智能語音識別引擎

掌握概率論、統(tǒng)計學(xué)、線性代數(shù)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，熟悉Python編程語言。

理解監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)的基本概念和原理。

選擇個合適的深度學(xué)習(xí)框架（如TensorFlow或PyTorch），學(xué)習(xí)其基本使用方法。

了解音頻信號的處理方法，如頻譜分析、梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)提取等。

學(xué)習(xí)RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、LSTM（長短期記憶）以及Transformer等模型，了解它們在語音識別中的用。

參與實際項目以加深理解，基于開源數(shù)據(jù)集的語音識別任務(wù)。

廢舊回收

掌握數(shù)字圖像處理的基礎(chǔ)知識，包括圖像變換、特征提取等。

學(xué)習(xí)YOLO、Faster R-CNN、SSD等目標(biāo)檢測模型的原理和實現(xiàn)方式。

收集廢舊物品的相關(guān)圖片作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，參考Open Images等開源數(shù)據(jù)集。

利用已有的數(shù)據(jù)集進行模型訓(xùn)練，根據(jù)需求調(diào)整模型參數(shù)，提高模型性能。

嘗試將模型部署到移動端或者嵌入式設(shè)備，實現(xiàn)實時廢舊物品檢測。

維掃描打印

了解點云的生成、表示、存儲及可視化等相關(guān)知識。

學(xué)習(xí)PointNet、DGCNN等基于點云的深度學(xué)習(xí)模型，以及如何自定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

獲取相關(guān)的點云數(shù)據(jù)集，如ScanNet等。

用已有數(shù)據(jù)集訓(xùn)練模型，通過調(diào)整超參數(shù)以提升性能。

結(jié)合實際用場景，家具設(shè)計、建筑建模等，利用深度學(xué)習(xí)模型對點云數(shù)據(jù)進行處理。

手車交易

從多維度構(gòu)建手車的特征向量，如品牌、型號、年份、行駛里程、車況等。

學(xué)習(xí)ARIMA、LSTM等時間序列預(yù)測模型，以及相關(guān)的時間序列預(yù)處理方法。

收集大量手車交易數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

訓(xùn)練模型不斷調(diào)整參數(shù)以提高預(yù)測準(zhǔn)確率。

將模型用于不同場景，貸款風(fēng)險評估、經(jīng)銷商庫存管理等。