專題與競賽

高鐵訂票系統 (專題)

• 擔任專題組長，帶領組員以Use Case Diagram, Collaboration Diagram, Class Diagram進行系統分析。
• 應用Design Pattern、SOLID原則建立易維護系統，使團隊能有效分工，避免互相干擾與提高整合效率。
  

特徵遺失資料預測競賽 (Missing Feature Learning, InClass Kaggle)

• 處理在機器學習的現實應用中，訓練資料中常有隱私相關的特徵等無法在測試資料中取得的問題。
• 提出使用GAN與Knowledge Distillation等新穎的方式，獲得最具創新構想組別獎。

論文摘要分類競賽 (T-Brain AI Cup 2019)  

• 以僅有7000筆的訓練資料，搭配包含77萬個節點與137萬個邊緣的引用網絡(Citation Network)資料，對arXiv上的電腦科學相關論文摘要進行多標籤分類預測。
• 對論文的眾多特徵進行分析，找出真正與分類相關的特徵，並以資料檢索技巧結合深度學習模型與優化方法進行預測。

自傳

在學期間我對於機器學習領域有相當豐富的涉略，曾修習「電腦視覺」、「深度學習之應用」、「自然語言處理特論」、「機器學習專論」等課程，且在大多數課堂中擔任專題組長。熟悉pytorch框架，並有影像分類、GAN、chatbot、文章分類、reinforcement learning、missing feature learning等多種領域實作經驗。碩士論文選擇研究「非監督式的影像物件探勘與計數演算法」，著力於使模型能偵測非特定物件，讓AI落地於真實應用場景。

此外，在碩班期間也擔任系上「智慧電表系統的設計助理」，以及在「物件導向設計與模擬」課堂中撰寫過「高鐵訂票系統」專題，這兩個經驗中都需從需求分析開始，繪製use case diagram、class diagram等，並結合design pattern與SOLID原則，建構出較龐大但易維護、易擴充的系統。 

除了專業能力，我在大學與研究所共六年的期間裡，也都在社團中擔任社長、幹部，也擔任過迎新宿營總召、旅行團領隊等。這些經驗，以及大學畢業後一年半獨自走向世界的Gap Year經歷，都是我表達能力、合作經驗、責任感、獨立性與國際觀的證明。我相信帶這些獨特的經歷，與對程式設計的熱情，能使我成為團隊中專業、富有創意，且能帶來許多歡笑的一員！