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个人介绍
作为一名经验丰富的人工智能专家，我专注于图像处理和自然语言处理 (NLP)，掌握并应用多种先进模型，包括 ResNet、YOLO、CycleGAN、Transformer、BERT 和 GPT。这些技术使我能够在图像分类、对象检测与跟踪、图像生成、音频识别、人脸识别、翻译以及聊天机器人等领域构建高效且准确的解决方案。我的工作以卓越的性能和高准确率为核心，致力于推动创新技术在不同应用场景中的有效落地。
此外，我具备出色的全栈 Web 开发能力，能够将复杂的人工智能模型无缝集成到 Web 应用中。使用 React 作为前端框架，Django 作为后端服务，MongoDB 作为数据库管理系统，我开发了多款由 AI 驱动的 Web 应用，提升用户操作效率并优化用户体验。同时，通过 RESTful API 部署机器学习模型，确保服务器和 Web 平台间的流畅交互，提供稳定且高效的服务。
在团队协作方面，我具备强大的领导能力，能够协调跨职能团队的工作，确保项目顺利完成。凭借我在人工智能与 Web 开发领域的综合优势，我能够提供全面且可扩展的解决方案，将尖端技术与友好、高效的用户体验相结合，助力企业实现数字化转型。
工作经历
2022-03-15 -2023-11-30Maxis远程AI专家
• AI 模型开发/微调: 领导了基于先进 AI 模型的图像识别系统的设计与实现，使用了 ResNet、EfficientNet、SSD 和 YOLO 等技术。成功部署了 AI 驱动的面部识别和物体检测解决方案，显著提升了识别精度和系统性能，为多种应用场景提供了高效、可扩展的智能视觉解决方案。 • 手势识别项目:使用 卷积神经网络 (CNN) 和 OpenCV 开发了手势识别系统，并成功将该 AI 解决方案集成至 Maxis 的移动应用程序中。通过这一创新，用户能够通过手势控制设备，极大提升了应用的可访问性和用户交互性，提供了更加便捷的用户体验。 • 后端集成: 使用 Django 和 PHP 构建并维护后端服务，确保与 AI 模型和 API 的无缝集成。同时，利用 MySQL 优化后端流程，实现高效的数据存储与检索，成功将响应时间缩短了 5%。这一改进显著提升了系统的性能与用户体验，为快速、可靠的服务打下了坚实基础。 • 团队协助:与跨职能团队紧密合作，包括前端开发人员、数据科学家和产品经理，确保成功将 AI 功能集成到 Maxis 的应用程序中。在制定 AI 部署和后端开发标准方面
2021-06-01 -2021-12-15Shopee远程
• 自动化工具开发：运用 Python 和 Selenium 设计并实施自动化网页抓取脚本，以系统化收集产品价格、客户评论和竞争对手信息，增强市场情报的深度与广度。 • 情绪分析：采用机器学习技术，利用 NLTK 和 scikit-learn 等库对客户评论进行深入的情绪分析，识别积极与消极情绪。这一分析为产品开发和营销策略提供了重要依据，客户满意度提升了 20%。 • 数据分析：借助 Pandas 和 NumPy 进行全面的数据处理与分析，揭示消费者行为趋势，从而推动营销活动的战略调整，成功提高转化率 10%。 • 跨职能协作：与营销和产品团队紧密合作，从抓取的数据中提取可行的见解，促进决策流程的优化和平台产品展示的改进。
教育经历
2015-09-15 - 2020-07-28天津大学计算机科学与技术本科
在天津大学（2015-2020）攻读硕士学位，专注于计算机科学，主要研究方向为图像处理和自然语言处理。参与多个项目，开发基于深度学习的图像识别和文本分析模型，发表多篇论文。实习于知名科技公司，参与相关AI应用开发。担任计算机协会副会长，组织技术活动，促进交流。掌握Python、O
资质认证
技能
作品
本项目旨在开发一个集成先进技术的医疗服务机器人，旨在提升医疗服务的效率和质量。项目的核心技术包括： 1. LangChain：用于构建和管理复杂的对话流程，确保机器人能够理解和响应用户的需求。 2. 大型语言模型（LLM）：实现自然语言处理，使机器人能够进行智能对话，提供准确的信息和建议。 3. React：用于构建用户友好的前端界面，提升用户体验，确保与用户的交互流畅且直观。 4. Django：作为后端框架，负责处理数据管理和业务逻辑，确保系统的稳定性和安全性。 5. MongoDB：用于存储和管理用户数据及医疗信息，支持灵活的数据查询和分析。 该医疗服务机器人将提供多种功能，包括预约管理、健康咨询、药品信息查询等，帮助患者更好地获取医疗服务。同时，通过智能化的服务，减轻医疗人员的负担，提高整体医疗效率。
02024-11-05 22:35
本项目旨在识别20种手势，以控制电脑和*。所识别的手势包括：中文数字手势1至10、OK手势、C型手势、手掌手势、手掌打开/关闭、以及摇滚手势（向上/向下/向右/向左）。每个手势在识别之前都会被指定对应的电脑或*动作。通过这一系统，我们将实现仅凭摄像头即可自动控制电脑和*的功能。 1. 用电脑/*的摄像头实时监控手势 2. 用YoloV5模型自动识别手势 3. 按照识别结果控制电脑/* 4. 图像处理速度为0.03s/frame
02024-11-05 22:36
帮机器人自动识别果实 关键技术：python，C++, opencv, pytorch, YoloV5, scikit-learn 1. 用机器人内置的镜头拍下果树 2. 用YoloV5自动识别果实位置，并把结果传给机器人 3. 自动摘下果实（当时识别的是梨子） 4. 处理速度为0.02秒/张
02024-11-05 22:36
