Optimizaré modelos, podaré DNN, detectaré objetos con yolo ssd

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Aakash Kumar
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Optimización de modelos de Deep Learning & AI, poda de DNN, detección de objetos (YOLOv5, SSD), aprendizaje por refuerzo, redes neuronales spiking, fusión LiDAR-cámara, integración de LLM (RAG, IA generativa).


Canales de ML y ciencia de datos de extremo a extremo: preprocesamiento, clasificación, detección de fallos, detección de anomalías validados en conjuntos de datos médicos, UAV y robótica.


Redacción académica y edición de manuscritos de investigación, propuestas, revisiones de literatura e informes técnicos escritos para estándares de publicación.


LaTeX y preparación de documentos TikZ, pgfplots, moderncv, formato en MS Word, servicios PDF, plantillas para revistas y conferencias.


Publicaciones destacadas


DSQN: planificación de rutas de robots móviles mediante deep spiking Q-network Neurocomputing, 2025

Optimización de modelos con norma L1 + norma L1 limitada Applied Intelligence, 2021

CorrNet: poda de CNN basada en correlación IJMLC, 2022

Conoce a Aakash Kumar

Aakash Kumar

Assistant Professor

  • DeChina
  • Miembro desdeabr 2026
  • Responde aprox. en:1 hora
  • Idiomas

    Inglés, Chino
Offering 5+ years of experience as a Deep Learning Researcher and 2 years of experience as a Data Scientist in a software development firm, I am looking for a transition to a Deep Learning Engineer role in a research institution/industry. I focus on Pruning Deep Learning Models, Crowd Counting using deep leaning, Object Detection in real time, and Continual Learning. I bring excellent communication abilities with hands-on experience in building deep learning and machine learning models with deployment and creating dashboards with story to tell.

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