六、 若特徵工程使用PCA，n_components 很重要！