于乃喆 Nai-Che Yu

  擅長深度學習、軟體工程

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學歷

成功大學

電腦與通訊工程學系(資訊工程組)

智慧與生活實驗室:主要研究機器學習和影像處理應用於醫療影像上

2019 - 2022

東華大學

經濟系

2014 - 2018


專業技能

Linux 核心實作


  • 正在修成大資工-linux核心實作
  • Linux driver

深度學習


  • Keras, Pytorch
  • 熟悉CNN,各種模型
  • 影像處理

其他


  • 英文:多益870
  • Git版本控管
  • 程式語言:Python,C,C#

自傳

大學時期就讀東華大學經濟系。在大學期間擔任過系籃隊長和系學會副活動長,負責籌辦大型活動,與他系的幹部進行合作討論,這些經驗使我能夠好的與團隊溝通,並且於重要場合不怯場,能夠冷靜地做出最好的決策。在大四的時候修了一堂程式設計的通識課,開啟了我對程式的嚮往,再加上種種的人生規劃,所以毅然決然地跨考資工系。

研究所時期就讀成功大學電腦與通信工程研究所(資工組),修課方面朝向人工智慧以及電腦視覺方面,修了機器學習,電腦視覺,影像處理...等課程,拿下了不錯的成績,並加入詹寶珠教授的團隊,於科技部的計畫中主要研究醫學影像辨識,並與醫院合作,優化訓練過程,解省專業人員的標註時間。在研究額外的時間,會去精進資工系基礎知識,例如:資料結構,演算法,作業系統...等。


研究方向

研究主題為半監督式學習利用在肝腫瘤偵測上。現今,人工智慧蓬勃的發展都是依靠與龐大的標註資料,讓模型學到豐富且有用的特徵。但是標注資料是一件非常累人的事情,更何況是應用在醫學影像上。所以,半監督式學習能夠利用已標註資料且融合未標註資料的預測特徵來讓模型學習的越來越好。


專案實做

Sep 2019 - Jun 2020

教育部計畫申請系統

使用C#作後端語言搭配Javasctipts, HTML 做出符合教育部徵件計畫需求得系統

July 2021 - Sept 2021

彩色濾光片瑕疵檢測

友達實習期間利用半監督式學習,用來減少大量標註時間,且準確率與監督式學習相差不遠。

             

Feb 2022 - Now

Linux 核心實作

個人課堂實做筆記(陸續增加) : https://hackmd.io/@Z80E9t1oQmejDKgmGy_dBQ/rkhgyBKGc


Oct 2020 - Now

半監督式學習應用在肝癌偵測

由於病理影像尺寸非常的大,標註非常的耗時,所以目前正在開發一種專門對於肝癌檢偵測上可以減少標註時間的演算法

1.模型:Multi-scale VGG

2.Pytorch


友達實習專案優勝獎狀