校外實習

　　當時計畫案的團隊規模約為四個人，在大約半年的時間發展了必勝客、肯德基以及博客來的線上語音訂餐系統，串接android sdk、第三方網路訂餐系統的爬蟲，藉由爬取到的台灣地址資料以及訂購內容作為語料，以基於傳統機器學習的HMM及n-gram 語音辨識模型 (CMU pocket sphinx) 進行聲學模型的訓練後，藉由樹梅派及樂高作為邊緣算力，實作出類似於Amazon echo的語音訂餐服務。由於當時的google speech api對特定語料的辨識正確率不到5成，因此選擇從頭訓練聲學模型，最終準確度約為98%。

大學專題

　　畢業專題為兩人小組，開發學習管理系統 (LMS)，以網路爬蟲爬取youtube的英語字幕，透過文本檢索模型以及語彙克漏功能，實作出英語教學影片的觀後試題生成器，其性質類似於VoiceTube的影片觀後測驗。此外也有依據詞彙的難度進行分類，實現學習管理與歷程紀錄的功能。

研究所

　　碩士論文以研究電腦輔助合作學習 (Computer Supported Collaborate, CSCL)、聊天機器人 (Chat-bot) 為主軸，探討小組合作學習在規範化的流程框架下，以不同類型的聊天機器人作為輔助會造成什麼影響。過程應用了基於編輯距離的文本檢索式聊天機器人，以及基於 LSTM-CNN 的文字情緒分類模型 (Sosa, 2017)，將實驗分為三組 (主動組、被動組、控制組) 進行對照。實驗結果表明，聊天機器人在不同方式、不同程度的介入下，對受式者的學習情緒有莫大的影響。適度的介入能有效提升正向的學習動能、關注強度及吸引力；而過度的介入將會造成明顯的負面和消極情緒。

資策會

　　團體專題約為八人規模，開發了基於Yolo_v2的即時影像處理應用，以web api的方式呈現。透過約四千張左右、自行標註完抽菸位置的圖片，訓練出一個可以即時將影片中的煙狀長條物進行模糊處理的小型算圖模型。旨在有內容分級的視聽場域中進行即時的內容過濾以符合法律規範。

緯育

　　專題以觀賞魚的養殖業為出發點，透過追蹤魚群的行為模式、從而預測出精確的投餌時間。原理是先藉由物件偵測 (Yolo_v4) 從魚群的影像得出其所在位置，再藉由類似人流分析 (Centroid Tracking) 的方法整理出個別魚個體的資料作為序列模型 (RNN & Self-attention) 的input，最終預測出魚個體行為的回歸分析結果和預測餵食時間，以AIOT的方式整合進小米攝影機和餵食機。

個人特質、價值觀 

　　綜合人生經驗和過去的人格特質，我想我以前是那種個性衝動，叛逆期會用自己的生命當籌碼威脅家長的小孩。現在則是完全相反，極力避免情感勒索、不喜歡造成別人的困擾。與此同時卻喜歡講道理、被長輩說是很愛碎碎唸的類型。人格反差之大其實連自己都難以解釋。深究其因果，可能是源自大學之後一次次的分組合作經驗，使我開始明白團隊的一致性或者說向性，將直接地影響最終的整體效益或利益，這也為後來的價值觀轉變做了不小的鋪陳。

　　大概是大三開始做畢業專題、業界實習到碩士做實驗、寫論文的這段時間，我在過程中多次的體認到「一個人能做的事情非常有限，分工合作才能獲得最大的效益」，從而漸漸地開始相信「互信是基礎、互助是雙贏」的價值觀。雖然是應徵研發類型的職缺，但這並不表示就不需要與人溝通協調；相反地，好的研發最需要的就是降低溝通與協調的成本，無論是在內部還是跨部門。從個人的角度來看，我想做的事情是創造價值；說白了，也就是我個人想在兩年之後還想靠著不斷精進的技術力來創造財富；但同時溝通也是我所擅長的，我也希望在兩年後我的做人處事能力能更加圓融，至少能有更多的體諒與包容，並且希望兩年後的我能同時具備被討厭的勇氣以及為人所信任的責任感。

