人工智能专业本科，主攻方向：计算机视觉和生成对抗网络
具有深度学习模型的搭建开发，训练调优，预测部署能力，具备一定的paper复现能力
熟练使用的深度学习框架：pytorch，paddlepaddle等
掌握的生成对抗网络模型：
图像转换：CycleGAN、Pix2Pix
唇形生成：Wav2lip
图像生成：DCGAN、ProGAN、StyleGAN
实景动漫化：AnimeGAN V2
人脸动漫化：Photo2Cartoon
掌握的计算机视觉算法：
分类：VGG、GoogLeNet、ResNet系列、MobileNet系列
检测：SSD、Faster RCNN、YOLO系列
分割：U-Net、PSPNet、DeepLab系列（最近在做第十七届智能汽车竞赛的车道线分割模型）
对于自然语言处理方向也有一定了解：GRU、LSTM、Transformer等

由于我是还在读本科，目前大三，并未做过企业项目，这里就展现一下做过的实验以及实训项目：
新海诚动漫风格迁移
面部唇形迁移
网红人脸生成
动漫人脸生成
熊猫头表情生成
cifar100图像分类
道路裂缝识别检测分割
中文新闻标题分类
问政留言文本分类
微博评论情绪识别
U-Net分割肺部医学影像
北京市空气质量预测
基于协同过滤算法电影推荐
目前在校读书，有实习意向