Jitao Zhou
بكين, الصين
Jitao Zhou
مهندس التعلم العميق وتخصص في رؤية الحاسوب
الفئة : الذكاء الإصطناعي
أنا مهندس تعلم عميق ومستشار تعلم آلي متخصص في رؤية الحاسوب، وهندسة النماذج الخفيفة، وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الصناعي. بأساس قوي في البحث الخوارزمي والنشر العملي، أساعد الشركات والباحثين على بناء وتحسين ونشر أنظمة الرؤية الذكية. خبرتي تجسر الفجوة بين نظرية التعلم العميق المعقدة والهندسة الواقعية، خاصة في البيئات التي تتطلب دقة عالية وتكاليف حسابية منخفضة. تشمل خدماتي الأساسية:
* رؤية الحاسوب واكتشاف الأجسام: تطوير وتدريب مخصص لنماذج YOLO المتطورة (بما في ذلك v5 وv8 وv10) للبيئات المعقدة، والطقس السيئ، وظروف الإضاءة المنخفضة.
* الذكاء الاصطناعي للحافة وتحسين النماذج: ضغط ونشر النماذج عالية الأداء على أجهزة الحافة (مثل NVIDIA Jetson Nano/NX) باستخدام التكميم Int8/FP16، TensorRT، وتقليم النماذج لضمان التنفيذ في الوقت الحقيقي وبتأخير منخفض.
* حلول الذكاء الاصطناعي الصناعية والزراعية: تصميم أنظمة كشف العيوب الآلي، دمج التعلم الآلي في خطوط مراقبة جودة التصنيع التقليدية، وتطوير نماذج قوية للكشف عن الأمراض للتطبيقات الزراعية.
* تكاملات الذكاء الاصطناعي المتقدمة: تنفيذ التعلم المعزز العميق (DRL) لتخطيط المسارات الذاتية، واستخدام نماذج اللغة الكبيرة لأتمتة البيانات، وتطوير حلول ذكية لتشكيل المواد. التكديس التقني:
* الأطر: PyTorch، OpenCV، ROS * البرمجة: بايثون، ++C، SQL، MATLAB * المجالات المتخصصة: التعلم غير المراقب، تقسيم الصور الطبية/الصناعية، وهياكل قابلة للنشر على الحواف. سواء كنت بحاجة إلى إثبات مفهوم لمشروع ذكاء اصطناعي جديد، أو نظام كشف عيوب دقيق للغاية للتصنيع، أو تحسين شبكة عصبية موجودة لأجهزة الحافة الطرفية، أقدم دعما شاملا من البداية إلى النهاية من معالجة البيانات حتى النشر النهائي.
* رؤية الحاسوب واكتشاف الأجسام: تطوير وتدريب مخصص لنماذج YOLO المتطورة (بما في ذلك v5 وv8 وv10) للبيئات المعقدة، والطقس السيئ، وظروف الإضاءة المنخفضة.
* الذكاء الاصطناعي للحافة وتحسين النماذج: ضغط ونشر النماذج عالية الأداء على أجهزة الحافة (مثل NVIDIA Jetson Nano/NX) باستخدام التكميم Int8/FP16، TensorRT، وتقليم النماذج لضمان التنفيذ في الوقت الحقيقي وبتأخير منخفض.
* حلول الذكاء الاصطناعي الصناعية والزراعية: تصميم أنظمة كشف العيوب الآلي، دمج التعلم الآلي في خطوط مراقبة جودة التصنيع التقليدية، وتطوير نماذج قوية للكشف عن الأمراض للتطبيقات الزراعية.
* تكاملات الذكاء الاصطناعي المتقدمة: تنفيذ التعلم المعزز العميق (DRL) لتخطيط المسارات الذاتية، واستخدام نماذج اللغة الكبيرة لأتمتة البيانات، وتطوير حلول ذكية لتشكيل المواد. التكديس التقني:
* الأطر: PyTorch، OpenCV، ROS * البرمجة: بايثون، ++C، SQL، MATLAB * المجالات المتخصصة: التعلم غير المراقب، تقسيم الصور الطبية/الصناعية، وهياكل قابلة للنشر على الحواف. سواء كنت بحاجة إلى إثبات مفهوم لمشروع ذكاء اصطناعي جديد، أو نظام كشف عيوب دقيق للغاية للتصنيع، أو تحسين شبكة عصبية موجودة لأجهزة الحافة الطرفية، أقدم دعما شاملا من البداية إلى النهاية من معالجة البيانات حتى النشر النهائي.
أوقات العمل
- الإثنين:08h00 إلى 18h00
- الثلاثاء:08h00 إلى 18h00
- الأربعاء:08h00 إلى 18h00
- الخميس:08h00 إلى 18h00
- الجمعة:08h00 إلى 18h00
- السبت:غير موجود
- الأحَد:غير موجود
يرجى الدخول كزبون لإعطاء رأيكم



