Software Engineer
新北市,TW, Tel: 0937848413
[email protected]
1. 奕瑞科技的訓練資料網站:
2. Camera Integrity Check System (AI 影像辨識妥善率監控系統)」的「友達」維護案子:
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 負責處理公司自行研發的系統問題,了解網路架構、IP Camera 視訊串流( RTSP 協定),使用過 Clonezilla 硬碟分割備份技術,學習解決連接 483 台監控設備遇到的問題,等等。
3. 運維「泛亞智慧工地」案子:
了解 Face Recognition device 規格書,MQTT 通訊協定,實作過 Subscriber and Publisher 測試工具,等等。
4. 影片訓練資料的收集與硬體 api 串接:
協助處理「泛亞專案」影片訓練資料的收集,使用切影片 frame 程式、編寫 frame_to_time 程式,等等工具。
協助處理「華夏塑膠」專案的 IP Speaker api 串接。
5.「泰國超商」人流、物品偵測與追蹤專案:
協助交接與練習,Detection 使用 Darknet Yolov4 Model 做訓練,Tracking 使用 FastMot 算法判斷。
2018/08 ~ 2018/12
資策會 - AI 人工智慧創新應用就業養成班
訓練課程:
小組專題製作:
Took extra courses:
- Edx & Microsoft: Logic and Computational Thinking
- Edx & Microsoft: Introduction to Python for Data Science
2011/09 ~ 2017/01
學習經歷: 在大學修習時期,有些課程不認真,以至於延宕畢業時間。迫使我更加珍惜努力學習,而找到編程 (programing) 之樂趣。放棄與克服之間我最終選擇後者,克服它。因此,透過不斷的練習,在資料結構 (Data Structure) 的正課上獲得84分,程式實作課總平均提高到90分。
- TOEIC成績: 460分 (2020/10)
負責 Backend,以 Object Detection 需要的 Data 為主,使用 Yolo 系列算法所需的 Data labeling XML (PascalVOC) format,再將所需要的資料訊息轉成 json 儲存在 MongoDB database。用 Nosql 應對日後百萬至千萬的資料查詢。
編寫資料搜尋引擎、XML 轉 json工具、自動匯入 DB 工具、自動上傳下載工具優化,運用 Docker 部署在 Ubuntu 上。
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 處理運維系統問題,了解網路架構、IP Camera 視訊串流 ( RTSP 協定),使用過 Clonezilla 硬碟分割備份技術,學習解決連接 483 台監控設備遇到的問題,等等。
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 運維「泛亞智慧工地」案子,了解 Face Recognition device 規格書,MQTT 通訊協定,實作過 Subscriber and Publisher 測試工具,等等。
協助處理「泛亞專案」影片訓練資料的收集,使用切影片 frame 程式、編寫 frame_to_time 程式,等等工具。
協助處理「華夏塑膠」專案的 IP Speaker api 串接。
協助交接與練習,Detection 使用 Darknet Yolov4 Model 做訓練,Tracking 使用 FastMot 算法判斷。
軟體實作:
工具:
Python, OpenCV, Darknet,
Macbook Pro Camera, VSCode,
Colab (GPU)
參考資料 & Open Source:
ScaledYOLOv4 (Github)
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
My Github:
2021/05 ~ 2020/12
Data:
Data Preprocess:
Build Model:
CNN Architecture:
1. Data-cleaning (Sklearn IsolationForest) -> not good
2. Data-Augmentation
3. Transfer learning
4. Learning Rate Scheduler
5. Tensorboard
6. ImageNet pre-trained model
7. Self-Supervised-Learning pre-trained model (Noisy Student, ImageNet21k or 21K-ft1k)
8. Fine-tuning
9. TFRecords (protobuffer)
1. NV GPU K8, T4 (Colab)
2. NV GPU P100-16GB (Kaggle)
3. TPUv3-8 128GB (Kaggle)
Problem Solved:
分析&預處理:
軟體實作:
功能:
實作工具:
Web 開發:
軟體開發:
硬體 & 開源工具:
功能:
1. Web 顧客選位
2. LineBot 語音點餐、拉花遊戲、滿意度調查服務
3. 以 Donkey Car 架構為基礎訓練的送餐車
4. 用 LineBot 呈現以 RNN 做的詩詞
5. CNN 老鼠辨識器,用以解決倉儲中環境衛生問題。
6. 我的功能以下面的 Text Recognition 專題介紹。
Group of 6.
