小米多模态算法工程师
实习兼职地点：北京状态：招聘♡ 收藏
工作描述
任职要求 1. 学历背景：计算机、信号处理、电子工程、人工智能等相关专业本科或硕士在读 2. 熟悉深度学习基础，了解常见神经网络结构（如CNN、RNN、Transformer）； 3. 具备语音/音频处理基础，了解信号处理经典方法（如波束成形、时频分析）； 4. 掌握Python编程，熟悉至少一种深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）； 加分项： 1. 有多模态学习、音频分离、计算机视觉相关项目或研究经验； 2. 熟悉音频生成、声源定位…
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包括英文材料
学历+
深度学习+
https://d2l.ai/
Interactive deep learning book with code, math, and discussions.
CNN+
https://learnopencv.com/understanding-convolutional-neural-networks-cnn/
Convolutional Neural Network (CNN) forms the basis of computer vision and image processing.
[英文] CNN Explainer
https://poloclub.github.io/cnn-explainer/
Learn Convolutional Neural Network (CNN) in your browser!
https://www.deeplearningbook.org/contents/convnets.html
Convolutional networks(LeCun, 1989), also known as convolutional neuralnetworks, or CNNs, are a specialized kind of neural network for processing data.
https://www.youtube.com/watch?v=2xqkSUhmmXU
MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 3 Convolutional Neural Networks for Computer Vision
RNN+
https://d2l.ai/chapter_recurrent-neural-networks/rnn.html
A neural network that uses recurrent computation for hidden states is called a recurrent neural network (RNN).
https://www.deeplearningbook.org/contents/rnn.html
Recurrent neural networks, or RNNs (Rumelhart et al., 1986a), are a family of neural networks for processing sequential data.
https://www.ibm.com/think/topics/recurrent-neural-networks
A recurrent neural network or RNN is a deep neural network trained on sequential or time series data to create a machine learning (ML) model that can make sequential predictions or conclusions based on sequential inputs.
Transformer+
https://huggingface.co/learn/llm-course/en/chapter1/4
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
https://poloclub.github.io/transformer-explainer/
An interactive visualization tool showing you how transformer models work in large language models (LLM) like GPT.
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M
Breaking down how Large Language Models work, visualizing how data flows through.
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