//assets.cakeresume.com/assets/contentarea/contentarea-2d64eca8dae2a1ffb31e0fb1df887bbad072c7c19734d7d30fa14884bbcc299a.css

我是黃楷棠，就讀國立雲林科技大學， 目前專攻於資料科學與機器學習相關層面。 對資料科學領域富有熱情，曾獲得第十屆SuperGIS地理資訊應用創意大賽冠軍， 參與ICASI研討會等不同研討會，希望能更近距離的發現與探究數據與各個不同領域結合的產物。 

學士期間研究人流預測，使用不同種類神經網絡模型混成，以達到高度準確性與增廣其應用價值，從分群演算法到模型建構。當前研究與過往主要採用時間軸之研究方向不同，將在影像辨識帶有強大能力的生成對抗網絡與過往人流預測常用之類神經網絡相結合，以期達成使用空間導向完成整體預測，將其作為專題題目：使用LSTM與CGAN混成模型進行人流分布預測。

國立台灣科技大學 National Taiwan University of Science and Technology

國立雲林科技大學 National Yunlin University of Science and Technology

國立彰化高中

學生

黃楷棠

第十屆「SuperGIS地理資訊應用創意大賽」

冠軍

使用 GIS 來快速得知捷運站 V.S.學生的兩個行為指標，包含(1)每個捷運站周邊各類型設施的比例，以及(2)學校到捷運站之間各種可能路徑上的設施比例。藉由 GIS 的使用加速研究的進行。採用台北市資料大平台的雙北捷運資料集，將其各站點以非監督式學習方式，如 k-means，依據各項學生行為指標將所有捷運站分成多個行為指標類似的群組，探究上述每個群組的學生商機，並替每個群組的捷運站規劃合適的學生商機行銷策略。

台灣

1. 由原始SERP、內文、關鍵字強度等不同因素，分析優化機會點，提出不一樣的優化政策。
2. 爬蟲程式開發，用以自動化且快速精準達成於數據分析前處理重點—資料收集。
3. SEO文案優化及報告撰寫，提升SEO排名與勝率。

零一成長行銷有限公司

數據分析實習生

利用台北捷運旅運資料結合CGAN模型，模擬重劃區建物加蓋的人流演變，萃取Google Map選取範圍中重點建物數量作為影響人數的條件因子

資產活化AI應用創新競賽

銅獎

以「使用LSTM與CGAN混成模型進行未來人流分布預測」為題參與 2022全國「工業工程與管理」大學生專題論文與技術報告競賽
藉由LSTM與CGAN混成模型，結合敏感度分析，探討2點參考點對應擴增9個點為之影響力強弱。期望從中探討參考點個別影響力與影響範圍，加深人流預測應用價值

2022全國「工業工程與管理」大學生專題論文與技術報告競賽

參賽者

以 Forecasting human flow via multiple locations using an RNN-GAN 主題參與 2022 ICASI 研討會發表

黃楷棠’s posts