硕士毕业于浙江大学信息与电子工程学系,2004 年后一直从事算法开发工作,2004 - 2016 年间一直在芯片设计领域,从事图像处理、视频压缩、流媒体处理等方向的算法开发工作,曾任职于联发科等芯片设计公司,期间获得 8 项发明专利。之后主要从事 AI 相关算法的研究和工程落地,主要研究领域包括人脸检测 & 识别、视频特效的 GPU 渲染以及一站式分析、训练、部署的模型平台,也负责风控、广告获客、智能营销场景的各类机器学习模型开发,熟悉各类数据挖掘技术。

硕士毕业于浙江大学信息与电子工程学系,2004 年后一直从事算法开发工作,2004 - 2016 年间一直在芯片设计领域,从事图像处理、视频压缩、流媒体处理等方向的算法开发工作,曾任职于联发科等芯片设计公司,期间获得 8 项发明专利。之后主要从事 AI 相关算法的研究和工程落地,主要研究领域包括人脸检测 & 识别、视频特效的 GPU 渲染以及一站式分析、训练、部署的模型平台,也负责风控、广告获客、智能营销场景的各类机器学习模型开发,熟悉各类数据挖掘技术。
本次分享将会介绍两个机器学习在金融领域的探索落地场景:1. 用深度学习提取时序数据的特征,并赋能风控和智能营销场景的案例;2. 同亚马逊 AI Lab 合作,用 DGL 框架提取关系网络特征,并赋能在反欺诈领域的案例。
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