1. 熟练掌握如下理论之一或若干:
o 统计学习理论;
o 深度学习;
o 无监督或半监督学习,自监督学习,迁移学习,领域自适应;
o 动态系统控制优化、强化学习理论;
2. 熟悉现有机器学习软件工具和框架:
o C/C++, JAVA;
o Python及常用工具包;
o Tensorflow, Pytorch or Caffe 。
1. 理论方面,要求熟练掌握基础统计学习理论,并至少对下列领域之一有深刻理解:
o 了解动态系统控制优化、强化学习理论,具备机械臂动作规划、机器人路径规划相关的经验更佳;
o 深度学习在计算机视觉领域的应用,例如检测/跟踪/识别;
o 无监督或半监督学习,自监督学习,迁移学习;
2. 软件和编程方面
o C/C++;
o Tensorflow and/or Pytorch。