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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.

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.

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.

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.

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.

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(

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

＞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

協助 AI 大型語言模型（LLM）相關應用開發： 　- 熟悉並能運用雲端 LLM與本地部署開源LLM模型，根據 場景選用合適架構開發。 　

應用範圍涵蓋: * 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) * 多感測器整合(sensor fustion)技術開發 * 智能化無人載具(無人機、無人車、人型機器人)技術整合/控制 * 大型語言模型