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深度學習演算法與架構優化,包含: 先進駕駛輔助、大型語言模型、自駕模擬系統、多模態模型等 2.
02 / 09
參與影像、文字等多模態大型語言模型 (LLM) 技術專案。 2. 開發影像識別與生成技術的模型,整合視覺訊息與文字描述進行語意理解,應用於多模態內容生成。
02 / 09
掌握大型語言模型(LLM)、視覺語言模型(VLM)及電腦視覺(CV)領域的最新發展趨勢,並研究其在特定任務或應用領域中的實作方式。 2.
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掌握大型語言模型(LLM)、視覺語言模型(VLM)及電腦視覺(CV)領域的最新發展趨勢,並研究其在特定任務或應用領域中的實作方式。 2.
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掌握大型語言模型(LLM)、視覺語言模型(VLM)及電腦視覺(CV)領域的最新發展趨勢,並研究其在無人機特定任務或應用領域中的實作方式。 2.
02 / 11
掌握大型語言模型(LLM)、視覺語言模型(VLM)及電腦視覺(CV)領域的最新發展趨勢,並研究其在特定任務或應用領域中的實作方式。 2.
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GAI/NLP 演算法開發,參與大型語言模型(LLM)實務專案,著重但不限於繁體中文字與基礎資料整理代碼生成。 2.
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擇一 1.AI視覺應用開發(文件辨識、影像畫質強化、物件追蹤、自主定位) 2.多感測器整合(sensor fustion)技術開發 2.智能化無人載具(無人機、無人車)技術整合/控制 3.大型語言模型(
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一、機器人智能控制與整合:開發自動化機器人之AI控制演算法及中介層,並運用ROS發展機器人控制模組 二、多模態感知整合:開發物件辨識、場景理解、事件偵測或人機互動感知等等多模態學習模型 三、AI模型開發與部署
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>基於仿真工具(如Haps, Zebu...)進行系統電路功能驗證 >基於ARM 或 RISC-V 軟體工具練,進行應用布署 2.新興AI加速器開發與研究 >多感測器融合計算加速、大型語言模型計算加速
