從大二開始我就跟著老師做實驗，狀態進入比較快速，在這段期間因為還有課業的壓力，一開始有點消化不了，尤其是在剛接觸機器學習的時候，因為大部分都是自學的緣故，所以花了很多時間在上網看資料、程式碼，但這過程中很有趣，尤其在實作練習上，對於一個我從來沒看過的概念，沒有寫過的程式碼，深深的吸引我的注意。​
而我們這次的大主題為高爾夫揮桿姿勢校正，除了老師以外我們都沒有接觸過高爾夫，我對於運動方面都不太了解，導致一開始會不太知道此研究的目的在哪，在做的過程中才慢慢了解姿勢對於高爾夫的重要性，而在數據的收集也是相當困難的，必須要找到揮得很好的與初學者，老師也是花了一番功夫才找到人。而在一開始我們在分揮桿階段的時候，因為資料量非常大，花了很多的時間，還有需要把AlphaPose抓錯的骨架校正回來，過程中也消耗了很多的耐心，之後在訓練的時候，也碰到很多的問題，在一一的解決之後，這一份成就感是很棒的感受，從問題中慢慢解決的過程是非常有趣的。
在撰寫評分程式時相當麻煩，雖然是參考網路上的程式碼，但中間包含許多複雜的數學公式，在理解別人的程式碼花了很多的時間。在調整計算成績的方法也花了許多時間，需要反覆的測試，來達到最符合各選手的成績，為了給使用者最精準的分數。
高爾夫揮桿模型在一開始花了很多時間在研究Tensorflow Lite以及Android Studio，但因為官方的套件轉換問題，導致Tensorflow Lite無法執行，也就無法製作手機APP，這與一開始的規劃有所不同，但好在老師變換了方向，改成技術較為成熟的Tensorflow JS，網頁在製作上面確實會容易許多，而且基礎在大一都有學習過，比較容易上手，模型也成功地轉換，過程中遇到的困難很多，像是如何抓取手機的相機，亦或是影片拆分成幀數圖片，影片太大時記憶體就會成為很大的問題，對於程式掌握度以及資源分配能力有很大的考驗，但對於前端不夠熟悉的我，還在努力的掌握這些方面的技術，對於我來說是很大的挑戰，即便之前課程寫過許多網頁，但在記憶體方面頭一次遇到，當克服過去後，相信對於前端的能力可以大大的進步。
過程中還又參加中國的比賽以及論文投稿，這對於我來說是一個挑戰，怎麼把目前實習的所做的東西展現出來，而且還要能夠吸引人，包括PPT的製作、影片的錄製、文件的撰寫等，雖然中國的比賽未入圍，但是一個不錯的經驗，也了解到自己的不足之處，經過本次實習成長了不少。