學習歷程 

　　當初大學時選數位學習科技學系就讀，是因為對教育有興趣，想要把學習本身變成一件有趣的事。當時我所擅長的就只有打電子遊戲，而遊戲是人用程式寫出來的，因而關聯出了資訊工程與教育科技兩個領域，在各種權衡利弊與誤打誤撞之下，我選擇了師專下的理工學院，也就是國立台南大學數位學習科技學系就讀。在求學過程中，有幸獲得了小型接案公司、資策會及台灣微軟的實習機會，一開始的心態當然只是為了謀得一技之長並增加實務經驗；但在經歷了課程、專案以及種種事情之後，個人認為最大的收穫，從一開始學到的程式技術、完成度高的專案；漸漸地轉變成以人為本的溝通技巧以及專案中人際關係的運營。因為真正埋頭寫程式的時間只佔整個軟體開發流程的六分之一，而前三分之一在進行系統規劃時需要溝通以分析需求，後面的各項測試則佔據了半數的時間。個人從中得到的結論是：「溝通才是最大的成本，不管是人還是機器。」  

工作經歷與收穫 

　　直到目前為止，我經歷了三份實習以及校內的兼職工作。大學時在接案公司待過半年，學了一些資安相關的知識及網路應用，也算是我個人的程式啟蒙。在大學畢業之際，參加了經濟部工業局舉辦的研習計畫，主要的收穫是團隊合作、專案流程以及成果展出的經驗，以及機器學習領域的應用方法。由於計畫中有與台灣微軟合作，在計畫結束後不久，受微軟邀約之下進行了半年左右的微軟校園實習計畫，主要為各地的工作坊講師以及現場支援工作。碩士時期於校內兼職助理，協助申請計畫、賺取生活費。碩士畢業後去了一趟中國大陸，旨在探親以及進一步瞭解情勢。回台後經歷了疫情的爆發，由於正職難求，便在朋友的接案資訊公司賺取生活費補貼家用。由於自覺資料敏銳度有所不足，不久前報名了勞動部補助由緯育主辦的AI技術產業工程師班，藉著職涯空檔進一步提升資料處理以及深度學習的技術力。

對工作的認知、憧憬與自我目標設定 

　　創造是我的興趣，寫程式是其中一項實作，想要發揮專長就得在對的環境，我是這麼認為的。至於為何選擇應徵 AI 相關技術應用的研發工作，是因為相較於傳統的機器學習理論與統計方法，深度學習的方式能找出傳統量化方法與人工方法難以找出的特徵與模式；而藉由這些特徵和模式，將得以實現高複雜度的工業自動化，或者取代重複性質較高的人力需求；為產業創造更大的價值、為公司創造更多的利潤，也為自己謀取更好的待遇與發展方向。 但前提是解決問題所需的相應資本以及資料工程，必要時仍需要與領域知識結合，在台灣用得最多的是醫療業與金融業。 我個人相信合作是對等而互利的。企業無愧於我，我便為企業鞠躬盡瘁；相反地，若我無法為公司創造積極正向的價值，公司也無法提供我良好的發展環境時，我想適時地對彼此放手是一個艱難但必須的抉擇。

其他成就、特殊表現事蹟

　　我想直接地表述我個人過往相對自豪的三件事。

　　第一件事是龍舟比賽亞軍。比賽是高三考完學測時去比的，僅用兩個月在泳池和操場的練習時間，最終獲得了高男組小型龍舟賽亞軍，冠軍的海事職業學校派來的是專業的划船隊，真的很強；在最後搶旗的緊要關頭，兩艘乘風破浪的龍舟砰的一聲大力地撞在一起，無比驚險刺激。沒比過龍舟的我們由於缺乏經驗，非常可惜地沒搶到旗子，但雖敗猶榮。

　　第二件事是唸碩士時建置的情感式聊天機器人。在攻讀研究所時，由於博士班的學姊適逢待產期需要靜養、為期三年的計劃案需要進行系統整合；因而在教授的指導下，建置了情感式家教系統的聊天機器人模型，這也是我第一次自己嘗試透過設計深度學習的架構來訓練模型，它會根據學習者的情緒分類結果和極性來給予不同的反饋，其中涉及了不少演算法。十分感謝願意伸出援手、幫忙設計和製作語料庫的實驗室同學們，算是幫忙延續了學長傳承下來的系統、推進學姊所主持的三年計畫案以及相關實驗，與此同時也讓自己能夠順利完成論文、如期畢業。

　　最後一件事是癲癇；它在我的生命中存在了十幾年，我為此不菸不酒、作息規律、心如止水。２０２０年初，終於在階段性地減少劑量下停止服藥了，目前狀況良好、沒有發作和任何不良症狀，這件事也是為何當初兵役體檢時，我是免役體位的原因。