个人介绍

汇报人：李孜

Dalian university of Technology

专业：软件工程（日语强化）

目录

• 教育背景
• 项目经历
• 加入的组织

简介

一、学业方面

二、课外实践

大连理工大学   2015 年 – 2019 年

专业：软件学院-软件工程（日语强化）

主修课目 ：

       工数 94 / 数据结构 92 / 计算机网络 96 / 软件工程 91 /编译技术 96 /   计算机组织与结构 96 /数据库系统 90 / 网络信息安全91等

大连理工大学  开发区校区

专业：软件工程（日语强化）

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专业排名： 9 / 126       学习成绩：90.9

必修课目 ：

       编译技术 96 / 计算机网络 96 / 数据库系统 90 / 软件工程 91 / 网络信息安全 91 / 系统分析与设计 96 / 网络综合实验 90 / 数据库系统课程设计 92 /   专业方向课程设计 92 

大连理工大学   2017年 – 2018 年

技能清单

• 系统：Linux

  语言：Python/ C/ C++/ Java

  数据库：SQL/MySql

  云平台：阿里云

  框架：tensorflow /keras

Cousera课程项目

• Neural Style Transfer

  项目简介：运用了迁移学习，利用 pre-trained VGG-19模型去识别低层次特征和高层次特征 ,进行风格转换 

   

个人工作: 使用tensorflow 框架 。创建对话：利用VGG模型得到风格图片和内容图片的 total cost，利用梯度下降优化器进行优化。

Cousera课程项目

• Neural Style Transfer

  项目简介：运用了迁移学习，利用 pre-trained VGG-19模型去识别低层次特征和高层次特征 ,进行风格转换 

  
  

个人工作: 使用tensorflow 框架 。创建对话：利用VGG模型得到风格图片和内容图片的 total cost，利用梯度下降优化器进行优化。

项目简介：处理纽约市的交通数据，以及天气数据，利用神经网络 模型，对交通状态进行预测，结果可视化

个人工作:  利用 pandas对纽约市数据进行预处理，主要包括特征提取/ 数据集合分组/ 数据的归一化；利用 keras 构建神经网络模型；

省级大学生创新创业项目

基于 多源交通数据 的城市拥堵预测

参与组织

• Coursera's Global Translator Community

  中文译员 --加入时间: 2017 年 12 月

  经历：参与翻译 deeplearning.ai 视频

github: https://github.com/Alison-brie