林俊佑
S1101764
許耀仁
S1101762
蔡秉橙
S1101753
蔡秉橙
部門：⼈⼯智慧與數據應⽤研發部
工作詳述
在實習期間，我參與多項專案並學習使用新工具與技術，涵蓋影像辨識、語音識別、模型優化與部署等領域。
例如，透過 YOLO 演算法搭配工具如 LabelImg 和 LabelMe，進行數據標記與模型參數調整，有效提升影像辨識模型的準確率；利用 Azure AI 訓練 OCR 模型，實現貨運單關鍵數據的自動提取與結構化處理。此外，也串接並針對 GPT 模型進行參數調整與微調優化，使其達到 95%以上的準確率，並使用 Postman 測試 API 串接，驗證數據正確性與功能穩定性。
在技術應用方面，熟悉使用 Anaconda 進行虛擬環境管理，以避免套件衝突；運用 VS Code 搭配 Copilot 撰寫程式並提升開發效率；透過 Git 和 Azure DevOps 管理版本控管與修改紀錄；並結合 Azure Speech Service 及 OpenAI 技術，實現即時語音轉文字、多語言翻譯與摘要功能，提供多語言服務。這些經驗讓我熟練掌握多種技術工具，並建立起從數據處理到模型部署與操作界面設計的一整套實務能力。
實習心得
在接近⼀年的實習期間，我深刻體會到學校時光的寶貴與職場經驗的價值。
在時間管理上，實習需要每天通勤搭乘早班區間⾞，讓我學會了如何有效分配時間應對繁忙的⽇程。相較於學校⽣活，課程時間彈性較⼤，早⼋課程也相對輕鬆，因此職場的規律性與緊湊性讓我更懂得珍惜時間。在⼯作壓⼒⽅⾯，實習經歷使我快速適應了同時處理多項任務的要求。起初⾯對緊迫的⼯作時限和多樣的職責時感到不適應， 但隨著時間推移，我逐漸學會了分清優先級、合理規劃時間與有效執⾏，並養成定期檢視⼯作的習慣。相⽐學校的每週作業或期中期末專題，職場的⼯作量與節奏確實有明顯差異，但也讓我鍛鍊了抗壓能⼒。
此外，對於新⼯具的運⽤，實習讓我接觸到許多課堂中較少使⽤的實務技術與⼯具。從最初的陌⽣，到⾃學摸索⼯具功能，再到能夠熟練應⽤並解決問題，這段過程培養了我的⾃主學習能⼒。雖然有時只能從⼯程師的簡單介紹中了解⼯具概念，剩下部分會⽐較需要⾃我探索，但這也激發了我主動查詢資料、掌握新知識的能⼒，對未來的⼯作成⾧奠定的基礎。
儘管實習需要付出更多的時間與精⼒，但我深感這段經歷的價值。相⽐於學校專題，實習提供了真實的職場場景與多元的挑戰，讓我在專業技能、時間管理與問題解決能⼒上都獲得了很大的進步。這些寶貴的經驗不僅提升了我的實務能⼒，也讓我能更有信心⾯對未來的職業⽣涯。