主要课程：信号处理、 机器学习 、计算机视觉、 高级信号处理、 深度学习、 生物识别
学习成绩：机器学习95分，系统控制94分，深度学习80分，生物识别75分，信号处理76分，计算机视觉68分，均达到或 者接近‘优秀’成绩（70分)
GPA: 专业前5%,硕士目前均分80分，70分以上能拿一等学位，且全校仅不超过10%能拿一等学位
求职类型：全职
意向岗位：计算机视觉算法工程师（实习）
意向城市：广东广州
薪资要求：面议
求职状态：随时到岗
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求职意向
求职类型：全职
意向岗位：计算机视觉算法工程师（实习）
意向城市：广东广州
薪资要求：面议
求职状态：随时到岗
教育背景
实习经验
自我评价
其他信息
自学吴恩达课程《机器学习》，《神经网络和深度学习》，《改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化》，《 卷积神经网络》；
阅读AlexNet, ResNet, GoogleNet,DenseNet等神经网络相关的论文，以及一些图像处理特征提取的相关论文。
技能特长
具有数学、信号处理、图像处理、机器学习、深度学习理论基础，在作业和毕业设计中编程实现了一些小项目；
了解C++，能熟练使用Matlab, python，熟悉pytorch框架 ；
具备数学，信号处理和图像处理知识，以及机器学习和深度学习相关知识；
CET4级，6级。
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