- Jobs
ResumeCreate your job-winning resume using our free resume builder.
PortfolioShowcase your skills and projects with a professional portfolio.ResumeCreate your job-winning resume using our free resume builder.Resume BuilderMake a resume for free.Resume TemplatesAccess our extensive library of professional & ready-to-use templates.Resume ExamplesGet inspired by real resume examples to create your own.Occupation GuideAccess resume writing guides tailored for different professions.Resume HelpGet expert advice on all things resume from our team of recruitment specialists.- ResourcesSuccess StoriesBusiness ExcellenceAbout CakeResumeFeatured Reads
- Hire
- Download our App
CakeResume Talent Search
El plan de reclutamiento más ligero y eficaz
Busque currículums y tome la iniciativa de ponerse en contacto con los solicitantes de empleo para lograr una mayor eficacia en la contratación. La elección de cientos de empresas.
- Examinar todos los resultados de la búsqueda
- Acceso ilimitado para iniciar nuevas conversaciones
- currículos accesibles sólo para empresas de pago
- Ver dirección de correo electrónico y números de teléfono de los usuarios
Definition of Reputation Credits
簡孝羽
資訊工程研究所畢業
AI Engineer | 積極負責 | 擅於溝通 | 適應力強 | 勇於嘗試新事物
- 多次競賽相關經驗
- 碩士研究 - 基於深度學習 BERT 語言模型之醫療影像報告生成系統
- 深度學習｜影像處理｜ 自然語言
於碩士在學期間研究影像處理、自然語言以及影像描述等技術，並將其應用於醫療影像的判讀以及醫療報告生成，期許利用自身所學，降低醫療系統的龐大負擔。在學期間曾參加全國性競賽，並於2019全國智慧製造大數據競賽成功進入決賽，以及2021 Tomofun狗音辨識AI挑戰賽排名前9%，樂於應用自身所學解決各領域所遇到的問題。
Programing & IDEs
- Python ( 3+ years experience )
- Jupyter Notebook
- Visual Studio
Package
- Tensorflow
- Keras
- Scikit-Learn
- Numpy
- Pandas
- NLTK
- OpenCV
- Matplotlib
ML Algorithms
- Data Preprocessing
- Feature Engineering
Model Design, Training
Data Visualization
Transfer Learning
Machine Learning
- Statistic Analysis
- Linear/Logistic Regression
- Classification
Image Captioning
CNN
BERT
經歷
Jun 2021 - July 2021
2021 Tomofun狗音辨識 AI 百萬挑戰賽
題目: 利用主辦方所提供的六種居家環境音建立音源分類模型，排名前9% (27/300)。
關鍵字: Fast Fourier transform, log-Mei spectrum, EfficentNet, Mixup, SpecAugment
May 2020 - Jun 2020
2020全國智慧製造大數據競賽
題目: 以加工機台的設定參數作為訓練資料，預測其中20個設定參數的數據。
關鍵字: Hot Deck Imputation, LightGBM, K-fold
Sep 2019 - Jan 2020
大學助理教師
研究生時擔任助理教師，負責淡江資工系大學生App Inventor 2 課程，使用App Inventor 2 做出Android App，提升大學生的程式基本概念。
May 2019 - Jun 2019
2019全國智慧製造大數據競賽 - 進入決賽
題目: 利用刀具加工震動數據預測刀具磨耗類別與加工工件表面品質。
關鍵字: Fast Fourier transform, MFCCs, Linear Regression
學歷
淡江大學
資訊工程學系碩士
2018 - 2020
真理大學
企業管理學系學士
2012 - 2016
Tomofun狗音辨識 AI 百萬挑戰賽
利用主辦方所提供的六種居家環境音建立音源分類模型
使用log-Mel-Spectrum結合Delta Features & Accelerate features，堆疊成三維影像做為訓練資料，並使用了 SpecAugment、Mixup等前處理。使用 EfficientNet 做為主要的模型架構，ROC Curve score 為 0.981，在競賽中排名27 (27/300)。
簡孝羽
資訊工程研究所畢業
AI Engineer | 積極負責 | 擅於溝通 | 適應力強 | 勇於嘗試新事物
- 多次競賽相關經驗
- 碩士研究 - 基於深度學習 BERT 語言模型之醫療影像報告生成系統
- 深度學習｜影像處理｜ 自然語言
於碩士在學期間研究影像處理、自然語言以及影像描述等技術，並將其應用於醫療影像的判讀以及醫療報告生成，期許利用自身所學，降低醫療系統的龐大負擔。在學期間曾參加全國性競賽，並於2019全國智慧製造大數據競賽成功進入決賽，以及2021 Tomofun狗音辨識AI挑戰賽排名前9%，樂於應用自身所學解決各領域所遇到的問題。
Programing & IDEs
- Python ( 3+ years experience )
- Jupyter Notebook
- Visual Studio
Package
- Tensorflow
- Keras
- Scikit-Learn
- Numpy
- Pandas
- NLTK
- OpenCV
- Matplotlib
ML Algorithms
- Data Preprocessing
- Feature Engineering
Model Design, Training
Data Visualization
Transfer Learning
Machine Learning
- Statistic Analysis
- Linear/Logistic Regression
- Classification
Image Captioning
CNN
BERT
經歷
Jun 2021 - July 2021
2021 Tomofun狗音辨識 AI 百萬挑戰賽
題目: 利用主辦方所提供的六種居家環境音建立音源分類模型，排名前9% (27/300)。
關鍵字: Fast Fourier transform, log-Mei spectrum, EfficentNet, Mixup, SpecAugment
May 2020 - Jun 2020
2020全國智慧製造大數據競賽
題目: 以加工機台的設定參數作為訓練資料，預測其中20個設定參數的數據。
關鍵字: Hot Deck Imputation, LightGBM, K-fold
Sep 2019 - Jan 2020
大學助理教師
研究生時擔任助理教師，負責淡江資工系大學生App Inventor 2 課程，使用App Inventor 2 做出Android App，提升大學生的程式基本概念。
May 2019 - Jun 2019
2019全國智慧製造大數據競賽 - 進入決賽
題目: 利用刀具加工震動數據預測刀具磨耗類別與加工工件表面品質。
關鍵字: Fast Fourier transform, MFCCs, Linear Regression
學歷
淡江大學
資訊工程學系碩士
2018 - 2020
真理大學
企業管理學系學士
2012 - 2016
Tomofun狗音辨識 AI 百萬挑戰賽
利用主辦方所提供的六種居家環境音建立音源分類模型
使用log-Mel-Spectrum結合Delta Features & Accelerate features，堆疊成三維影像做為訓練資料，並使用了 SpecAugment、Mixup等前處理。使用 EfficientNet 做為主要的模型架構，ROC Curve score 為 0.981，在競賽中排名27 (27/300)。