陳建豪

       畢業於中正大學資訊工程學系。參與過不同領域的 Python 實作與編寫,擅長使用 Deep Learning 並結合影像處理、數據分析。在學期間擔任過機器學習以及電視視覺的助教、在工作上使用 Cocos Creator 製作電子遊戲的前端以及使用 PyQt 製作各種前端 UI。正在尋找富有挑戰性的職場,以活用我各項專業技能,並在 Deep Learning 的領域裡發揮所長 。

E-mail: [email protected]   Tel: 0988614361

學歷

國立中正大學, 碩士學位, 資訊工程學系, 2018 / 09 ~ 2020 / 08

彰化師範大學, 學士學位, 資訊工程學系, 2016 / 02 ~ 2018 / 08

台東大學, 學士學位, 資訊工程學系, 2014 / 09 ~ 2016 / 02

工作經歷

中佑資訊有限公司, 工程師, Sep 2020 ~ Dec 2023

產品開發1組 (May 2023~ Dec 2023): 

 1. 協助團隊統計分析多項舊產品的商業資訊並製作相關報告來協助團隊了解各項資訊以及現況 

 2. 參與新架構的研發與設計並設計會員推薦系統 

 3. 負責對接多家公司 B2B 的服務並且比較相同性質服務的差異以利於團隊篩選較為適合的合作對象

開發部 (Apr 2021~ May 2023): 

 1. 使用 Cocos Creator 開發遊戲前端並與後端 Server 介接 API 開發多款斯洛、魚機以及棋牌遊戲 

 2. 開發部門首款新型魚機遊戲1代以及2代並負責其維護以及後續更新

 3. 負責全部魚機遊戲後續的維護以及更新

 3. 與企劃和美術進行多方討論並對前端介面進行調整以及維護


AI Team (Sep 2020 ~ Apr 2021): 

1. 利用 Pytorch 進行模型訓練並預測機率遊戲機制 

2. 分析玩家行為並開發輔助程系統協助玩家使用公司服務,使用 PyQt 製作該系統會員登入和各項服務操作介面 

3. 提供團隊 PyQt 前端相關的教學以及建議並測試其打包的版本以及模組相容性

Deep Learning


相關計畫

  • 智能膝關節復健計畫
          計劃負責人、Sensor資料收集軟體編寫
  • 下肢動作基底生成計畫                            
          計劃協助人、藍芽Sensor資料收集


相關作品

  • MaskBicycleGAN
  • Segmentation Model
  • Car Type Classification 
  • T-Brain 玉山不動產競賽 
  • 智能膝關節分析系統

專業技能


Python

  • 圖像資料前處理、資料擴增
  • PyQt5 的 UI 製作以及 OpenCV 和其他深度模型相關 Library 使用
  • Pandas 資料處理、分析
  • 資料可視化顯示


Cocos Creator

  • 開發製作電子遊戲前端
  • 使用 Typescript 設計 UI 邏輯以及展演、與 Server 邏輯連接
  • Cocos 新人教學


PyTorch

  • 架設Deep Learning Model
  • 運用相關API並整合運用
  • Fine-tune Model

作品集

陳建豪

MaskBicycleGAN

  • 能夠使一張輸入圖像生成多張多樣化並且可控制的圖像
  • 相較於原始的BicycleGAN,此方法所生成的圖像較能保持物件的細節以及邊界
  • 能夠將此方法視為一種Conditional Data Augmentation以用來協助Segmentation Model的訓練

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分割模型訓練

  • PSPNet、SegNet、DeepLabv3plus三種分割模型訓練
  • 利用Conditional Data Augmentation的方式協助訓練Segmentation Model
  • 計算Segmentation Predict以及Ground Truth的mIOU值,以此做為評估Segmentation Model的成效
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智能膝關節分析系統

  • 紀錄膝關節復健時的多軸資訊並且轉換成膝關節夾角角度
  • 透過分析復健時的膝關節夾角角度變化能夠提供專業人員有用的復健資訊,協助專業人員制定更加適合的療程
  • 提供可視化數據,能夠快速地觀看整個復健過程中的變化
  • 收集的膝關節紀錄較多時能夠以此訓練膝關節預測模型

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3D魚機電子遊戲             

  • 對部門原有的2D魚機架構進行升級以及調整
  • 與Server 介接並設計前端UI邏輯以及展演
  • 針對程式架構以及Cocos Creator設定進行效能優化以及調整,使其能夠在網頁上順利運行
  • 為部門開發的所有遊戲中營收最好的一款

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特色電子遊戲            

  • 針對各國特色製作帶有該國風情的電子遊戲
  • 開發新公版介面,與企劃、美術持續溝通並調整以及優化
  • 與Server介接並設計前端畫面展演流程

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圖形辨識輔助系統

  • 針對特定的電子遊戲進行分析以及制定專屬的輔助系統
  • 使用LeNet以及ResNet50做為訓練模型,分別辨識分數以及階層圖示
  • 客製化策略選項,使用滑鼠API實現自動操控

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自動輔助系統前端

  • 針對特定的電子遊戲進行分析以及制定專屬的輔助系統
  • 規劃以及設計前端介面並使用pyQt製作使用者介面

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輔助系統會員登入介面

  • 與Server的會員系統API介接,實現登入以及註冊功能
  • 使用pyQt製作前端UI介面並比對以及更新本地主程式最新版本

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T-Brain房地產預測

  • 進行資料前處理,利用sns.Heatmap取出較有影響力的特徵
  • 將選過的特徵使用Xgboost以及Randomforest的方式進行訓練
  • 共有1330隊報名參賽

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