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Junior at KAIST -> persuing computer science major, with a special track on AI
Carreira
Publicações
Resumo de carreira por IA
아스파우칼렙님은 KAIST에서 컴퓨터 과학을 전공하며 AI 트랙을 이수 중인 주니어입니다. 에스씨에스엠에서 AI Research Engineer로 근무하며 YOLO 시리즈를 활용한 폐기물 감지 및 분류, 객체 탐지 기반 폐기물 부피 추정, OCR 기반 데이터셋 구축 등 딥러닝 기술을 적용했습니다. 또한, BioMedical Optics Laboratory에서 홀로그래픽 현미경 이미지의 AI 기반 영상 처리를, 카이에서는 YOLO 시리즈를 활용한 철도 부품 탐지 모델 개발 및 시각화 UI 구현 경험이 있습니다.
* Applied Deep Learning Techniques to detect and classify disposable wastes from factories, including (YOLOv5, YOLO‑R, YOLOv7, DINO and the recent YOLOv8).
• Implemented a novel approach to estimate the volume (and therefore, the mass) of waste materials using object detection techniques.
• Utilized the OCR technique to extract and curate a dataset of LEGO model components for use as input in object detection and image classification algorithms.
• I am currently researching on the best Time Series Model (Convolutional LSTM) to predict future pressure and temperature values, and apply the DDPG Reinforcement Learning Algorithm in order to design an effective, AI assisted car cooling system.
- Trained and tested some Deep Learning models for the Detection of components of a railway using YOLOv5, YOLOR, DINO, and the recently released YOLOv7.
- Developed a user interface using Python's binding for the Qt user interface so as to visualize the bounding boxes detected by an object detection model
- Developed internal tools for fast and efficient data processing, data cleaning, and visualization
Hair Style and Color changing using improved version of StyleGAN2, deployed on interactive Graphical User Interface (GUI) with PyQt.
Major Improvements: Tremendously increased inference speed (for about 10x), introduced conversion to any color chosen from color pallete
프로젝트
Facial Expression Recognition
2022년 3월 - 2022년 6월 · 4개월
Currently Working on a Deep Learning project to recognize human facial expressions independent of age, appearance, and ethnicity using ResNet CNN architecture with creative data augmentation techniques supported by the pyTorch library.
맘마도프압바스님과 함께 참여함.
프로젝트
Fake Import Declaration Detection
2022년 3월 - 2022년 6월 · 4개월
Identifying fake import declaration project whose dataset is obtained from the Korean Customs Agency. I am applied classical Machine learning algorithms along with data-preprocessing and creative data augmentation piplelines using scikit learn and pytorch libraries.
프로젝트
Chest x-ray image classification
2022년 4월 - 2022년 5월 · 2개월
I implemented 2 resnet and 1 alexnet CNN models which identifies pneumonia from chest x-ray images using pytorch framework, with 75% accuracy for the alexnet, and 87.5% and 93% accuracies on the resnet models on the validation dataset
자격증
Neural Networks and Deep Learning
2022년 2월
This course is a part of "deep learning specialization" which is offered in Coursera by Andrew Ng. It's really important course that teaches most of the essential tools and concepts we need to get a full understanding on deep learning.
Link
https://bit.ly/35toFsm
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고급 (자유로운 의사소통)
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