我最近幾年的研究主軸是以深度學習的方法針對複雜的預測或推估問題提高其準確程度，這在現實世界有許多應用，但在我已發表的學術論文則以PM2.5為主，未來研究希望深入挑戰更多其他困難問題。由於是複雜的問題，若只是套用或稍微調校既有的深度學習模型是遠遠不夠的，需要非常深入地了解資料與問題的癥結，然後設計模型架構、設計訓練損失函數等等，甚至也需要拓展一點理論。我最近也關心人工智慧模型本身的安全議題，這部分是最近一年參與臺灣資安科技研究中心之子計畫的進行中研究。在較早之前，博士班時期是研究計算理論的問題，而第一份博士後研究的工作則是加入交大電資中心針對軟體定義網路(SDN)的研究計畫，處理SDN環境中封包傳遞與資訊安全的問題。

歡迎對於上述議題或研究有興趣，願意努力　願意接受挑戰的研究生來找我談一談。