CA Loader 8. Rich co-work experience with foreign staff and customers 智慧型手機 : 9. Android RILC framework 電視 : 10. TV knowledge (T-CON/Over-Driver/Decompression/Local Dimming) 人工智慧 : 11. Experience in Machine Learning and Computer Vision (OpenCV) 12. Experience in deep neural networks (NN, CNN, RNN) 13. Experience in Keras and TensorFlow for AI 軟體版本管理/debug tool : 14. Familiar with git 15. Familiar with GDB debugging tool 16. Trace netlog by wireshark tool
internal frontend application as a full-stack developer [Core technology] - Python/JavaScript - Django/Django Rest Framwork/Chalice AWS Lambda/Flask/FastAPI - Vue.js - Tensorflow/Keras/OpenCV Software Engineer • 盛星科技 | Astra Inc. 十二月四月Build innovative computer vision and pedestrian detection backend service - Build and maintain a high availability of deep learning-based computing systems - Develop human detection and facial recognition deep learning models and algorithms [Core technology] - Golang/Python - AWS/DynamoDB/SQS/EC2 - Tensorflow/Keras/OpenCV/openVINO Platform
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研究所是我累積實力的重要階段,期間我完成了1次產學合作、1次海外實習和3次教育部成果發表會。關於機器學習與電腦視覺的歷程有以下兩點。其一為碩一期間的產學合作案,我帶領2位同學在8個月的時間內完成,其內容包含4種人群事件的偵測與警示,我的部分是針對人群湧入一特定空間造成的擁擠現象做偵測,我使用OpenCV和C++做開發,透過擷取影像上的人類特徵,運用機器學習中的多元回歸模型來做人數預測,以及提出空間重建法並根據Dynamism of Space理論估算出空間的可容納人數閥值做事件判斷,最後達到87%的事件預測準確率。另外身為組長的我負責了大部分行政,統整的工作,以及扮演與外籍組員間英文溝通的橋梁,並且於該年底(106)受產學合作中心邀請,於教育部技專校院研發成果記者會上發表。而畢業論文是將產學的內容作延伸,在不受硬體平台的限制下,為了提升準確率調整了回歸模型以外的參數,即增加了擷取特徵的種類,最後達到92%的事件預測準確率。
研究所是我累積實力的重要階段,期間我完成了1次產學合作、1次海外實習和3次教育部成果發表會。關於機器學習與電腦視覺的歷程有以下兩點。其一為碩一期間的產學合作案,我帶領2位同學在8個月的時間內完成,其內容包含4種人群事件的偵測與警示,我的部分是針對人群湧入一特定空間造成的擁擠現象做偵測,我使用OpenCV和C++做開發,透過擷取影像上的人類特徵,運用機器學習中的多元回歸模型來做人數預測,以及提出空間重建法並根據Dynamism of Space理論估算出空間的可容納人數閥值做事件判斷,最後達到87%的事件預測準確率。另外身為組長的我負責了大部分行政,統整的工作,以及扮演與外籍組員間英文溝通的橋梁,並且於該年底(106)受產學合作中心邀請,於教育部技專校院研發成果記者會上發表。而畢業論文是將產學的內容作延伸,在不受硬體平台的限制下,為了提升準確率調整了回歸模型以外的參數,即增加了擷取特徵的種類,最後達到92%的事件預測準確率。