飔拓武汉高校“大数据+人工智能”演讲活动——第二站:武汉理工大学
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演讲主题:机器人与人工智能
在华中师范大学的演讲落幕后,想必大家已经迫不及待的想再次目睹李博士的演讲。当然,我们是不会让大家失望的,李博士将在武汉理工大学围绕“机器人与人工智能”展开精彩的演讲。
活动时间:
10月14日 19:00-21:00
地点:
武汉理工大学(南湖校区)理学院办公楼312
活动流程:
18:30-19:00 入场签到
19:00-19:45 机器人的发展与趋势
19:45-20:00 休息
20:00-20:45 人工智能与未来
20:45-21:00 飔拓工作室报名
李成华博士
加拿大约克大学信息技术学院 | 博士后
加拿大圣弗朗西斯泽维尔大学 | 数学统计和计算机科学学院 | 博士后
美国麻省理工大学 (MIT Media lab) 媒体实验室 访问科学家
曾任京东DNN Lab首席科学家
曾任海信集团国家重点实验室高级数据挖掘专家(技术最高级别)
现场招聘职位:
职位一:深度学习工程师
岗位描述:
深度学习技术的研究和开发, 负责图像识别或自然语言处理。
任职要求:
1. 硕士及以上学历.
2. 理解机器学习的常用分类,预测,聚类模型和优化算法.了解常用的特征降维方法.
3. 熟悉深度神经网络和常用的模型,如CNN, DBN,LSTM,RNN等.
4. 对常用的深度学习工具,如Mxnet,Theano或Tensorflow等有实践经验,掌握调参策略.
5. 熟悉深度学习的一般应用,如图像识别或自然语言处理。
6. 有一定的英文阅读能力和书写能力;能够跟踪学术界和工业界的最新研究成果。
7. 对技术有热情,愿意挑战新的算法和新的领域,敢于超越技术极限,致力于研发一流的技术。
职位二:自然语言处理工程师
岗位描述:
1. 负责团队文本挖掘相关的研发工作。
2. 负责领域知识图谱的构建及NLP开源工具的二次开发和封装。
3. 负责文本特征的提取,特征表示和降维。
4. 负责对话系统的设计与开发。
任职要求:
1. 本科及以上学历。
2. 熟练掌握java语言及常用包。
3. 理解机器学习的常用分类,回归,聚类模型和优化算法.了解常用的特征降维方法.
4.了解自然语言处理中词法,语法和语义分析的问题,如分词,词性标注,命名实体识别,信息抽取,词义消歧,主题模型等。
5. 有舆情分析或者自动问答方面的经验。
6. 理解自然语言处理常用的算法,如WORD2VEC,CRF,LDA,LSA,SVD等,并有实践经验。
7. 有知识图谱等相关领域的经验优先。
职位三:图像处理工程师
岗位职责:
深度学习技术在图像识别领域的研发。
任职要求:
1、本科及以上学历
2、熟练掌握模式识别和图像处理领域的基础理论和方法,有丰富的相关研究经验;
3、熟悉深度神经网络在图像分类和分割等领域的常用模型, ResNet, Unet, Fast RCNN等
4、对常用的开源实现,如Mxnet,Theano或Tensorflow等有实践经验,掌握调参策略.
5、有一定的英文阅读能力和书写能力;能够跟踪学术界和工业界的最新研究成果。
6、优秀的分析和解决问题的能力,富有想象力, 对技术有热情,愿意挑战新的算法和新的领域,敢于超越技术极限,致力于研发一流的技术。
第一站回顾:
主办方:飔拓
协办方:数盟社区、武汉理工大学理学院