關於我 About
國立東華大學數學統計碩士，專注於 AI 模型設計與落地實作。碩士期間提出 Spherical DeepKriging 空間預測架構，結合深度神經網路與球面基底函數，在全球尺度大數據場景下預測效能顯著超越傳統克利金模型。
具備深厚的機率統計底蘊與完整的 AI 軟體工程實作能力。在演算法開發上，能將多解析度基底函數等複雜統計理論整合至深度神經網路中，開發出突破傳統 O(n3) 運算瓶頸的模型預測架構。在驗證與測試工程方面，擅長處理巨量資料與離群值，能透過導入 Huber 損失函數進行魯棒性最佳化，並設計包含極端值的模擬情境進行壓力測試與超參數調校，確保模型防範過度擬合。除了演算法深耕，我更具備將技術落地的系統整合能力。能以 TensorFlow/Keras 獨立建置多標籤分類模型並實施滾動式回測；在自動化領域，熟練運用 Python 整合 Meta Graph API，開發橫跨 Facebook、Instagram、Threads 的自動發文與回覆機器人。同時具備輕量化全端開發經驗，能獨立完成前端網頁建置，並串接 Google Apps Script 無伺服器後端實現資料收集與 Email 通知，完成從理論研發到端到端系統建置的完整實務經驗。
熟悉從 資料清理 → 模型訓練 → 驗證評估 → 自動化部署 的完整開發流程，習慣在 Linux (WSL) 環境下進行工程開發。擅長將統計嚴謹度帶入機器學習實作，追求可解釋、可驗證的模型結果。
技能 Skills
程式語言
AI / 機器學習框架
資料處理與分析
統計與建模
工程與開發工具
雲端 / 部署
學歷 Education
國立東華大學 | 碩士
應用數學系 統計碩士班
國立東華大學 | 學士
應用數學系 統計科學組
國立北門高級中學
私立黎明高級中學
聯絡 Contact
經歷 Experience
奕福穎科技股份有限公司 | AI 實習工程師
參與公司 AI 相關專案開發，負責模型實作與測試驗證工作。
經濟部 AI 新秀計畫 | 培訓人員
系統性學習生成式 AI、LLM 應用及 AI 工具鏈，完成多項實作任務與專案提案。
韓國首爾大學統計學系 | 國際交換研究生
與首爾大學空間統計研究室進行學術交流，探討大規模球面空間預測方法。
印尼 UNY 數學系 | 統計程式課程助教
協助指導教授對當地學生進行 R 語言統計程式教學，具備技術知識轉移與跨文化溝通能力。
東華空間統計研究室 | 研究助理
主導 Spherical DeepKriging 模型設計與實驗，負責大規模氣象數據收集、前處理、基底函數建構及模型比較驗證，產出碩士論文並通過口試。
東部運輸中心 | 計畫負責人
蒐集花東地區公共運輸資料，運用 R 語言進行統計分析與視覺化，產出報告並提供主管機關優化建議。
專案 Projects
端到端開發 · AI 模型實作 · 自動化工程 · 全端建置
二十一點遊戲 | Blackjack
本專案使用 Go 語言搭配 Ebitengine 2D 遊戲引擎，獨立開發一款桌面版二十一點 (Blackjack) 遊戲。採用 5 副牌組並以 Fisher-Yates 演算法實現公平洗牌，確保每局隨機性。遊戲邏輯完整實作了國際規則、完整操作流程，以及勝負結算。程式架構上將牌組管理 (deck.go)、遊戲狀態機與渲染邏輯 (game.go) 明確分離，並以隔離的亂數來源避免全域狀態污染。此專案展現了我運用 Go 語言進行遊戲開發的能力，以及對狀態機設計、演算法實作與程式碼結構化的掌握。
標會、互助會管理系統 | ROSCA System
本專案旨在將傳統紙本記帳的標會流程數位化，我運用 Vue 3 (Composition API) 搭配 Tailwind CSS 獨立開發出具備響應式設計的單頁應用程式。系統支援內標與外標兩種計息模式，能自動精準計算每期活會與死會的應繳金額及得標者可領取總額。核心功能涵蓋多標會獨立管理、動態會腳名單建立、即時試算預覽、逐人繳款勾選與備註追蹤，以及標會結束後的各成員盈虧統計報表。資料透過 LocalStorage 持久化保存，無需後端即可完整運作。此專案不僅展現了我對前端框架與狀態管理的掌握，更證明了我具備將複雜業務邏輯轉化為直覺化介面的實務能力。
