Acum urmărești pe
A apărut o eroare la urmărirea utilizatorului.
Utilizatorul nu le permite altor utilizatori să-l urmărească.
Urmărești deja acest utilizator.
Planul tău de abonament permite doar 0 urmăriri. Alege un abonament superior apăsând aici .
Nu mai urmărești pe
A apărut o eroare la anularea urmăririi utilizatorului.
Ai recomandat pe
A apărut o eroare la recomandarea utilizatorului.
A apărut o eroare. Reîncarcă pagina și încearcă din nou.
Adresa de e-mail a fost confirmată.
los angeles,
united states
Momentan, aici e ora 3:44 p.m.
S-a înregistrat pe octombrie 5, 2019
0 Recomandări
Amirerfan E.
@erfaneshrati
6,6
6,6
97%
97%
los angeles,
united states
100 %
Proiecte finalizate
97 %
Conform bugetului
100 %
La timp
30 %
Rata de angajare repetată
Computer Scientist, Ph.D.
Discută cu Amirerfan E. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Portfoliu
Portfoliu
Pregnancy Strip Checker AI
Deep Learning Workstation
Industry-Grade Reinforcement Learning
Smart Home Solutions
Smart Home Solutions
Pregnancy Strip Checker AI
Deep Learning Workstation
Industry-Grade Reinforcement Learning
Smart Home Solutions
Smart Home Solutions
Recenzii
Modificările au fost salvate
Se afișează 1 – 5 din 29 recenzii
$1.100,00 USD
Python
Data Processing
Data Mining
Y
•
$1.200,00 USD
•
$20,00 USD
Machine Learning (ML)
Artificial Intelligence
Deep Learning
E
•
$750,00 USD
R
•
€400,00 EUR
•
Experiență
Research Scientist
feb. 2021 - Prezent
My job is to improve a no-code/low-code AI platform.
Educație
Doctor of Philosophy
(4 ani)
Master of Science
(2 ani)
Publicații
BottleNet: A Deep Learning Architecture for Intelligent Mobile Cloud Computing Services
ACM ISLPED
Recent studies have shown the latency and energy consumption of deep neural networks can be significantly improved by splitting the network between the mobile device and cloud. This paper introduces a new deep learning architecture, called BottleNet, for reducing the feature size needed to be sent to the cloud.
Gradient Agreement as an Optimization Objective for Meta-Learning
NeurIPS Meta-Learning Workshop
This paper presents a novel optimization method for maximizing generalization over tasks in meta-learning. The goal of meta-learning is to learn a model for an agent adapting rapidly when presented with previously unseen tasks.
JointDNN: An Efficient Training and Inference Engine for Intelligent Mobile Cloud Computing Services
IEEE Transactions on Mobile Computing
In this paper, we propose an efficient, adaptive, and practical engine, JointDNN, for collaborative computation between a mobile device and cloud for deep neural networks in both inference and training phase.
Discută cu Amirerfan E. despre proiect
Conectează-te pentru a discuta pe chat despre detalii.
Verificări
Certificări
Caută freelanceri similari
Caută prezentări similare
Invitația a fost trimisă!
Mulțumim! Ți-am trimis prin e-mail linkul pe care trebuie să-l accesezi pentru a revendica creditul gratuit.
A apărut o eroare la trimiterea e-mailului. Încearcă din nou.
Nu s-a putut efectua copierea în clipboard. Încearcă din nou după ce-ți ajustezi permisiunile.
S-a copiat în clipboard.
Se încarcă previzualizarea
S-a oferit permisiunea de depistare a locației.
Ți-a expirat sesiunea pentru conectare sau te-ai deconectat. Conectează-te din nou.