AI讲师人工智能讲师机器学习讲师深度学习讲师叶梓简历（机器学习深度学习强化学习人工

上海交通大学计算机专业博士毕业，在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、AI人工智能。毕业后即进入某大型软件上市公司从事大数据、人工智能等技术相关工作。在大数据应用、人工智能等方面都有着丰富的经验。

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案例及课程：

主要课程：

《数据分析与数据挖掘导论》《机器学习与深度学习》《基于深度学习的计算机视觉》《强化学习与深度强化学习》《强化学习》《大数据》

人工智能咨询项目案例：

部分项目经验：上海市经信委人工智能项目 项目负责人搭建大数据资源融合处理大平台和智能服务平台。建设智能应用系统，包括：基于NLP技术的智能系统、基于深度学习的影像识别系统、服务监管系统、基于智能推理算法的筛查系统。上海市的某领域信息化工程 总工程师采用大数据技术，建设市级档案信息平台，完成试点区县接入并采集居民相关信息，实现市级平台档案等服务，并实现所有区县的全面接入。为解决超量数据的存储与计算的问题，还搭建了存储全市数据的云计算平台，并在其上进行了基于大数据的分析和挖掘工作。部分人实践案例：人体姿态识别初步需求：捕捉人体运动动态

1、获取到视频流，并将视频分解为多帧2维的图像，

2、通过深度学习中的关键点检测算法会识别并标记出身体特点的部位，

3、通过算法将关键点连接到一起，形成不同角度下的姿势表现，

4、并以人体姿势骨架的形式将人体姿势呈现出来，并最终实现可视化

识别结果：在训练集上的正确率: 95.93%；在验证集上的正确率: 87.08%土方车识别系统典型的深度学习模型就是包含很多个隐含层神经网络，如：CNN；CNN及其拓展模型主要用于图像识别、目标检测等领域；CNN的关键技术包括：卷积、共享权重、池化采样、非线性激活等。技术路线： 利用基于TensorFlow+Keras的深度学习框架；利用GPU提高训练速度；搭建了特定结构的CNN模型： 两个卷积层；一层最大池化；ReLU激活函数；通过Dropout避免“过适应”；最后是全连接层。结果：识别率达到：98%

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