Paul Chao (趙尚威)

AI技術顧問/資深講師

廣宣科技首席顧問講師

經濟部工業局產業領域專家 AI 顧問

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個人簡介 (Biography)

台大電機系博士候選人，經濟部工業局產業領域專家 AI 顧問。資策會數據黑客松特約講師，三創育成基金會新創訓練課程講師，廣宣學堂 / 軟體協會 / 泛科 / Udemy / HiSkio/ 逢甲大學...等顧問講師。

曾獲經濟部工業局 AI 智慧人才培訓之星、經濟部 AIGo 人才解題優等獎兩座、經濟部工業局 AI 應用創業銅獎。曾任廣達、趨勢科技、D-Link、全達、碁業等公司研發與顧問，擁有多項 AI 專利與 AI 競賽獎項。

專業技能 (Skills & Expertise)

AI, Data Science & Vision

Data-driven Control Systems Big Data Analysis Machine Vision Intelligent Surveillance Deep Computer Vision Fintech Digital Marketing System

Cloud, IoT & Infrastructure

Cloud Computing Hybrid Cloud Infrastructure Cloud Migration Healthcare Blockchain System IoT systems Embedded Systems

Robotics & Automation

Unmanned Aircraft Vehicles (UAV) Intelligent Autopilot Automated Robot Systems

Software Engineering & Security

Firmware Security Software Security Networking Protocol Design TCP/IP Protocol Stack Linux System Programming Kernel Hacking

Tools & Languages

Python C/C++ Java Golang Linux Shell Programming Docker Ansible GIT OpenCV Tensorflow ROS

著作 & 獎項 (Publications & Awards)

Journal & Conference Papers

S. -W. Chao and F. -L. Lian, "A Self-Adaptive Frequency Decomposition Approach for Denoising to Enhance Data-Driven Learning of Cyclic Time Series in Medical Signal Estimation," in IEEE Access, vol. 13, pp. 5236-5247, 2025, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3525152.

C.R. Lin and Shiang-Wei Chao, "A Multicast Routing Protocol for Multihop Wireless Networks", IEEE GLOBECOM'99

F.Y. Leu and S.W. Chao, "A Distributed Database Architecture and its Query," Proceedings of National Computer Symposium, Dec. 1997, A38-A42.

Patents

趙尚威, "用於人體之特徵辨識方法及其系統",中華民國台灣專利 I790414, Jan 2023
趙尚威, "特徵辨識方法及其系統",中華民國台灣專利 I779488, Oct 2022
趙尚威, "基於多重物體之視覺活動識別系統",中華民國台灣專利 I759534, Apr 2022
趙尚威, "推播決策輔助方法及其系統",中華民國台灣專利 I739388, Sep 2021
黎少倫, 趙尚威, "雲端遷移系統",中華民國台灣專利 I699657, July 2020
趙尚威, "無骨幹無線行動網路之代表行動台系統",中華民國台灣專利 453057, Sep 2001

Awards

經濟部工業局 AI智慧人才培訓之星(廣宣科技), Nov 2019
經濟部工業局授獎AI應用創業銅獎, Nov 2018
經濟部工業局 AI智慧應用人才培育認證機構(廣宣科技), Oct 2018
經濟部工業局 AI人才解題優等獎兩座, Oct 2018

開設課程 (Courses)

計算機結構

了解計算機結構的基本概念及組成，掌握計算機的指令集架構與設計，學習其存儲器層次結構與管理，並熟悉各種現代計算機結構的趨勢與發展。

微處理器架構

了解微處理機與微控制器的基本概念及應用，掌握各類微處理機的技術特性與組成，學習其指令集結構和組合語言，並熟悉程式設計與實作，最終能夠設計與實現基於微處理機的嵌入式系統應用。

演算法

學習演算法的設計、分析與實作，掌握常見演算法的原理與應用場景，並培養解決複雜問題的邏輯思維與效率優化能力。

資料結構

介紹各種基本與進階的資料結構，了解其特性與適用場景，並學習如何選擇與實作最適合的資料結構來解決程式設計問題。

作業系統

深入探討作業系統的核心概念與原理，了解行程、執行緒、記憶體管理、檔案系統與I/O等機制，使學生了解現代計算機系統的運作、管理與資源分配方式。

程式設計

(C/C++, Python, Java, JavaScript) 程式語言的基本語法與概念，熟悉其標準庫與常用第三方套件，掌握程式設計的基本技巧與實作，並提高問題解決能力與編程思維。

機器視覺導論

讓學生了解深度機器視覺的基本概念和原理，熟悉其各種方法和技術，培養應用深度機器視覺解決實際問題的能力，並了解最新的技術和應用。

時間序列訊號

讓學生了解時間序列訊號的基本概念和特性，熟悉不同類型的時間序列模型和方法，培養對時間序列訊號的分析、預測和控制的能力。

機器學習與前沿趨勢

讓學生了解機器學習的基本概念和原理，熟悉其各種方法和技術，培養應用機器學習解決實際問題的能力，並了解最新的技術和應用。

數位邏輯設計

讓學生了解邏輯數位電路的基本概念和原理，培養設計和分析基本邏輯閘、組合邏輯電路與時序邏輯電路的能力，並了解最新的邏輯數位電路技術和應用。

計算機概論

讓學生了解計算機科學軟硬體的基本概念和原理，培養對軟硬體設計和分析的基本能力，並熟悉主流程式語言和開發環境，具備持續學習能力。

部落格文章 (Blog)

2023年10月26日

文章標題範例：淺談生成式AI的未來發展

生成式AI，特別是大型語言模型（LLMs）的出現，正在徹底改變我們與技術互動的方式。從學術研究到產業應用，其潛力無窮... (點擊閱讀更多)