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SWE 简历 2024 - Zach Gillette
编程 Python、C/C++、Java、Javascript、OCaml、CSS、R、SQL、Golang、GIT、脚本 (BASH)、LaTex 软件和库 Django、Tensorflow、Pytorch、Keras、Scikit-learn、Pandas、OpenCV、C++ STL、Azure Synapse 经验领域 机器学习、自动化软件、算法设计、数据分析、金融工程
实习机会：用于大脑数据的机器学习
资格：•目前在生物医学工程，计算机科学，电气工程或相关领域的学士学位，硕士学位，计划中注册。•对机器学习概念（DNN，GNN，Transformer）和算法的强烈了解。•熟悉大脑数据和机器学习框架（例如Tensorflow，Pytorch）。•出色的解决问题的技能和强大的分析心态。•能够至少两个学期
人工智能（AI）和机器学习（ML）
简介 - 此AI/ML课程涵盖了人工智能和机器学习的基本原理，为学习者提供了数据处理，模型构建和深度学习技术的基本技能。参与者将探索关键概念，例如受监督和无监督的学习，神经网络和AI应用程序。与Python，Tensorflow和Scikit-Learn的实践项目可确保实际理解。
量子计算机研发与产业趋势
• G. Carleo、M. Troyer，“使用人工神经网络解决量子多体问题”，Science 355, 602 (2017)。 • M. Broughton 等人，“TensorFlow Quantum：量子机器学习的软件框架”，arXiv:2003.02989。 • K. Osaki、K. Mitarai、K. Fujii，“拓扑有序系统的经典优化变分量子特征求解器”，AQIS 2020。
![arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\8\82e4e859240e9135d0c0c9d3fac98afc10588311.webp)
arXiv:2111.04628v1 [cs.LG] 2021 年 11 月 8 日
摘要。随着高能物理领域中机器和深度学习应用数量的不断增加，轻松访问专用基础设施代表了快速高效研发的要求。这项工作探索了不同类型的云服务，以使用 Tensorflow 数据并行策略在并行环境中训练生成对抗网络 (GAN)。更具体地说，我们在多个 GPU 和 Google Tensor 处理单元 (TPU) 上并行化训练过程，并比较了两种算法：TensorFlow 内置逻辑和自定义循环，经过优化可以更好地控制分配给每个 GPU 工作器或 TPU 核心的元素。将生成的数据的质量与蒙特卡罗模拟进行了比较。获得了训练过程的线性加速，同时保留了物理结果方面的大部分性能。此外，我们在多个 GPU 节点上大规模地对上述方法进行基准测试，在不同的公共云提供商上部署训练过程，寻求整体效率和成本效益。数据科学、云部署选项和相关经济学的结合允许异构爆发，探索基于云的服务的全部潜力。
AI（人工智能）程序和深度学习（图像识别）的研究......
学习过程按以下顺序进行： 1：理解并学习人工智能中的深度学习和机器学习 2：了解LEGO-EV3主体（组装基本机器人和创建程序） 3：了解Raspberrypi微控制器和摄像头以及基本设置 4：理解和设置JupyterLab 5：理解和学习Google TensorFlow 6：总结研究成果，制作材料并在大阪科学日上展示
Bibek Bikram Shahi
项目爆米花飞行员：电影推荐系统：开发了一个推荐系统为模型创建API。技术堆栈：react，nodejs，numpy，pandas，seaborn，matplotlib，scikit-learn，烧瓶，jupyter-notebook url：github手写数字识别：用于手写数字的项目识别项目，该项目通过在MNIST DataSet Tech stack上培训的CNN型号的手写数字识别。 Pandas，Opencv，Seaborn
检测量子算法的差分隐私违规行为
近十年来，人们提出了用于解决各种实际问题的量子算法，例如数据搜索和分析、产品推荐和信用评分。人们对量子计算中的隐私和其他伦理问题的关注自然而然地出现了。在本文中，我们定义了一个用于检测量子算法差分隐私违规的正式框架。我们开发了一种检测算法来验证（嘈杂的）量子算法是否具有差分隐私，并在报告差分隐私违规时自动生成窃听信息。该信息由一对违反隐私的量子态组成，以说明违规的原因。我们的算法配备了高效的数据结构 Tensor Networks，并在 TensorFlow Quantum 和 TorchQuantum 上执行，它们分别是著名机器学习平台 TensorFlow 和 PyTorch 的量子扩展。我们算法的有效性和效率得到了已经在现实量子计算机上实现的几乎所有类型量子算法的实验结果的证实，包括量子霸权算法（超出了经典算法的能力）、量子机器学习模型、量子近似优化算法和高达 21 个量子位的变分量子特征求解器。
v5-9-Advanced-Deep-Learning.pdf
•在Pytorch/keras/tensorflow中使用和实施深度学习模型•对深度学习理论的高级了解•将深层序列模型应用于文本和时间序列数据•了解生成模型的优势•理解和开发模型•概率深度学习中的模型•认识到可能的强化学习领域•反映了高级学习的可能性，反映了高级学习的
模块
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