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大學畢業於台北市立大學資訊科學系，主要學習和使用Java、C、C++，畢業專題做的是Android的行動投票系統，運用Android Studio和SQL Server實作，獲得優等。

碩士畢業於立台北科技大學資訊工程系，主要學習有關自然語言處理(NLP)的概念和技術。協助教授執行中醫計畫(分析病人心率波形圖)、資策會計畫(異常訊號檢測)。

在緯創擔任AI工程師(2021/11-2022/8)，開發公司內部數位轉型相關應用，主要負責NLP技術及分析。
特殊事蹟：
    1. 負責電商專案，開發自動化工具，節省AQM人員判定文本內容作業時間(每月16小時減少至20分鐘)。
    2. 參與CallLogs專案，增加前處理方法並調參優化模型效能(準確率從0.7937提升至0.8359)。


主要學習有關自然語言處理的概念和技術。透過修課、執行計畫和參加比賽，接觸到了很多不同類型的資料，不同的資料有不同的處理方式，從分析、前處理、特徵萃取到訓練模型並預測，每個環節都有相應的方法和理論，加上技術快速的進步，我們需要不斷閱讀前人論文和相關文章以獲得更多知識和技巧。這段期間，我學習了文本分析、情緒分析和其他數據分析，並應用不同演算法實驗，增加自己在資料分析、機器學習和深度學習領域的經驗。

計畫：
1. 協助教授執行中醫計畫，分析病人的心率波形圖、切波並抓出醫生認為有問題的部分，最後將處理過的資料上傳至診間資料庫，主要承接學長姊的程式並和user討論，繼續修改
2. 協助教授執行資策會計畫，分析機台間傳輸的資料封包格式，並訓練模型，區分出正常和異常訊號。

碩論：應用圖神經網路並結合訊息來源與內容特徵進行虛假資訊偵測


國立台北科技大學 NTUT

主要學習和使用Java、C、C++，畢業專題做的是Android的行動投票系統，運用Android Studio和SQL Server實作，主要負責的部分是登入系統、投票機制的邏輯和APP的美編及畫面排版，最後獲得畢業專題優等的成績。

臺北市立大學 University of Taipei

Software Engineer

陳宗佑

緯創資通股份有限公司

AI工程師

開發公司內部數位轉型相關應用，主要負責自然語言處理(NLP)方面技術及分析。
特殊事蹟：
    1. 負責電商專案，開發自動化工具，節省AQM人員判定文本內容作業時間(每月16小時減少至20分鐘)。
    2. 參與CallLogs專案，增加前處理方法並調參優化模型效能(準確率從0.7937提升至0.8359)。

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