1. 本科及硕士期间数学方面的知识训练,打下了很好的数学基础,能较快地理解现有的机器学习算法。精通深度学习的各种算法,计算机视觉,自然语言处理,知识图谱,数据分析挖掘,文本挖掘,keras,tensorflow,pytorch 对当前流行的CNN、RNN等网络框架和监督学习、强化学习等算法有了更深的认识。3多年的学习和工作历练,具备了很强的自我学习能力,能很快地吸收新的知识和技能。同时,具备了扎实的科研基础、团队合作意识、责任感及适应能力。
研发一套对视频进行智能检测、标注和识别的软件系统
个人职责: 针对项目任务,负责视频(足球和篮球比赛)动作分类、视频中目标的检测等相关深度神经网络模型的调研及网络框架的理解,如:Two-stream CNNs、Faster R-CNN等,并在Windows/Linux环境下搭建部分网络模型的框架。