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Definition of Reputation Credits
林家緯 William Lin
從生物醫學跨足到軟體程式開發與工程電路設計，喜歡探索各個領域的知識，正在努力學習機器學習相關知識與應用
軟體程式設計師, 資料處理分析師
新北市，TW
Email : [email protected]
Mobile phone : 0975573941
Professional Skills
軟體
- Python programming (PyTorch)
- Arduino
- Windows 10
- Github
- PowerPoint、Word、Excel
- 英文打字50~75、中文打字50~75
硬體
- OrCAD Capture
- Cadence Allegro PCB Designer
學歷
國立陽明大學, 腦科學研究所
2017 ~ 2019
私立中山醫學大學, 生物醫學科學系, 2013 ~ 2017
Programming Experience
Python
pandas DataFrame
- 資料整理
- 表單輸出
- Deep neural network (Multilayer perceptrons)
- Convolutional neural network
- 旅遊訂單成行預測排名前18% (135 / 733)
WIFI 連結、掃描環境wireless access point(AP)- Hardware與遠端伺服器進行連接傳輸掃描結果
- 設計ESP8266_12F使用與可充電硬體獨立版
Related Work
Python
1. https://github.com/william084531/biodata_work
說明: ECG 訊號正常與否判定，主要使用CNN,MLP兩種模型進行分析
2. https://github.com/william084531/T-Brain-AI-competition
說明: 趨勢科技競賽 雄獅旅行社訂單成行預測，主要使用MLP模型
3. https://github.com/william084531/linebot_app
說明: linebot 聊天機器人進行簡易記帳與個別項目帳目加總功能，結
合google sheets可進行長時間紀錄與方便常看
Arduino
1. https://github.com/william084531/Arduino
說明: 主要操作ESP8266-12F進行環境wireless access point(AP)的掃
瞄並回傳
Experiences
K&Y Lab 研究室研究助理經歷，2017 年 9 月 - 2019 年 8 月
- 機器學習模型建立，已完成Convolutional neural networks (CNN), Multilayer perceptron (MLP) 的模型建立
協助「智慧科技應用於失智症生活照護與非藥物治療創新服務」
負責項目 :
- 廠商聯繫
- 儀器採購
- 設備架設
- 生理資料處理
協助舉辦實驗室研討會
負責項目:
- 場地布置
- 會內攝影
- 動線安排
- 成果發表
參與[AIC課程] 敏捷需求探索入門工作坊 (user story mappping)
參與2017年台北國際發明暨技術交易展，協助實驗室產品展示與說明
個人自傳
您好，我的名字是林家緯，日前剛從陽明大學腦科學研究所畢業，碩士期間主要進行生物醫學訊號處理，經驗有 ECG (心電圖)、EEG (腦電圖)，並結合人工智慧方法進行疾病判讀。
大學就讀於中山醫學大學生物醫學系，主修的方向包含 : 製藥、生化研發以及醫學資訊處理，與程式設計之間的緣分起始於大四的一次研究所參訪，於過程中接觸到許多醫學資訊與程式設計相結合的應用成果，由於我本身對於新的事物有很高的好奇心，在參訪過程中對於程式設計與醫學資訊相結合後所能達到的效果感到相當的驚艷，再加上對於自身的學習能力有一定的認可，因此我開始期待能有撰寫程式的能力，並憧憬將自己所設計的程式由醫學作為出發點，應用在更多不僅限於醫學的實務使用上。
為了實現自身對於程式設計的想法，於碩士期間開始自學Python程式語言，並在社略相關知識的過程中因為一門機器學習與資料探勘的課程，開始朝人工智慧的大門邁進，由於在課程中除了看見機器學習對於資料的分析與預測能力，同時也了解到這項技術能大大的加強產品的應用性以及可塑性，而這與我所憧憬的讓自身所學有更廣泛的應用有很高的相性，藉此開始萌發心中對機器學習的開發與應用的想法，也為此特別到交通大學修習深度學習相關課程，並擔任校內人工智慧生醫應用專題研究的助教，想藉於上課與教學讓自己更加了解機器學習的技術，也為未來的職業規劃進行鋪墊。
在上課與教學的同時為了瞭解自身程度並挑戰自我，參與了趨勢科技所舉辦的 (T-Brain) 旅遊訂單成行預測，並獲得前18% (135/733) 的名次，通過碩士期間的所學以及參與競賽的過程讓我相信我已經準備好踏入機器學習相關領域，並期待能夠從事與機器學習相關的產業應用或是產品研發工作。
