您好，我是致庭！毕业于台大物理学系，并在此过程中发掘自己对于使用数据解决问题的兴趣。为了精进自己相关能力习惯于自我学习，亦具备良好沟通能力。曾在台达电元件设计部门担任过机器学习相关的实习生。平时会透过自学精进自己，秉持着主动学习的精神在过程中会利用实作专案和撰写部落格增加自己的学习效率。
软件设计工程实习生_磁性元件团队(暑期实习)
1. 利用python的pandas、numpy、matplotlib套件导入并分析实验量测数据并进行前处理后，使用pytorch 及tensor flow建立可预测元件损耗的类神经网络模型。其预测结果与业界常用的经验公式预测值相比，误差从原本的6.8%降低至1.4% 2. 与部门研发工程师沟通，了解他们在元件设计的需求及现况后搜寻相关深度学习论文， 提出运用机器学习设计元件的可行方案