六興堂寺廟官方網站 | Temple Website
本專案旨在推動傳統宮廟文化的數位轉型，我運用 HTML5、CSS3 與純 JavaScript (Vanilla JS) 獨立開發具備響應式設計 (RWD) 的官方網站。為使專案更貼近真實服務場景，我串接 Google Apps Script Web App 作為輕量後端，成功實作了『隨喜捐款』、『線上祈福』與『線上擲筊』等完整的線上服務流程。此外，我更透過前端本地知識庫與邏輯判斷，開發出不依賴外部 API 的『AI 廟務小幫手』與『祈福安心回應模組』，能根據使用者的關鍵字與情緒給予情境化回應。此專案不僅展現了我對前端介面開發的掌握，更證明了我具備整合輕量後端與設計創新互動流程的實務能力。
跨平台社群自動化機器人 | Shop Auto Bot
以 Python 串接 Meta Graph API，開發支援 Facebook、Instagram、Threads 三平台的自動發文與留言自動回覆系統。解決 Instagram Login Token 路由差異、Threads v1.0 API 版本兼容等工程問題，有效降低電商日常營運人力成本。
今彩 539 深度學習預測系統 | Lotto539 Predictor
以 TensorFlow/Keras 建置多標籤分類神經網路，對台灣彩券歷史開獎資料進行增量式微調（Incremental Fine-tuning）訓練。實作 Walk-Forward 滾動式回測框架驗證模型穩健性，涵蓋資料蒐集、特徵工程、模型訓練至預測輸出的完整端到端 AI 工程流程。
麻將戰績紀錄系統 | Mahjong Record
此專案開發了一款基於 Web 的台灣麻將記帳工具，解決了傳統紙筆紀錄不便且點數結算繁瑣的痛點。技術上主要運用 HTML、CSS 與 JavaScript 實作，開發出自動化的損益計算邏輯與直觀的 UI 介面，讓使用者能快速輸入每局勝負並即時查看戰績，大幅提升了遊戲過程中的記帳效率與準確性。
個人履歷網站 | Personal Website
為了建立專屬的線上數位履歷以集中展示個人經歷，我使用 Hugo 靜態網站產生器搭配 PaperMod 主題建置了個人形象網站。在開發過程中，我運用 HTML 與 CSS 針對佈局與視覺樣式進行客製化調整。此外，為了解決每次更新內容都需要手動發布的繁瑣流程，我透過 GitHub Actions 建立自動化工作流程，將網站自動部署至 GitHub Pages 上，確保個人的線上履歷與資訊能高效、穩定地保持在最新狀態。
碩士論文 | DeepKriging on the Sphere: Basis Adaptation for Spherical Data
在碩士階段，我為解決傳統空間模型在處理全球尺度巨量資料時面臨的投影幾何失真與傳統 Kriging 模型高達 O(n3) 的運算瓶頸，獨立開發了「球面深度克里金（Spherical DeepKriging）」預測架構。此專案結合了機率統計理論與 AI 深度學習技術，將由球面幾何推導出的多解析度薄板樣條（TPS）基底函數，整合至深度神經網路（DNN）中，藉此學習並捕捉複雜且非線性的空間特徵；同時，針對真實數據中常見的離群值與厚尾誤差，我在神經網路中導入 Huber 損失函數進行模型的魯棒性最佳化（Robust Optimization）。在模型驗證與測試工程方面，我建構了嚴謹的效能評估流程，不僅利用包含不同噪聲與極端值的模擬情境（如平穩高斯過程與高度非線性的 Eggholder 函數）進行壓力測試，更實際分析 NASA AQUA 衛星高達數十萬筆的全球溫度、降水與風速大數據，並透過驗證集進行超參數調校以防止模型過度擬合。嚴格的量化測試結果證實，本架構在預測準確度指標與應對巨量資料的擴展性上，均全面且顯著地優於傳統的泛克里金法（Universal Kriging）與現有的空間學習模型，充分展現了我從機率演算法開發、巨量數據分析到嚴謹測試驗證的跨領域工程實戰能力。
東部運輸數據分析
蒐集並整合花東地區公共運輸資料，運用 R 語言進行資料清理、敘述性統計分析與多維度視覺化呈現，產出分析報告並提供主管機關具體優化建議，實際應用統計方法解決公共政策決策問題。