軟體實作:
Python, OpenCV, Tesseract OCR,
功能:
參考資料 & Open Source:
My Github:
My Demo: https://www.youtube.com/channel/UC8Rz5NB_A_FCEAXJjIC8xqw
1. Google Image Crawler
軟體實作:
2. Unsplash 圖庫 Crawler
軟體實作:
前端開發:
後端開發:
功能:
My Github: https://github.com/tonyhsu32/team4project
軟體開發:
資料:
功能:
1. Logic and Computational Thinking
2. Introduction to Python for Data Science
3. Microsoft Professional Orientation Front-End Web Developer
4. Essential Math for Machine Learning Python Edition
5. Algorithms and Data Structures
2018.8 ~ 2019.2
Deep Learning Specialization
Instructor: Stanford's Andrew Ng
5 courses:
- Neural Networks and Deep Learning
- Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
- Structuring Machine Learning Projects
- Convolutional Neural Networks
- Sequence Models
2019.5 ~ 2019.11 Coursera link:
( Self-study )
Software Engineer
新北市,TW, Tel: 0937848413
[email protected]
1. 奕瑞科技的訓練資料網站:
2. Camera Integrity Check System (AI 影像辨識妥善率監控系統)」的「友達」維護案子:
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 負責處理公司自行研發的系統問題,了解網路架構、IP Camera 視訊串流( RTSP 協定),使用過 Clonezilla 硬碟分割備份技術,學習解決連接 483 台監控設備遇到的問題,等等。
3. 運維「泛亞智慧工地」案子:
了解 Face Recognition device 規格書,MQTT 通訊協定,實作過 Subscriber and Publisher 測試工具,等等。
4. 影片訓練資料的收集與硬體 api 串接:
協助處理「泛亞專案」影片訓練資料的收集,使用切影片 frame 程式、編寫 frame_to_time 程式,等等工具。
協助處理「華夏塑膠」專案的 IP Speaker api 串接。
5.「泰國超商」人流、物品偵測與追蹤專案:
協助交接與練習,Detection 使用 Darknet Yolov4 Model 做訓練,Tracking 使用 FastMot 算法判斷。
2018/08 ~ 2018/12
資策會 - AI 人工智慧創新應用就業養成班
訓練課程:
小組專題製作:
Took extra courses:
- Edx & Microsoft: Logic and Computational Thinking
- Edx & Microsoft: Introduction to Python for Data Science
2011/09 ~ 2017/01
學習經歷: 在大學修習時期,有些課程不認真,以至於延宕畢業時間。迫使我更加珍惜努力學習,而找到編程 (programing) 之樂趣。放棄與克服之間我最終選擇後者,克服它。因此,透過不斷的練習,在資料結構 (Data Structure) 的正課上獲得84分,程式實作課總平均提高到90分。
- TOEIC成績: 460分 (2020/10)
負責 Backend,以 Object Detection 需要的 Data 為主,使用 Yolo 系列算法所需的 Data labeling XML (PascalVOC) format,再將所需要的資料訊息轉成 json 儲存在 MongoDB database。用 Nosql 應對日後百萬至千萬的資料查詢。
編寫資料搜尋引擎、XML 轉 json工具、自動匯入 DB 工具、自動上傳下載工具優化,運用 Docker 部署在 Ubuntu 上。
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 處理運維系統問題,了解網路架構、IP Camera 視訊串流 ( RTSP 協定),使用過 Clonezilla 硬碟分割備份技術,學習解決連接 483 台監控設備遇到的問題,等等。
與 System Technical Supervisor, AI Engineer 運維「泛亞智慧工地」案子,了解 Face Recognition device 規格書,MQTT 通訊協定,實作過 Subscriber and Publisher 測試工具,等等。
協助處理「泛亞專案」影片訓練資料的收集,使用切影片 frame 程式、編寫 frame_to_time 程式,等等工具。
協助處理「華夏塑膠」專案的 IP Speaker api 串接。
協助交接與練習,Detection 使用 Darknet Yolov4 Model 做訓練,Tracking 使用 FastMot 算法判斷。
軟體實作:
工具:
Python, OpenCV, Darknet,
Macbook Pro Camera, VSCode,
Colab (GPU)
參考資料 & Open Source:
ScaledYOLOv4 (Github)
https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
My Github:
2021/05 ~ 2020/12
Data:
Data Preprocess:
Build Model:
CNN Architecture:
1. Data-cleaning (Sklearn IsolationForest) -> not good
2. Data-Augmentation
3. Transfer learning
4. Learning Rate Scheduler
5. Tensorboard
6. ImageNet pre-trained model
7. Self-Supervised-Learning pre-trained model (Noisy Student, ImageNet21k or 21K-ft1k)
8. Fine-tuning
9. TFRecords (protobuffer)
1. NV GPU K8, T4 (Colab)
2. NV GPU P100-16GB (Kaggle)
3. TPUv3-8 128GB (Kaggle)
Problem Solved:
分析&預處理:
軟體實作:
功能:
實作工具:
Web 開發:
軟體開發:
硬體 & 開源工具:
功能:
1. Web 顧客選位
2. LineBot 語音點餐、拉花遊戲、滿意度調查服務
3. 以 Donkey Car 架構為基礎訓練的送餐車
4. 用 LineBot 呈現以 RNN 做的詩詞
5. CNN 老鼠辨識器,用以解決倉儲中環境衛生問題。
6. 我的功能以下面的 Text Recognition 專題介紹。
Group of 6.
軟體實作:
Python, OpenCV, Tesseract OCR,
功能:
參考資料 & Open Source:
My Github:
My Demo: https://www.youtube.com/channel/UC8Rz5NB_A_FCEAXJjIC8xqw
1. Google Image Crawler
軟體實作:
2. Unsplash 圖庫 Crawler
軟體實作:
前端開發:
後端開發:
功能:
My Github: https://github.com/tonyhsu32/team4project
軟體開發:
資料:
功能:
1. Logic and Computational Thinking
2. Introduction to Python for Data Science
3. Microsoft Professional Orientation Front-End Web Developer
4. Essential Math for Machine Learning Python Edition
5. Algorithms and Data Structures
2018.8 ~ 2019.2
Deep Learning Specialization
Instructor: Stanford's Andrew Ng
5 courses:
- Neural Networks and Deep Learning
- Improving Deep Neural Networks Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
- Structuring Machine Learning Projects
- Convolutional Neural Networks
- Sequence Models
2019.5 ~ 2019.11 Coursera link:
( Self-study )