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李顯銘

目前剛結束資策會AI工程師的專業訓練。訓練內容除了前後端網頁的開發設計之外,還著重於各種機器學習、深度學習與人工智慧的演算法及結合IoT的應用。主要使用的程式語言為 Java 與 Python。研究所主要研究與大數據及資料探勘相關的課題。大學時有參與過 Android、資料庫相關的開發。

AI engineer
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專業訓練

AI人工智慧應用開發就業養成班, 財團法人資訊工業策進會, 2019/5/29 - 2019/10/30


學歷

Syracuse University, 電腦科學系, 碩士, Computer Science , 2014 ~ 2016

Ohio State University, 資訊工程系, 學士, Computer Science and Engineering, 2010 ~ 2014

工作經歷

慧友電子股份有限公司, 暑期工讀生, Jun 2013 ~ Aug 2013

協助開發公司的Android app,並導入Google Cloud Message功能至該應用程式

慧友電子股份有限公司, 暑期工讀生, Jun 2011 ~ Aug 2011

使用JavaScript及XML架設線上計算機,供工程師測試 CCTV 與 DVR 錄影效能及儲存空間使用狀況

專案開發經歷


Mirror 魔鏡 (資策會)

  • 使用django 架設的服飾種類分析及風格辨識的網站
  • 使用網路爬蟲取得的服飾資料來訓練的YOLO 服飾辨識模型
  • 利用YOLO 服飾辨識模型分析結果來訓練GooLeNet 服裝風格辨識模型
  • 使用公開電商資料集來訓練XGBoost 尺寸推薦模型


Pizza訂單系統 (資策會)

  • 使用Node.js的Express框架架設的訂單系統 
  • 前端使用CSS和Bootstrap渲染網頁及客製化比薩動畫的呈現 
  • 後端結合mySQL資料庫記錄訂單資料



影評推薦系統 (研究所)

  • 使用改良過的K-Mean Clustering來建立影評推薦的模型
  • 使用Weka提供的SSE來驗證及優化算式並找出最佳的群集分佈


NBA NER for Twitter (研究所)

  • 命名實體辨別 (NER) 推特社群網站上的NBA球隊、球星等相關推文
  • 利用Twitter API 爬蟲和收集實驗用推文  
  • 結合NLTK提供的NER和自行開發的NER來區分辨識目標推文

眼科復健App (大學畢業專題)

  • 眼科復健用Android App. 供學校附屬醫院使用
  • 團隊開發採取敏捷式開發,遵循軟體工程開發的流程並使用Git來整合程式碼
  • 負責需求分析、協助開發測試及文件撰寫


專業技能


程式語言

Python、Java、JavaScript


網頁前端

Html、CSS、jQuery、Bootstrap


網頁後端

Node.js、django、MySQL


資料處理

Pandas、NumPy


機器學習/深度學習

Scikit-learn、TensorFlow、YOLOv3



自傳

◎ 個人簡介 

目前剛結束資策會AI工程師的專業訓練。訓練內容除了前後端網頁的開發設計之外,還著重於各種機器學習、深度學習與人工智慧的演算法及結合IoT的應用。主要使用的程式語言為 Java 與 Python。研究所主要研究與大數據及資料探勘相關的課題。大學時有參與過 Android、資料庫相關的開發。 


◎ 求學歷程 

在台灣讀完國中二年級(八年級)後就轉學到美國加州的高中就讀九年級。因為高中住校的關係我英文能力在這四年的期間有很明顯的進步。完成高中後,我申請上位於俄亥俄州的俄亥俄州立大學(Ohio State University)就讀資訊工程系。大學四年期間修過計算機概論、資料結構、作業系統、人工智慧、資料庫相關的課程。大多數用來開發的程式語言是Java還有一些C、Python。取得大學學位後來到了紐約雪城大學(Syracuse University)就讀電腦科學的碩士班。就讀碩士班的時候修得課大多是大數據、機器學習還有Data Mining相關的課程。 


◎ 資策會的專業訓練歷程 

在資策會的訓練可以分為兩大類,全端工程師基礎技術的學習及AI工程師所需的相關技術。前半部的訓練又可以分成前端、後端與資料庫三類。前端網頁的技術除了使用JavaScript、jQuery與CSS外還有自學Bootstrap來開發期中專題。我期中專題製作了客製化訂購比薩服務的網站,專題的開發除了使用上述的前端技術來渲染網頁外還有使用Node.js及MySQL來管理訂單的新增、修改、查詢等功能。專業訓練的後半段著重在機器學習、深度學習以及物聯網(IoT)。除了學習機器學習基礎的演算法之外,還使用TensorFlow學習幾個主要深度學習的神經網路,例如DNN、CNN、RNN。課程的最後結合了物聯網,使用樹莓派跟openCV來做物體辨識以及人臉辨識。結訓專題的題目為『魔鏡』,一個結合服裝種類辨識及服裝風格辨識的網站。網站首先使用YOLO來辨識顧客的穿搭照中的服裝種類。接著使用訓練過的CNN模型來分析穿搭風格,最後結合各大電商網站來推薦合適的服裝以供使用者購買。我在專題擔任部份YOLO服裝種類辨識模型的訓練以及網頁前後端的開發及整合。 


◎ 未來工作期許 

即便在資策會受訓了半年左右的時間加上之前在學校的程式開發經驗,我相信跟在業界開發程式還有一段差距。希望在進公司後能夠趕快適應公司開發的流程並且參與開發,為公司貢獻心力。除此之外,因為人工智慧的技術日新月異,也許自己熟悉的模型、演算法幾個月後就被淘汰掉了。所以也期許自己能利用空閒時間不斷的精進自己的技術並善用自己英文方面的優勢,學習最新的知識、演算法,當一個稱職的工程師。