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广州其它兼职程序员

ID：231846

追月对影

算法

公司信息：
欢聚集团

工作经验：
3年

兼职日薪：
500元/8小时

兼职时间：
下班后
周六
周日
可工作日远程
可工作日驻场（离职原因）
可工作日驻场（自由职业原因）

所在区域：
广州
白云

技术能力

战斗技能 / Skill
算法技能
1.了解机器学习算法，包括回归类、决策树、随机森林等常见机器学习算法; 2.了解深度学习算法，掌握算法原理以及过程等;
3.了解迁移学习和强化学习以及元学习领域的相关知识; 4.掌握计算机视觉方向的算法，包括相关滤波算法、视频追踪、孪生网络、关键点识别、人体姿势估计、分割等。
开发技能
1.拥有扎实的编程能力，包括 Java、Python 等语言的实现 2.掌握 TensorFlow、Torch 等主流深度学习框架
3.掌握 OpenCV 等已有机器学习和深度学习应用包 4.掌握数据爬虫、信息挖掘和数据处理等 5.掌握大数据技术下的人工智能使用 6.了解分布式并行平台的深度学习算法实现
科研经历 / Research Ex
目标追踪领域相关科研研究
1.了解深度学习和相关滤波、视频追踪相关算法; 2.主要从事迁移学习、元学习以及注意力机制等方面的研究; 3.目前较为流行的图像识别类最新研究算法使用，如胶囊网络等; 4.完成论文《基于智能决策的视频目标追踪算法》、《基于胶囊网络的大肠癌组织分类研究》 5.全国大学生创新创业项目——人工智能类(智能交通标识语音助手)

项目经验

黑龙江省第一届人工智能大赛(图像类)
项目介绍:为了保护濒危野生动物，采集野生鲸鱼尾巴数据用于分类使用。项目实施:采用深度学习一般流程，利用目前分类效果较好的残差网络作为主要的网络架构，对数据增强后，利用 python 语言编写，
利用 tensorflow 深度学习框架学习数据项目结果:黑龙江省第一届人工智能大赛一等奖
百度竞赛——AI 安全对抗赛
项目描述:针对图像分类任务，使用深度学习方法作为攻击方，对图片进行轻微扰动生成对抗样本，使已有深度学习模型识别错误。项目实施:通过对模型样本集增加噪声，对三个模型进行攻击(两个黑盒模型和一个白盒模型)。评价标准为扰动小，攻击命中率高。

项目经历 / Project Ex
项目名称:单目标视频分割任务
开发环境:Python+Pycharm+Linux+Anaconda
项目描述:本项目作为项目后期项目，主要用于视频分割任务。采用 HRnet 网络结构，保证高分辨率低损耗用于分割视频目标。主要数据集有 VIP、百度、supervisely 数据集用于模型训练。优化网络结构用于实际项目落地。责任描述:独立开发项目结构，模型结构的建立，构造数据集用于训练任务。实际任务分析用于模型调优、训练过程调节参数。项目名称:人体关键点识别+小目标人脸识别任务
开发环境:Python+Pycharm+Linux+Anaconda
项目描述:本项目人体关键点识别和小目标识别用于视频任务分析。主要采用 openpose、alphapose 等网络用于关键点识别任务，采用 pyramidbox 检测后识别。
责任描述:各种主流算法的实现，对比实验效果。改进实现过程，对各评价指标的权衡分析。
项目名称:广东省微生物研究所公共数据库
软件架构: Hadoop+Spark+javaFX
开发环境: Eclipse+Linux+JDK1.7+SVN+Maven
项目描述: 建立国内最大的微生物基因数据库，利用 GOS 系统高效的存储，提高效率的同时分析数据信息。责任描述:基本采用全栈的任务方式，包括前期原型设计和前后端开发以及后期维护等。

案例展示

单目标跟踪任务

视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义；且在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器
人体跟踪任务

视觉跟踪技术是计算机视觉领域（人工智能分支）的一个重要课题，有着重要的研究意义；且在军事制导、视频监控、机器人视觉导航、人机交互、以及医疗诊断等许多方面有着广泛的应用前景。随着研究人员不断地深入研究，视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展，使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器