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錘子簡(jiǎn)歷品牌推廣師
算法工程師??深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)歷范文
作者:錘子簡(jiǎn)歷 2023/09/02 09:30:11
閱讀 110

求職意向

算法工程師??深度學(xué)習(xí) 北京 薪資面議 隨時(shí)到崗

教育背景

2020.x -2020x 碩士|軟件工程 錘子簡(jiǎn)歷大學(xué)

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

工作經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 中國(guó)科學(xué)院深圳技術(shù)研究院 算法工程師|數(shù)字所高性能計(jì)算中心

工作描述:在該公司主要為負(fù)責(zé)撰寫國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目申請(qǐng)書及其相關(guān)的論文和相關(guān)專利,多次參加深度學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)講座。主要工作內(nèi)容有:1.國(guó)內(nèi)外深度學(xué)習(xí)最前沿的情況進(jìn)行調(diào)研;2.申請(qǐng)書方案的整理和創(chuàng)新;3.申請(qǐng)書、論文和專利的撰寫;4.利用Tensorflow實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)模型,進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。

實(shí)習(xí)經(jīng)驗(yàn)

2020.x -2020x 中科院數(shù)字所 AI實(shí)習(xí)生

項(xiàng)目1:糖尿病視網(wǎng)膜病變等級(jí)識(shí)別系統(tǒng) 

語言平臺(tái):Python、Tensorflow 
簡(jiǎn)要描述: 該項(xiàng)目可以有效利用少量帶標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行疾病識(shí)別,其內(nèi)部思想主要是對(duì)抗學(xué)習(xí),從而達(dá)到納什平衡,可以有效的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布和判別其疾病類別,是個(gè)有效的疾病診斷系統(tǒng)。  
設(shè)計(jì)步驟: 利用python和OpenCV等圖像庫(kù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取和預(yù)處理。 利用Python和Tensorflow對(duì)模型搭建并設(shè)計(jì)其損失函數(shù)。 通過數(shù)據(jù)特征和模型特點(diǎn)等來進(jìn)一步優(yōu)化,提供準(zhǔn)確率。

2020.x -2020x 中科院數(shù)字所 AI實(shí)習(xí)生

項(xiàng)目2:基于張量列分解的密集連接型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究  

語言平臺(tái):Python、Tensorflow 
簡(jiǎn)要描述: 本項(xiàng)目將張量列分解應(yīng)用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層,可以有效的減少網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)。 
設(shè)計(jì)步驟: 構(gòu)建適合心腦血管疾病診斷的密集型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 將張量列分解引入密集型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層。 利用基于張量列分解的密集型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行心腦血管疾病識(shí)別。

自我評(píng)價(jià)

為人隨和,喜歡參加有意義的活動(dòng),在學(xué)校期間參加過多次志愿者活動(dòng); 

喜歡不斷的學(xué)習(xí)強(qiáng)化自己,有良好的代碼編寫習(xí)慣; 
樂于團(tuán)隊(duì)合作,日常 學(xué)習(xí)生活中虛心請(qǐng)教同學(xué)問題; 
吃苦耐勞,善于總結(jié)日常遇到的問題。

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