Ivan Lee 李逸帆 Master of Computer Science Hsinchu, Taiwan Research and develop algorithms in my company. Cooperate with domestic and foreign manufacturers to use AI technology to solve problems that traditional algorithms cannot overcome. Completed or ongoing projects include defect detection, text recognition (OCR), airplane detection, random bin picking, bottle inspection, point cloud image cutting, and robotic arm grasping by reinforcement learning. Cellphone:Gmail: [email protected] Personal Web: https://www.ivan-lee.me/ Blog: https://medium.com/change-the-world-with-technology Work
用C/C++/Python開發機器學習演算法、應用 Program Language: - Java, Kotlin Experience - Develop Android Application in IP CAM -- Develop FTP-like application to make user access file friendly. -- Develop API adapter to make older version - Develop TEXTIP, Computer Vision Search Application and E-commerce Platform (search TEXTIP in Google Play and App Store ) - Develop Android APP for kids coding in both mobile and robot. ( Google Play ) - Develop Android APP to control robot. ( Google Play ) - Develop Android Application in Java from 2017, over 3+ years
Android
JAVA
MVP模式
Employed
・
Not open to opportunities
Full-time / Remote Only
6-10 years
國立交通大學 National Chiao Tung University
・
資訊工程
The Most Lightweight and Effective Recruiting Plan
Search resumes and take the initiative to contact job applicants for higher recruiting efficiency. The Choice of Hundreds of Companies.
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。