zywCV

2021年09月 — 3000年01月

技术,人工智能,深度学习工程师

1. 深度学习： 研究和开发新的深度学习算法和模型，如CNN、GAN等。 设计和实现深度学习网络架构（卷积神经网络）。 进行模型训练和调优，选择合适的损失函数和优化算法，并进行超参数调整。 解决特定领域的问题，如图像分类、目标检测、图像识别等。 成功应用深度学习模型解决实际问题，如人脸识别、图像生成等。 2. 机器学习： 数据预处理和特征工程，包括数据清洗、缺失值处理、特征选择、降维等。 构建和训练机器学习模型，如决策树、支持向量机、随机森林等。 评估和验证模型性能，使用交叉验证、混淆矩阵等指标进行模型评估。 进行模型优化和调参，选择合适的算法和超参数来提高模型性能。 成功应用机器学习模型解决实际问题，如推荐系统、预测分析等。 3. 计算机视觉： 图像处理和分析，包括图像滤波、边缘检测、图像分割等。 目标检测和识别，使用深度学习或传统计算机视觉方法来识别和定位目标。 搭建并部署计算机视觉系统，成功应用于实际场景，如智能监控、无人驾驶等。