這個頁面以時間軸方式整理我在不同階段的修課與專案。它不只是作業列表,而是我如何從「寫程式」一路走到「設計系統與研究問題」的能力演化軌跡。

👉 每個項目都附上 GitHub repo,歡迎依照有興趣的主題點進去閱讀。


🟢 大一 — 與程式設計的第一次接觸

商管程式設計 Programming for Business Computing

🔖 Python OOP Pygame 遊戲開發 使用 pygame 製作 RPG 遊戲,是我第一次完整接觸 Python 與物件導向設計。這是我第一次把「寫程式」變成「做出完整產品」,從物件導向設計到遊戲邏輯都親自實作。這奠定了我之後長期以 Python 作為核心語言的基礎。 📎 PBC2021-final


🔵 大二 — NLP 與系統實作的萌芽

文字探勘導論 Introduction to Text Mining

🔖 BERT NLP TensorFlow Flask 在 ChatGPT 出現之前,完整訓練並部署情緒分類系統。這讓我真正理解 NLP pipeline(訓練 → 推論 → 部署),是我進入 LLM / NLP 領域最關鍵的起點。 📎 toxic_comment_detector

計算機程式 Computer Programming(C++)

🔖 C++ 遊戲開發 Rendering 練習 C++ 與底層控制能力,理解效能與系統行為差異。透過實作 WindowOS 風格的遊戲,將抽象邏輯轉成即時互動系統。 📎 windowskill_windowOS

Python 資料分析與機器學習導論

🔖 Machine Learning LangChain LLM 整合 將 GPT-3 串接進系統,讓 AI 建議如何改寫情緒勒索語句。這是我第一次嘗試將「傳統 NLP」與「早期 LLM」串接,開始思考 AI 如何實際改變使用者行為。 📎 toxic_comment_detector (LLM update)

Big Data and Business Analytics

🔖 Apriori 推薦系統 資料探勘 設計服飾推薦系統。展現了我把商業情境轉成資料問題的能力,即使沒有真實交易資料,仍設計出可運作的推薦邏輯。 📎 BDA2023_final_apriori


🟡 大三 — 資料庫、雲原生與 Finance × CS

資料庫管理 Database Management

🔖 DBMS SQL 正規化 系統設計 設計航空公司資料管理系統。建立了「資料結構設計就是系統設計」的觀念,對後來做任何需要 schema 與資料流設計的專案影響很大。 📎 Airlines_DBMS

雲原生應用程式開發 Cloud Native Application Development

🔖 React Express API 測試 壓力測試 系統架構 跨系大型團隊專案。2026 年重新回頭重構部分內容,代表我從單純參與進步到理解整個雲原生架構。 📎 CloudNative_Stadium_System

機器人理財專題研究 Robo-Advisor

🔖 量化金融 風險衡量 Python 將財金背景轉化成可重複使用的 Python 模組化分析系統,開始建立「金融問題工程化」的思維模式。 📎 robo_advisor


🟣 大四 — 資訊檢索與交換期間探索

資訊檢索與文字探勘 (IRTM)

🔖 RAG BM25 向量檢索 GraphRAG 系統性比較多種 RAG 策略在繁體中文語境下的表現。建立了我在 IR (資訊檢索) 與 LLM retrieval 的研究能力。 📎 IRTM_project


🔴 碩一 — 深度學習、LLM 與研究導向

深度學習與應用 — 金融時間序列研究

🔖 GARCH LSTM TSMixer Loss 設計 探索傳統計量模型與深度學習的混合架構。嘗試透過 loss 設計反映金融風險,是我目前研究能力的重點代表作。 📎 GLoVE

電腦視覺實務 (AI Cup)

🔖 3D 醫學影像 低解析度學習 論文復現 在 568 隊中取得第 56 名。完整走過 paper reproduction 到模型調整的競賽流程。 📎 valve_abnormality_examination

Instruction Tuning — 文言文 ↔ 白話文

🔖 QLoRA LLM 微調 Prompt Engineering 完整透過 QLoRA 走過微調流程,學會在資源受限下微調 LLM 並設計推論策略。


🧭 如何閱讀這份作品集

你可以用不同方式探索:

  • 依主題:NLP / LLM, Finance × AI, 系統與全端, 推薦系統
  • 依深度:基礎實作 → 模型訓練 → 系統整合 → 研究導向

✨ 結語

這條時間軸呈現我不只是專案,而是看問題方式的轉變:從「實作模型」到「整合成系統」,最後在 「Finance × AI」 的交界做研究。