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清风岸

有团队 · 可整包

人工智能工程师 · 2年经验 · Medibuddy

城市北京海淀日薪1000元/8h 时间可工作日远程

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技术能力项目经验团队情况案例展示

技术能力

AI 技能提取 | 人工智能 Django MongoDB React 机器学习自然语言处理 NLP RESTful

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。

项目经验

1. 人脸识别系统
使用 YoloV5 和 ResNet101/EfficientNet 搭建了高精度人脸识别系统，应用于记录职员考勤及会议参与情况。

工作原理：通过 YoloV5 检测图像中的人脸区域，并利用 ResNet101 提取人脸特征，与数据库中的特征向量进行匹配，从而
完成身份识别。
成果：系统识别准确率高达 100%，有效提升了出勤管理的效率和可靠性。
2. 手势识别系统
基于 MediaPipe 和 CNN 实现了实时手势识别，支持在无外设的情况下控制电脑、手机及无人机。

技术实现：借助 MediaPipe 提取手部21个关键点，结合 CNN 模型对20种手势进行分类。
性能表现：在实时视频流中，手势识别准确率达到 99.8%，确保了交互的自然性与精准性。
3. 聊天机器人开发
在在线医疗服务系统中嵌入自助聊天机器人，优化了用户体验，显著提高了无人工介入情况下的响应效率。

数据处理：通过分析用户聊天记录和医疗相关资料，提取有价值的数据，用于大模型的微调。
技术细节：借助 Langchain 对 GPT 模型进行优化，部署后的聊天机器人能够理解医疗场景的语义需求，提供即时且准确的回
复。

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