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딥러닝을 적용하고 싶으십니까? 사람 보다 정확한 인지능력을 가진 딥러닝을 합리적인 가격에 적용하십시오! 생산 현장 및 검증된 인텔리즈의 딥러닝 솔루션을 소개합니다. INTELLIZ-D(딥러닝 툴킷)는 VER 1.0에 이어서 VER2.0 에서는 프로젝트 기능, 레포트 기능, 결함 데이터베이스 자동 생성 기능, Anomaly detection 기능 등이 대폭 수정 되었습니다. 최고의 딥러닝 아키텍쳐 적용!! ResNet 34~180 Layers를 바로 적용 가능합니다. 딥러닝 레이어는 적층 수가 많을수록 인지능력이 좋습니다. 실제 제조 회사에 맞는 솔루션으로 지속적으로 업그레이드 중입니다. ​ 주요 기능 1. Segmentation & Classification. 2. 멀티 TASK CNN기능(1 STEP TO 2 STEP CNN) 3. 이상점 탐지, OK이미지만 학습 (Anomaly Detection using Deep Learning) 4. 프로젝트 관리 5. 자동 결함 관리 6. 손쉬운 어노테이션 시스템 7.손쉬운 평가 및 학습 시스템 프로그래밍 가능한 C# C++ API제공 빠르고 간단하게 프로그램 적용 가능합니다. 딥러닝 기술 설명 및 데모 문의 : e-mail : sales@intelliz.co.kr (24시간이내 답변) TEL : 070-8778-7104 INTELLIZ Ver 2.0 has been updated that project function, report function, defect database automatic generation function, anomaly detetection using deep learning etc. e-mail : sales@intelliz.co.kr (24시간이내 답변) https://blog.naver.com/intelliz/221622217348
사진 첨부됨
2019-08-23
나현식  CEO @인텔리즈
1277RP · 인공지능 상위 2%

블로그 글

채용 정보

레코벨은 데이터가 돈이 된다는 것을 증명해내는 사람들이 모여 있는 회사입니다. 

뉴스/미디어

프로젝트

유투브 댓글 분석
 
2018년 10월 - 2018년 11월 
Crawling Part: Python을 사용하여 유투브 댓글을 파싱후 Kafka에게 전달 Processing Part: Spark Streaming을 통해 Kafka에 전달된 댓글을 단어별로 분리 Analysis Part: 분리된 댓글을 나이브 베이지를 통해 긍정/부정 분석
김지민  대림대학교 융합소프트웨어
angular, Facebook, apache-kafka
Abstractive Text Summarization using GCN
 
2019년 1월 - 2019년 4월 
Statistical Natural Language Processing 모듈 (머신러닝 석사과정에 포함된 모듈) 에서 팀단위 프로젝트로 Abstractive Text Summarization using Graph Convolution Network에 관한 연구를 수행했습니다. 저희가 제안한 모델은 Gigaword dataset에서 기존의 state-of-the-art 모델인 Attention-based Seq2Seq 모델에 비해서 더 좋은 실험결과를 얻으며 요약된 문장들은 문맥적으로, 문법적으로 더 완성된 모습을 보였습니다.
변정현  Postgraduate Researcher @UCL NLP group
450RP · PyTorch 상위 5%
너무 많아서 경력증명서와 포트폴리오 링크로 첨부합니다.
 
 
경력 증명서( 사람인 ) : https://drive.google.com/open?id=1sr4cyGmlxz_A4tidMSdnu0M6aU9AVl_V 포트 폴리오 : https://drive.google.com/open?id=1cpnhoQ5qT8WyaUfGcOKJkMSSmBfItErx
권오혁  c++, 파이썬, openCV , Qt , PyQt 코드 최적화 , 리펙토링 , 라이브러리 개발 및 랩퍼클래스 작성등 소프트웨어 라이브러리 개발 
컴퓨터비전, 머신러닝, 패턴인식