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從入門到就業，系統化學習AI工程師必備技能
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。
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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。