pt5jvslni/Chapter4/刘昊.md

# 个人资料

|姓名|电话|电子邮箱|现居地|
|-------  | -------- | ----- |----|
| 刘昊| 13548507899| 690515880@qq.com| 长沙|


# 教育经历

|毕业院校| 专业|学历|时间|
|-------  | -------- | ----- |---|
| 中南林业科技大学| 计算机应用技术| 硕士 |2015-2018|
|湖南大学|    自动化     |   本科    |2008-2013|


# 工作技能

## python

掌握各种机器学习深度学习框架：

 - numpy 转换数据类型
 - pandas 获取数
 - matplotlib 可视化结果
 - sklearn 机器学习框架
 - tensorflow ,keras 深度学习框架

## 机器学习与深度学习:

掌握各种机器学习深度学习算法原理：

- 分类回归算法：knn、线性回归、逻辑回归、softmax回归、支持向量机、adaboost、神经网络

- 聚类：kmeans、DBSCAN

- 降维：PCA、线性判别分析、多维缩放、等度量映射、局部线性嵌入

- 卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VggNet、Inception、ResNet
- 循环神经网络：GRU、LSTM

# 工作经历

## 湖南省智擎科技有限公司

工作时间：2019年3月-至今

工作内容：

- 在educoder平台(www.educoder.net)上编写机器学习、深度学习、人工智能方向的实训内容与挑战关卡(设计学生在完成编程任务时所需要的数据集、代码框架、评测脚本等)。

- 开发智能评测程序。程序的输入为关卡的预期输出和实际输出，程序的输出为实际输出在语义上是否与预期输出一致。

工作业绩：

- 为南京大学周志华团队编写机器学习实训、国防科技大学牛新教授编写深度学习原理与实践实训、湘潭大学院长编写人工智能导论实训共45个。

- 采用LSTM网络训练出智能评测程序模型AUC值超过0.8。

- 编写机器学习与数据挖掘教材

- 业余时间参加 kaggle的 Generative Dog Images 比赛(现有652支队伍参赛，比赛于8月10号结束)。该比赛是kernel only的比赛，需要在kaggle的kernel中训练一个GAN模型，用以生成出真实的狗的图像。在本次比赛中，使用memorization GAN来生成狗的图像，现已获得MiFID为7.21833，排名为第31名的成绩(已处在银牌区)。

![](1564194887(1).jpg)


## 自兴人工智能

工作时间：2018年4月-2019年2月

工作内容：

染色体特征提取与识别

工作成绩：

采用卷积神经网络的方法进行图像分割，来解决染色体重要部分重叠的问题，将IOU提升到0.74.