圖像處理（算法）工程師、人工智能（算法）工程師、數據科學家

一.研涯總目標

1.達到畢業要求（發明專利公開或者實用新型專利受權（√）、英語四級（√）、畢業課題實物（√）、畢業論文）

2.勝任圖像處理（算法）工程師、深度學習（算法）工程師、數據科學家

3.英語六級

4.Wpp

二.崗位要求（圖像處理（算法）工程師）

1.理論研究：圖像處理理論算法（圖像融合、拼接、識別、定位）（√）、機器學習算法（√）、深度學習理論（√）

2.編程語言：c（√）、c++（√）、python（√）

3.深度學習：Keras（√）、caffe、Tensorflow（√）等框架

4.經常使用工具：OpenCV（√）、MATLAB（√）、Halcon、QT、VS2010（√）

5.項目經驗：基礎語言項目經驗（√）、機器視覺項目經驗（人臉識別（√）、車牌識別、二維碼識別（√））、可視化編程項目經驗（QT）

6.數學基礎：線性代數（√）、優化理論、泛函分析

7.外語水平：英語六級

三.崗位要求（深度學習（算法）工程師）、人工智能（算法）工程師

1.理論研究：機器學習算法（√）、深度學習算法（√）

2.編程語言：c（√）、c++（√）、python（√）

3.經常使用框架：Keras、caffe、Tensorflow（√）

4.機器學習：監督學習、非監督學習、數據處理與模型調優（√）

5.數據挖掘：百度音樂系統文件分類、千萬級P2P金融系統反欺詐模型訓練

6.深度學習：BP神經網絡（√）、卷積神經網絡（CNN）（√）、遞歸神經網絡（RNN）（√）、AutoEncoder自動編碼器（√）、多層LSTM（√）、生成對抗網絡（√）、finetune及遷移學習（√）、irgan、孿生網絡

7.Python：容器、淺拷貝深拷貝、高階函數、lambda表達式、約舍夫環問題、模塊和高級包、時間庫、併發庫科學計算庫、matplotlib可視化會圖庫、鎖和線程、多線程編程（√）

8.項目經驗：基礎語言項目經驗（√）、機器視覺項目經驗（人臉識別、車牌識別、二維碼識別）、可視化編程項目經驗（QT）（√）

9.數學基礎：數據分析、機率論、線性代數、凸優化、微積分、古典模型、逼近論、牛頓法、梯度降低（√）

10.外語水平：英語六級

四.崗位要求（數據科學家）