林家緯 William Lin
從生物醫學跨足到軟體程式開發與工程電路設計，喜歡探索各個領域的知識，正在努力學習機器學習相關知識與應用
軟體程式設計師, 資料處理分析師
新北市，TW
Email : [email protected]
Mobile phone : 0975573941
Professional Skills
軟體
- Python programming (PyTorch)
- Arduino
- Windows 10
- Github
- PowerPoint、Word、Excel
- 英文打字50~75、中文打字50~75
硬體
- OrCAD Capture
- Cadence Allegro PCB Designer
學歷
國立陽明大學, 腦科學研究所
2017 ~ 2019
私立中山醫學大學, 生物醫學科學系, 2013 ~ 2017
Programming Experience
Python
pandas DataFrame
- 資料整理
- 表單輸出
- Deep neural network (Multilayer perceptrons)
- Convolutional neural network
- 旅遊訂單成行預測排名前18% (135 / 733)
WIFI 連結、掃描環境wireless access point(AP)- Hardware與遠端伺服器進行連接傳輸掃描結果
- 設計ESP8266_12F使用與可充電硬體獨立版
Related Work
Python
1. https://github.com/william084531/biodata_work
說明: ECG 訊號正常與否判定，主要使用CNN,MLP兩種模型進行分析
2. https://github.com/william084531/T-Brain-AI-competition
說明: 趨勢科技競賽 雄獅旅行社訂單成行預測，主要使用MLP模型
3. https://github.com/william084531/linebot_app
說明: linebot 聊天機器人進行簡易記帳與個別項目帳目加總功能，結
合google sheets可進行長時間紀錄與方便常看
Arduino
1. https://github.com/william084531/Arduino
說明: 主要操作ESP8266-12F進行環境wireless access point(AP)的掃
瞄並回傳
Experiences
K&Y Lab 研究室研究助理經歷，2017 年 9 月 - 2019 年 8 月
- 機器學習模型建立，已完成Convolutional neural networks (CNN), Multilayer perceptron (MLP) 的模型建立
協助「智慧科技應用於失智症生活照護與非藥物治療創新服務」
負責項目 :
- 廠商聯繫
- 儀器採購
- 設備架設
- 生理資料處理
協助舉辦實驗室研討會
負責項目:
- 場地布置
- 會內攝影
- 動線安排
- 成果發表
參與[AIC課程] 敏捷需求探索入門工作坊 (user story mappping)
參與2017年台北國際發明暨技術交易展，協助實驗室產品展示與說明
個人自傳
您好，我的名字是林家緯，日前剛從陽明大學腦科學研究所畢業，碩士期間主要進行生物醫學訊號處理，經驗有 ECG (心電圖)、EEG (腦電圖)，並結合人工智慧方法進行疾病判讀。
大學就讀於中山醫學大學生物醫學系，主修的方向包含 : 製藥、生化研發以及醫學資訊處理，與程式設計之間的緣分起始於大四的一次研究所參訪，於過程中接觸到許多醫學資訊與程式設計相結合的應用成果，由於我本身對於新的事物有很高的好奇心，在參訪過程中對於程式設計與醫學資訊相結合後所能達到的效果感到相當的驚艷，再加上對於自身的學習能力有一定的認可，因此我開始期待能有撰寫程式的能力，並憧憬將自己所設計的程式由醫學作為出發點，應用在更多不僅限於醫學的實務使用上。
為了實現自身對於程式設計的想法，於碩士期間開始自學Python程式語言，並在社略相關知識的過程中因為一門機器學習與資料探勘的課程，開始朝人工智慧的大門邁進，由於在課程中除了看見機器學習對於資料的分析與預測能力，同時也了解到這項技術能大大的加強產品的應用性以及可塑性，而這與我所憧憬的讓自身所學有更廣泛的應用有很高的相性，藉此開始萌發心中對機器學習的開發與應用的想法，也為此特別到交通大學修習深度學習相關課程，並擔任校內人工智慧生醫應用專題研究的助教，想藉於上課與教學讓自己更加了解機器學習的技術，也為未來的職業規劃進行鋪墊。
在上課與教學的同時為了瞭解自身程度並挑戰自我，參與了趨勢科技所舉辦的 (T-Brain) 旅遊訂單成行預測，並獲得前18% (135/733) 的名次，通過碩士期間的所學以及參與競賽的過程讓我相信我已經準備好踏入機器學習相關領域，並期待能夠從事與機器學習相關的產業應用或是產品研發工作。