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Definition of Reputation Credits
蕭 逸倫
Taipei City, Taiwan
技能
- C
- C++
- Python
- SIMetrix/SIMPLIS
- Tensorflow/Keras
- PyTorch
- Excel/PowerPoint
- Matlab
- MySQL/PostgreSQL
- R/SQL
- Git/Git-hub
- Amazon Web Services
- Flask/Django
- Heroku
- English — Advanced (TOEIC 785)
學習經歷
Semiconductor Industry Bootcamp
國立陽明交通大學 National Yang Ming Chiao Tung University
1. 固態電子或電路系統之專業知識
2. 固態電子或電路系統之設計、模擬及分析數據
3. 使用SIMetrix/SIMPLIS 和Python，進行電子、電路、基礎物理上的分析計算與模擬
4. 半導體製程技術、半導體元件理論與物理
Nov 2021 - Current
Data Structures and Algorithms
由國立台灣大學資訊工程學系所 林軒田教授 開設之課程，以C++ 為語言學習Array、Linked List、Stack、Queue、Container、Tree、Heap，探討程式設計過程如何適當和有效地使用計算單元和存儲單元兩種資源。
Nov 2021 - Current
Machine Learning 2021
由國立台灣大學電機系所 HUNG-YI LEE (李宏毅) 教授開設之課程，扎實的講解ML & DL 最新與最經典的model 理論基礎 並搭配每一堂的作業實作出model，並利用不同知識來提高model 的accuracy 與robustness。
Jun 2021 - Dec 2021
AI Applications Engineer
Wistron TibaMe and Institute for Information Industry
由業界資深工程師300 小時密集訓練
學習
Python, Wxformbuilder, Git, Docker
SQL, HTML, Web crawler, Chatbox, GCP/AWS, Flask/Django
Machine learning and Deep learning 的理論與實作
最後八人團隊合作做出一項專案並呈現給來自不同公司的來賓。
Jun 2020 - Oct 2020
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
使用 Python 進行數據科學和機器學習
使用 Spark 進行大數據分析
實作機器學習算法
學習使用 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 SciKit-Learn
K-Means 聚類、邏輯回歸、線性回歸、隨機森林和決策樹、自然語言處理和垃圾郵件過濾器、神經網絡、支持向量機。
May 2020 - Jul 2020
HarvardX's Professional Certificate in Data Science
使用R 語言，學習統計如Probability, inference, and modeling，並在實際情況應用他們
學習使用Tidyverse，包括使用ggplot2 for data visualization、dplyr for data wrangling
Unix/Linux, git and GitHub, and RStudio
實作Machine learning algorithms
Apr 2020 - Jul 2020
Fu Jen Catholic University
Physics
2015 - 2019
專案
WHERE GOURMET
以Line Chatbox 與Google map來實作隨機推薦附近美食。讓餐餐不知道要吃什麼的使用者能夠透過簡單操作來獲得美食靈感。
AIoT PeopleFlow Analysis Platform
訓練CNN model，並使用Jetson Nano 與鏡頭，實作出實時的人流分析平台，以演算法計算入場人數與人臉辨識分析性別年齡資訊；接著以PostgreSQL & Amazon RDS資料庫來操作資料，並且用AWS EC2 與Django 製作實時Dashboard 網頁平台。
Sensors of Semiconductor Manufacturing with Logistic Regression
半導體製造過程通常處在恆定的監視/感測器下。然而，並非所有信號都是等價的。
以機器學習建立分類器以預測特定流程的通過/失敗良率，並且得到影響模型預測，也就是影響產品通過QA 檢測的關鍵特徵向量。
Capacitively Coupled Amplifier
電容耦合放大器的原理與其頻率響應波德圖，並使用SIMETRIX、Python 進行模擬。
蕭 逸倫
Taipei City, Taiwan
技能
- C
- C++
- Python
- SIMetrix/SIMPLIS
- Tensorflow/Keras
- PyTorch
- Excel/PowerPoint
- Matlab
- MySQL/PostgreSQL
- R/SQL
- Git/Git-hub
- Amazon Web Services
- Flask/Django
- Heroku
- English — Advanced (TOEIC 785)
學習經歷
Semiconductor Industry Bootcamp
國立陽明交通大學 National Yang Ming Chiao Tung University
1. 固態電子或電路系統之專業知識
2. 固態電子或電路系統之設計、模擬及分析數據
3. 使用SIMetrix/SIMPLIS 和Python，進行電子、電路、基礎物理上的分析計算與模擬
4. 半導體製程技術、半導體元件理論與物理
Nov 2021 - Current
Data Structures and Algorithms
由國立台灣大學資訊工程學系所 林軒田教授 開設之課程，以C++ 為語言學習Array、Linked List、Stack、Queue、Container、Tree、Heap，探討程式設計過程如何適當和有效地使用計算單元和存儲單元兩種資源。
Nov 2021 - Current
Machine Learning 2021
由國立台灣大學電機系所 HUNG-YI LEE (李宏毅) 教授開設之課程，扎實的講解ML & DL 最新與最經典的model 理論基礎 並搭配每一堂的作業實作出model，並利用不同知識來提高model 的accuracy 與robustness。
Jun 2021 - Dec 2021
AI Applications Engineer
Wistron TibaMe and Institute for Information Industry
由業界資深工程師300 小時密集訓練
學習
Python, Wxformbuilder, Git, Docker
SQL, HTML, Web crawler, Chatbox, GCP/AWS, Flask/Django
Machine learning and Deep learning 的理論與實作
最後八人團隊合作做出一項專案並呈現給來自不同公司的來賓。
Jun 2020 - Oct 2020
Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
使用 Python 進行數據科學和機器學習
使用 Spark 進行大數據分析
實作機器學習算法
學習使用 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Plotly 和 SciKit-Learn
K-Means 聚類、邏輯回歸、線性回歸、隨機森林和決策樹、自然語言處理和垃圾郵件過濾器、神經網絡、支持向量機。
May 2020 - Jul 2020
HarvardX's Professional Certificate in Data Science
使用R 語言，學習統計如Probability, inference, and modeling，並在實際情況應用他們
學習使用Tidyverse，包括使用ggplot2 for data visualization、dplyr for data wrangling
Unix/Linux, git and GitHub, and RStudio
實作Machine learning algorithms
Apr 2020 - Jul 2020
Fu Jen Catholic University
Physics
2015 - 2019
專案
WHERE GOURMET
以Line Chatbox 與Google map來實作隨機推薦附近美食。讓餐餐不知道要吃什麼的使用者能夠透過簡單操作來獲得美食靈感。
AIoT PeopleFlow Analysis Platform
訓練CNN model，並使用Jetson Nano 與鏡頭，實作出實時的人流分析平台，以演算法計算入場人數與人臉辨識分析性別年齡資訊；接著以PostgreSQL & Amazon RDS資料庫來操作資料，並且用AWS EC2 與Django 製作實時Dashboard 網頁平台。
Sensors of Semiconductor Manufacturing with Logistic Regression
半導體製造過程通常處在恆定的監視/感測器下。然而，並非所有信號都是等價的。
以機器學習建立分類器以預測特定流程的通過/失敗良率，並且得到影響模型預測，也就是影響產品通過QA 檢測的關鍵特徵向量。
Capacitively Coupled Amplifier
電容耦合放大器的原理與其頻率響應波德圖，並使用SIMETRIX、Python 進行模擬。