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# 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.