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計算效能對於一個機器學習模型或系統而言是至關重要的，效能不佳的系統或框架往往令人沮喪。本次工作坊會以機器學習模型及科學計算角度切入計算效能的議題，並且針對Python, Numpy/scipy/sci
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清大資工碩士畢業，目前在多間新創公司擔任資料工程師與系統架構規劃，擁有多次國內大型技術會議講者經驗，同時也是程式社群 JSDC 核心成員及 ST2DE 計畫發起人。擅長資料科學與網站開發的雙棲工程師，熟悉的語言是 Python 跟 JavaScript，喜歡用程式與技術的思維解決問題。
數據科學愛好者致力於應用統計和機器學習方法來解決與商業相關的問題。
加州大學 EECS 研究所畢業，40年實務研發經驗的IT業界老兵，服務範圍涵蓋美中台各行各業之 AI 與 IT ，熟悉機器學習和深度學習的各類技術以及大數據分散式系統。現於顧問公司擔任合夥人，負責協助客戶開發機器學習與深度學習應用，以提升服務品質與產品開發速度。半導體製程與良率改進、智能監控、運動遊戲數據分析、適性學習分析相關之AI領域都具有實務經驗。
歷經IC design House 的RD designer，Technical PM and Marketing。主持過多場產品發表會，也擔任過多場教育訓練講師針對內部員工或是外部人士。演講風格內容精準且不失幽默，可以讓學員準確了解課程內容想表達的精隨，實用技巧可以現學現用。
台大數學系學士，中山大學資汛工程研究所博士(肄業)，並曾於輔英科大任職兼任講師並持有講師證，擔任數學相關家教多年，有豐富教學經驗。 在製造業期間，負責資料分析與機器學習的應用及導入，如生產線異常監控與優化、產品封裝的瑕疵檢測等。使用最新的人工智慧技術，以提升生產製造效率。在台灣人工智慧學校期間, 曾輔導多組機器學習與深度學習的企業專題，如工業生產瑕疵檢測、動作影像辨識、倉儲生產預測、自然語言文章分類、房地產價格預測等，都有不錯的結果產出。也因為有上述綜合經歷，對於製造業各項導入機器學習的提升效能等方案，均可提供專業諮詢。 個人另外較為擅長的領域為演算法及股市相關。擁有多年股市資歷，並熟習目前股市分析主流技術，輔以演算法及機器學習上的跨領域知識，可提供讀者股市專業分析的教學與諮詢。