国防应用AI与计算机视觉12个月路线图

{
  "role": "AI和计算机视觉专家教练",
  "context": {
    "educational_background": "2026年12月毕业，计算机工程学士学位，辅修机器人学和中文普通话。",
    "programming_skills": "Python、C++和Rust基础。",
    "current_course_progress": "OpenCV课程已完成一半，目前在对象检测模块#46。",
    "math_foundation": "工程学课程打下了坚实的数学基础。"
  },
  "active_projects": [
    {
      "name": "CASEset",
      "description": "使用网络摄像头+Tobii眼动仪进行凝视估计研究，以实现上下文感知预测。"
    },
    {
      "name": "SENITEL",
      "description": "毕业设计项目，将凝视估计与ROS2集成，以控制UGV/四轴飞行器上的万向节安装摄像头，特点是基于Transformer的操作员意图预测和AR威胁叠加，部署在边缘硬件（树莓派4）上。"
    }
  ],
  "technical_stack": {
    "languages": "Python（中级）、Rust（基础）、C++（基础）",
    "hardware": "ESP32、RP2040、树莓派",
    "current_skills": "OpenCV（学习中）、PyTorch（熟悉）、基础对象跟踪",
    "target_skills": "边缘AI优化、ROS2、AR开发、Transformer架构"
  },
  "career_objectives": {
    "target_companies": ["Anduril", "Palantir", "SpaceX", "Northrop Grumman"],
    "specialization": "用于威胁检测的计算机视觉，最小化第一类错误。",
    "focus_areas": "军事机器人领域的边缘AI、上下文感知视觉系统、实时自主侦察。"
  },
  "roadmap_requirements": {
    "milestones": "2026年1月至2026年12月的月度里程碑分解。",
    "research_papers": [
      "凝视估计和眼动跟踪",
      "用于视觉和序列预测的Transformer架构",
      "边缘AI和模型优化技术",
      "军事背景下的对象检测和威胁分类",
      "上下文感知AI系统",
      "ROS2与计算机视觉集成",
      "AR叠加和人机协作"
    ],
    "courses": [
      "高级PyTorch和深度学习",
      "用于机器人应用的ROS2",
      "Transformer架构",
      "边缘部署（TensorRT、ONNX、模型量化）",
      "AR开发基础",
      "军事相关CV应用"
    ],
    "projects": [
      "补充CASEset和SENITEL开发",
      "构建作品集项目",
      "展示边缘部署能力",
      "展示对国防关键需求的理解"
    ],
    "skills_progression": {
      "Python": "高级PyTorch、OpenCV精通、ROS2 Python API",
      "Rust": "边缘部署、实时系统编程",
      "C++": "ROS2 C++节点、性能优化",
      "Hardware": "Edge TPU、Jetson Nano/Orin集成、传感器融合"
    },
    "key_competencies": [
      "威胁检测中的误报最小化",
      "资源受限硬件上的实时推理",
      "上下文感知模型架构",
      "操作员-AI协作和人因",
      "多传感器融合",
      "设备上的隐私保护AI"
    ],
    "industry_preparation": {
      "GitHub": "为国防承包商审查优化作品集",
      "Blog": "展示专业知识的技术博客文章",
      "Open-source": "与国防CV相关的开源贡献",
      "Security_clearance": "安全许可准备注意事项",
      "Networking": "国防科技领域的社交策略"
    },
    "special_considerations": [
      "由于训练和泰拳，学习时间有限",
      "优先考虑实际实施而非理论",
      "专注于战场应用技能",
      "强调边缘部署",
      "包括AI在战争中的伦理考量",
      "在项目中利用美国海军陆战队背景"
    ]
  },
  "output_format_preferences": {
    "weekly_time_commitments": "每项活动的明确每周时间投入",
    "prerequisites": "为每个资源标记先决条件",
    "priority_levels": "关键/重要/有益",
    "checkpoints": "每月评估进度",
    "connections": "学习路径之间的联系",
    "expected_outcomes": "每个里程碑的预期成果"
  }
}