研修課程主要為軟體工程、以及機器學習相關： 軟體工程： 以Angular + Java Servlet，開發了一款串接GitHub、SonarQube，視覺化專案品質與貢獻的專案，讓使用者可以掌握專案進度與查看各項指標，以改進專案品質 樣式導向軟體設計： 使用TDD開發，以及套用Design Pattern，對Pattern 應用、SOLID的核心概念，以及TDD的開發方式有了更深入的了解 敏捷與精實軟體開發： 了解Scrum、XP(極限開發)、Kanban(看板)等敏捷開發流程，並透過實際發想一個產品，應用User Story Mapping的需求分析方式，以及實際套用Scrum來模擬開發流程，並透過看板遊戲，了解WIP、需求大小對開發時程的影響，以及更容易發現開發速度降低的癥結點。 嵌入式影像處理： 主要透過深度學習框架，與各類模型(Yolov4/ ResNet/ AlexNet等)，搭配Json Nano，控制Jetbot自駕車，對監督式學習之標記、訓練方式，與強化學習Q-Learing之機制有了實際的理解，並結合模型輸出，設計對應行為，控制馬達實現了避開障礙物到達終點，沿賽道行走等功能。 軟體測試： 主要收穫為如何切分輸入、分析路徑，設計不同的測試資料/路徑，以適量的測資，達到足夠的覆蓋率，並挑選了Google Podcast，對其數項功能設計測試腳本，並以Appium + JUnit 實現測試。 機器學習： 對各項傳統分類、回歸、分群模型(SVM、Random Forest、K-means)與類神經網路(如：CNN、AutoEncoder)之原理，有了更深入的了解，除了應用Sklearn、Keras，實際套用各項模型於經典的鳶尾花資料及外，我額外在Kaggle上挑選了一個中風相關的資料集，由於其資料不平衡的特性，嘗試了使用資料擴增、權重設定、AutoEncoder等方式來做分析、預測是否為中風患者，並架測了一個可視覺化資料集、以及輸入資料預測使用者中風機率的網站，整合系統開發、機器學習、資料視覺化的技術。 物件導向分析與設計： 應用UML，從將需求分析Use case diagram、撰寫Use case、建立Domain Model、套用GRASP Pattern分配物件職責，劃出SSD(System Sequential Diagram)、SD(Sequential Diagram)，並實作了一套基於 . Net MVC與NOSQL的Firebase之會議投票系統。 社群媒體與對話機器人系統設計： 串接LineBot，搭配DialogFlow實現語意分析、需求匹配，並搭配GCP之Big Query、DataStudio產生報表、Cloud Function、App Engine部署服務；結合課程所學，我建立了一套心跳監控系統，串接智慧手錶，當超過設定上限時，會以Line通報監護者，並傳回異常心跳前之影像，同時提供心跳監測報表，供監護者長期追蹤使用。

大一： 運動會美工組組長、ACM程式研究社社員、長照中心服務學習 大二： 合氣道社副社長、ACM程式研究社社員