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許巍瀚 (Wei-Han Hsu)

目前於中央研究院資訊創新研究中心的 Music and AI Lab 擔任楊奕軒副研究員的研究助理

  • 擁有開發深度學習模型於音訊與電腦視覺的實戰經驗
  • 研究所主修統計,具備資料分析與資料視覺化的能力
  • 長期投入體育領域且主導一支社會組籃球隊,能夠組織、合作、協調、支持一個團隊

台北市大安區 | 台灣
Email :  [email protected] | Tel : +886 953602331
 

工作經歷

中央研究院資訊創新研究中心 | 研究助理 | 在職

工作期間參與楊奕軒副研究員的 AIDJ 專案,:

  • 開發深度學習模型優化 Auto-DJ 系統之曲風分類環節,經由 GPU 加速訓練後準確率超越 SOTA 模型約10%
  • 利用遷移學習與 Focal Loss 優化 Auto-DJ 系統結構分類環節,使用 Scikit-learn 與 Pandas 評估模型具 94% 準確率
  • 與 Sony 合作的 AIDJ 專案中,使用 Source Seperation 與 RMS 算法製作 Transition-Gan 的 Training Data
  • 修改並測試 Auto-DJ 系統從 Python2 改成 Python3,讓 Auto-DJ 系統能在目前 Python3 的環境運行
  • 使用HTML, CSS 與 Javascripts 以及 Django 獨立完成建立 AIDJ 的研究介紹網站,推廣 AIDJ 之研究
  • 重新組織著名音樂結構資料分析資料集,並將重整結果貢獻於實驗室,推動音樂結構分析之研究


傳奇亞太科技有限公司 | 機率工程師 | 2019/10 ~ 2019/12

  • 使用Excel建構遊戲數學模型,並以Python驗證遊戲數學模型RTP,藉由工作內容確認了未來方向

金發科技股份有限公司 (中國廣州) | 實習生 | 2018/06 ~ 2018/08

  • 蒐集並統整資料,協助公司的產業分析報告的資料更新,並且了解到爬蟲的重要性

學歷

國立臺北大學 | 碩士學位 | 統計研究所 | 2017/09 ~ 2020/02

  • 碩論 : 使用部分卷積運算實現 SRCNN 的完整像素,使用 NVIDIA 團隊提出的影像修補卷積算法解決像素損失問題
  • 於類神經網路與深度學習期末專案自行開發程式建立 MLP 與 K-means 辨識電腦視覺任務,得到 91% 的準確率
  • 於"資料分析個案研究"課堂上使用 KNN 算法且使用 Logistic Regression 建模完成專案,且取得 90 分的修課成績
  • 於"R程式設計與統計繪圖"課堂取得 94 分的修課成績

國立中山大學 |  理學士(BS)| 應用數學系 | 2012/09 ~ 2016/06

技能


機器學習與資料分析 : Python, Pytorch, Tensorflow, Scikit-learn, Pandas, Numpy, MATLAB
電腦與網頁開發技能 : Django, R, SAS, Linux, HTML, CSS, Javascripts, MATLAB


證書


台大資訊系統訓練班 : Python Django 網站設計 (2020/4~2020/6 | 30小時) 、 使用R語言進行資料分析 (2016/7~2016/8 | 30小時)