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1、扎实的专业知识基础(1)计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息、模式识别相关专业;(2)掌握机器学习、深度学习基础:分类、检测、分割、强化学习基础理论;(3)掌握数字图像处理、相机成像、点云基础概念; 2、必备工具与编程能力(1)Python 熟练,熟练使用 OpenCV;(2)至少掌握一种深度学习框架:PyTorch / TensorFlow;(3)了解数据集标注、数据增广、模型训练、推理量化基础流程;(4)懂 C++ 基础优先,了解 PCL 点云库加分; 3、项目 / 实训经历(加分项)(1)目标检测、图像分割、三维点云重建课程设计(2)智能小车避障、机器人视觉识别、无人机路径规划项目(3) 大模型微调、文本生成、语音交互相关课题 / 竞赛(4) 数学建模、机器视觉相关竞赛 4、软素质与行业潜力(1)对工地复杂场景(扬尘、弱光、震动)算法优化有探索意愿;(2)能独立完成数据集制作、模型迭代、实验记录;(3)了解 BIM、无人集群、工程机械施工流程优先;基于机器视觉、多模态大模型、强化学习、AIGC 实现设备环境感知、自主决策、智能交互、施工方案生成,为智能控制提供目标指令; 1、 机器视觉算法研发 2、自主决策与集群调度 3、行业 AIGC / 垂域大模型落地 4、 感知融合与数据处理 5、技术应用迭代
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