王景石

緯育商務AI應用開發工程師養成班

八月 2024 - 十一月 2024

影像辨識
Azure (Computer Vision、Face API、Custom Vision)、Google Vertex AI
實作項目：物體偵測、人臉辨識、車牌辨識、信用卡辨識、客製化視覺、岩石分類、動物分類

資料分析
Azure ML Studio、機器學習應用與實作、資料視覺化(Plotly.js、D3.js)
實作項目：動物分類、房價預測、鐵達尼號生存預測、汽車價格預測、年薪分類預測、保險支出預測、企鵝分群、即時匯率視覺化

自然語言處理
Azure (Language Service、Speech Service、Translation Service)、Line Bot、Language Model - 對話式語意分析
實作項目：文字情緒辨識機器人、雙向翻譯機器人、多國語言翻譯機器人、多國音譯語音機器人、FAQ機器人、智慧家庭機器人(開/關燈)、Gemini Web Chatbot(記憶聊天內容)、Gemini圖片理解(原生+LangChain)

Azure Open AI(Text Completion、Embedding、Whisper、DALL-E)、LangChain
實作項目：圖片識別機器人(GPT-4o)、Gemini Audio Chat、Gemini Video Chat、智慧客服機器人、口語翻譯機器人、以圖生文之文生圖、向量資料庫建立與資料搜尋、文章內容問答(LangChain + Data Embedding/Faiss + LLM)、智慧電影資訊查詢機器人

個人專題：AI股市投資大師
使用技術：Python Flask+網路爬蟲+LLM
十個散戶，九個賠錢，會想做這個網站是想幫被割韮菜的散戶，包括我自己，誠如我一個朋友說過，散戶想要在股票賺錢，一定要做長線，短線絕對贏不了那些外資，法人，內線，做長線我覺得要從相對客觀的數據著手，加上近年來大語言模型發展非常快速，把財報數據餵給大語言模型，是否可以得到相對好的股票投資建議，是我最初的想法。
財報數據的來源我選擇了goodinfo的獲利指標，把剛學到的Python網路爬蟲技術就此學以致用，LLM起初我選擇OpenAI，上網查看了相關的技術文件之後，刷了10美元啟動了API的功能，將爬蟲資料結合提示字元塞給LLM，得到回傳的結果，使用者介面採用以前從未寫過的Python Flask，藉此整個專題全部挑戰全新的技術，由於網路爬蟲跟使用的介面都是Python，因此整合起來並不困難，後來又加入了Gemini LLM，再往返兩個模型的來回，網路爬蟲也需要時間，等待時間非常冗長，使用多執行緒改寫後，得以解決這個問題。


團體專題：保險理賠精算師
使用技術：Flutter + Dart
由於個人專題，成功的使用新學到的技術，讓我有了在團體專題也想採用新技術的想法，從此就踩進了寫App這一個大坑當中，一度很想放棄，但想到我們這一組唯一有畫面的就只有App，一旦放棄會害到所有人，所以就努力撐了下來，至於會選Flutter是因為Flutter是Google推出，主打開源、高效、跨平台的開發框架，它有支援Hot Reload，程式修改後可以很快速的看到結果，最吸引我的是在跨平台的部份，它可以一套程式同時Build成Android 和 IOS的App和其他平台的應用。
在開發的過程中踩到的坑很多，總結來說主要是寫專題的時間過短，在卡關時無人可供諮詢，甚至官網上有些資料並不是最新的，例如開發環境的安裝與設定，因為根據官網寫的Android sdk設定方式，就跟實際的軟體畫面不一樣，接著在整合相機功能的時候，發生了無法將API取得的資料往前傳，每次往前傳的時候，不僅資料沒過來還會黑畫面，後來我是先把跳頁拉出來單獨做好，再一步步加入傳資料和相機功能，才發現自己犯了一個觀念上的錯誤，才解決掉這個問題。

程式設計副總工程師  •  正崴精密工業股份有限公司

十月 2006 - 二月 2024

負責Oracle ERP、Siebel CRM、Cognos BI 系統的導入、開發與維護
以ASP.NET MVC 5開發過機械手臂管理系統、無效工時登錄系統
以C# Microsoft Automate、Microsoft PowerAutomate開發網路爬蟲
參與實時工時管理系統專案開發

高級工程師  •  達智科技股份有限公司

十月 2002 - 十月 2006

網路與資訊系統規劃、架設與維護。

MIS專員  •  摩言國際股份有限公司

十一月 2001 - 五月 2002

網路、資料庫與其他客製化開發

副組長  •  自立晚報

五月 1998 - 十一月 2001

北大方正網路印前系統建置與維護