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熊帅帅

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emailzhangwei@example.com
city北京
birth23
gender
job深度学习实习开发
job_status在职
intended_city北京
max_salary8k-12k
头像
教育经历
北京大学
211
计算机科学与技术
本科
2019.092023.06
  • 系统学习了计算机基础课程,包括《数据结构与算法》《操作系统》等,为深度学习的学习打下坚实基础。
  • 期间参与过一些小型编程项目,锻炼了代码编写和问题解决能力。
工作经历
百度
技术领先
深度学习研究院
深度学习实习工程师
模型训练数据处理
2022.072023.03
北京
  • 协助团队进行深度学习模型的搭建与训练,参与了图像识别方向的项目。
  • 负责数据预处理工作,对海量图像数据进行清洗、标注,处理数据量达[X]万张,使数据质量提升[X]%,为模型训练提供高质量数据支撑。
  • 参与模型调优,通过调整超参数等方式,使模型在测试集上的准确率从[X]%提升至[X]%。
字节跳动
创新企业
AI实验室
AI算法实习生
AI算法自然语言处理
2023.042023.07
北京
  • 参与自然语言处理相关的深度学习项目,负责文本分类模型的开发。
  • 构建了包含[X]万条文本数据的训练集,运用多种深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)实现模型,在验证集上的准确率达到[X]%。
  • 与团队成员协作,优化模型推理速度,使其在实际应用场景中的响应时间降低[X]%。
项目经历
自动驾驶目标检测系统
算法实现与优化
百度
2022.072023.03
  • 项目名称:基于深度学习的自动驾驶目标检测系统。
  • 担任角色:算法实现与优化。
  • 项目描述:使用YOLO系列算法进行目标检测模型开发,收集并标注了[X]万张道路场景图像数据。通过改进网络结构(如添加注意力机制),使模型在复杂路况下的检测准确率提升[X]%,实时性满足自动驾驶要求(处理速度达[X]帧/秒)。
智能客服对话生成模型
模型训练与调试
字节跳动
2023.042023.07
  • 项目名称:智能客服对话生成模型。
  • 担任角色:模型训练与调试。
  • 项目描述:基于Transformer架构构建对话生成模型,利用[X]万条客服对话数据进行训练。通过调整训练策略(如学习率衰减、数据增强),使生成回复的相关性和流畅度明显提升,在测试集上的BLEU值提高[X]%。
个人总结

具备扎实的深度学习理论基础,熟悉常见的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)和算法(CNN、RNN、Transformer等)。 有实际项目经验,能够独立完成深度学习模型的开发、训练和优化工作,在数据处理、模型调优方面有一定成果。 学习能力强,对新技术保持高度关注,善于团队协作,能快速适应互联网行业的工作节奏。

技能专长
深度学习框架(TensorFlow/PyTorch)
Python编程
数据处理与分析
荣誉奖项
全国大学生数学建模竞赛二等奖
其他信息
开源项目贡献:
  • 参与GitHub上的[项目名称]深度学习开源项目,提交[X]次代码,优化了数据加载模块,使数据加载速度提升[X]%,获得项目维护者的认可。

深度学习实习开发简历模板

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