自己紹介
これまで心がけてきたことは、顧客の課題を解決したいという思いです。顧客のニーズを探るために、データの
■活かせる経験・知識・技術
ディープラーニング（深層学習）における研究経験・実務経験
・ 論文で紹介されている数式や擬似コードを元に、PyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングのフレームワークを用いて画像認識の手法、Semantic Segmentationの手法、生成モデルの手法（VAE 、GANなど）を実装した経験がある。
・ ディープラーニング（深層学習）の手法に関する英語の論文を読んで理解することができ、GitHubに公開されているコードを理解できる。たとえば、画像認識(GoogLeNet, ResNet, SENet, MobileNet、Vision Transformerなど) 、物体認識(Faster R-CNN, SSD, YoLo, FPNなど)、自然言語処理（Transformer、BERT、GPT-3、など）、拡散モデル（SBM（スコアベースモデル）、DDPM（Denoising diffusion probabilistic model）など）について、論文を読み、コードを理解している。
・ 日本ディープラーニング協会（JDLA）で試験委員を務めている。
・ G検定、E資格を保有している。
・ ディープラーニングの資格に関する本の執筆や、有料セミナーの講師を経験した。
データマイニング・機械学習における研究経験・実務経験
データマイニングの研究で博士号を取得した後、役所や企業において、自ら率先して課題を見つけ、課題解決のために検証を繰り返して、課題解決を行ってきた。そのために、最新の論文で紹介されている機械学習やデータマイニングの手法の調査を行ってきた。たとえば、Hive・SQLやPython・Rなどによって、アンケートの集計システムやアンケートの回答確率を予測するシステムの開発、広告配信システムにおける機械学習の部分の開発経験がある。
クライアント折衝経験
顧客からの要望を元に要件を決めて、チームで分析プロジェクトを進め、顧客の要望を満たすレポートを作成し、報告を行った経験がある。
語学
業務では、英語の論文を読んだり、同じプロジェクトの外国人メンバーと英語でコミュニケーションを取ったりして、プロジェクトを進めていた経験がある。
■社内表彰
自社の発展に貢献したことを認められ表彰された。（2019年10
- 稼働時間の目安
- 対応可能です
- 得意なカテゴリ
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ChatGPT開発AIチャットボット開発機械学習・ディープラーニングデータ分析・統計解析
- 得意な業種
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IT・通信・インターネット広告・イベント・プロモーション工業・製造
- 得意なスキル
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AI開発 10年以上Python 5年データマイニング 15年以上人工知能 15年以上機械学習 15年以上
- 登録日
- 2023年8月8日
- メッセージ返信率
- ---%
- メッセージ通知
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