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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
算法工程師找工作簡(jiǎn)歷范文
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/09/01 23:40:17
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求職意向

算法工程師 河南鄭州 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 自動(dòng)化(全日制本科)

自動(dòng)控制原理、電路、數(shù)電、模電、PLC、單片機(jī)、微機(jī)原理

2020.x -2020x 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué) 儀器儀表工程(全日制碩士研究生)

圖像識(shí)別、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、專業(yè)英語(yǔ)

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x  

項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 面向轉(zhuǎn)爐煉鋼終點(diǎn)判定的圖像識(shí)別方法研究 助理工程師

    參與昆明鋼鐵控股有限公司與導(dǎo)師合作的轉(zhuǎn)爐煉鋼爐口火焰識(shí)別的研究項(xiàng)目,通過對(duì)工業(yè)相機(jī)采集的爐口火焰視頻進(jìn)行逐幀分析,連續(xù)實(shí)時(shí)的預(yù)測(cè)出當(dāng)前熔池內(nèi)的碳含量和溫度;模型主要采用的是深度學(xué)習(xí)模型,本人主要負(fù)責(zé)工作如下:  

    1.搭建了實(shí)驗(yàn)室的Windows和Linux系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)環(huán)境,使用Tensorflow、Keras等深度學(xué)習(xí)平臺(tái)建立了基于CNN、改進(jìn)型CNN-RBF等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和爐口彩色火焰圖像TFrecords數(shù)據(jù)集;  
    2.訓(xùn)練模型的過程中,根據(jù)模型的損失loss變化曲線,分析原因并根據(jù)結(jié)論不斷的調(diào)整內(nèi)部參數(shù),使整個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型達(dá)到最優(yōu); 
    目前此模型在測(cè)試集下可達(dá)到83%左右的命中率,具有較大的實(shí)用價(jià)值,且仍然具有提升空間。

2020.x -2020x  深度學(xué)習(xí)工程師

自我評(píng)價(jià)

    學(xué)習(xí)能力強(qiáng),在參與導(dǎo)師的項(xiàng)目中,獨(dú)立自主的完成了從深度學(xué)習(xí)環(huán)境的搭建到最終模型的訓(xùn)練; 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法有濃厚的興趣,經(jīng)常關(guān)注人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)規(guī)則等常見算法,希望通過實(shí)習(xí)能夠增加實(shí)際做項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn),鍛煉自己遇到實(shí)際問題時(shí)解決問題的能力,為公司創(chuàng)造價(jià)值。

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