深度学习
自然语言处理
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1月前来过
人工智能讲师
长沙全职 · 500/日 · 10875/月信用正常
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个人介绍
工学硕士，研究方向为基于深度学习的自然语言处理。主持过省级研究生人工智能创新项目。能够熟练使用BERT、BART等大规模预训练模型实现自然语言任务的落地。中国研究生数学建模竞赛三等奖、有深厚的算法功底，能够使用数据分析、机器学习、深度学习的方法解决数据面的相关问题。理解能力强，能够准确get客户需求，服务意识强，以技术服务于客户。
工作经历
2021-09-01 -2022-02-28极客晨星人工智能讲师
从事教学人工智能的相关课程，包括不限于Python语法基础、人工智能数学基础、机器学习、深度学习等，能够很好的处理人际关系，并且帮助学员解决项目难题。
教育经历
2020-09-01 - 2022-05-27湖南工程学院能源动力硕士
2020年考入湖南工程学院就读能源动力方面的硕士，但对本专业不感兴趣，现热衷于使用人工智能的方法实现对能源数据的分析。
技能
作品
使用BERT的预训练模型作为先验知识，使用BART的框架作为权重。 拼接各种文献摘要的数据集，作为fune的数据集，加入人工整理的风电文献数据。 实现对风电文献摘要的自动生成。
02023-04-28 15:20
对于风电场SCADA监控系统获取的天气信息和风机状态信息，进行相关性分析，实现对有用特征的筛选。 以风电功率为目标，实现输入空间、输出空间的划分，训练集、验证集、测试集的划分。训练FNN。 对于获得的FNN，设计算法让FNN对风速求偏导，获得风速的变化率，即客观环境变量的量化。 把偏导数和功率值作为时序模型，放入LSTM-attention中进行训练，获得的模型对风电功率的预测准确率达94%。
02023-04-28 15:21
首先，使用爬虫获取上证指数从发售以来每日 的收盘价。 对收盘数据进行归一化、划分输入输出空间、划分训练集测试集等数据预处理工作。 使用LSTM对上证指数进行预测，调节模型参数。 准确度达到95%以上。
02023-04-28 15:22
