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台灣 臺北市

1. 公司前瞻研發>>智慧體育: 開發骨架預測、物件偵測(pose estimation、object detection)模型以及運動識別演算法開發(物件偵測準確率可達97.5%，運動識別檢測率可達90%)。>>智慧教室: 開發骨架預測、物件偵測(pose estimation、object detection)模型以及學生老師姿態識別演算法開發。(物件偵測準確率可達98.9，其餘應用均可達到70%以上準確率，已達商用標準)2. 專利申請: >>根據智慧體育的研發成果申請專利(一種基於人工智慧及機器視覺的跳繩計數系統與方法)，目前在中國專利局的專利申請號：CN202311661846.5，目前正由中國專利局審查委員審理中。3. 導入Transfer learning 提升訓練效率:>>訓練效率提升 77%，使整體訓練時間從5天多大幅縮短至28小時左右，可以加速模型迭代。4. 導入遠端跨平台Dbug提升作業效率: >>透過visual studio的工具達到遠端偵錯並且建置程式碼，並且可以跨平台(linux,windows,arm64,x86)，提升工作效率。5. 算法移植: 將公司內部現成的AI model移植到邊緣運算晶片(RK3588/RockChip/瑞芯微電子)上面進行推論，希望保留準確度的狀況下降低運算量。

1. 研發隨機夾取系統(Random bin picking):機器手臂搭配3D視覺進行隨機物的夾取，實際完成並在自動化展中展出。2. 開發 AI 相關專案(上市櫃以及外商公司)>開發AI Image segmentation、classification、detection >開發傳統影像處裡專案3.管理 AI team: 負責團隊的研究方向決策以及專案管理 >Docker:推動團隊docker使用讓AI訓練環境佈署更快速>SCRUM:推動團隊專案管理流程4.擔任公司AI教育訓練講師:負責進行AI相關教育訓練

碩士, Engineering

研究所階段可以分成兩個部分，資料分析以及影像相關AI算法開發，使用高光譜相機蒐集到大量的光譜資料，透過影像處裡的方式做數據的清洗接著透過DL或ML的方式進行資料分析，分析的結果透過python.

學士, Engineering

Activities and Societies: 雲大合唱團-擔任幹部的一年裡籌辦了大大小小的活動，其中最大型的就是六社音樂會，這個活動是統籌了校內六個音樂性質社團的大型音樂演奏會，我在這個活動中擔任總召，需要主導整個活動的架構、各個組別與社團之間的協調等等大大小小的問題。.