文章大纲
- 1. 总体情况
- 2. 回顾与总结
- 2.1 基础巩固
- 2.2 工作内容充实
- 计算机视觉
- coursera
- 2.3 AI 兴趣: NLP & AIGC
- 2.4 面试、笔试题常读常新 (0%)
- 2.5 读书笔记
- 参考文献与学习路径
2023 年的 kpi 本身就订的低，结果发现定的低也完不成，距离年底还有3个月有余，下面来一一回顾一下。
1. 总体情况
目前总体完成情况约为 60%
- 基础巩固 （10%）
- 工作内容充实 （75%）
- AI 兴趣: NLP & AIGC（75%）
- 面试、笔试题常读常新 (0%)
- 读书笔记 (100%)
2. 回顾与总结
2.1 基础巩固
设计模式和架构设计的学习停滞不前，只更新了一个设计模式，但是找到了一些比较有效的资料。
2.2 工作内容充实
计算机视觉
目前工作中使用比较多的目标检测框架YoloV8 我已经比较熟悉了，剩下的主要集中在3个方面的提升：
- 业务逻辑梳理脚手架，如定时任务与实时逻辑的解耦；
- 深度学习网络优化
- 部署推理优化，TensorRT的使用
coursera
由于工作的原因，可以上免费的课程，整好可以看到科班机器学习使用的处理方式，我们姑且按照一年学习4门课程进行规划。
2.3 AI 兴趣: NLP & AIGC
这部分主要缺失了两个部分：
- 自动化知识抽取，利用大模型打造领域知识库
- 微调大模型的技术实践
2.4 面试、笔试题常读常新 (0%)
- 大模型面试 八股文
2.5 读书笔记
今年实际读完 9 本书，罗列如下
- 关键对话：程序员创富
- 芯片战争：世界最关键技术的争夺战
- 启迪智慧的365个科学故事 – 科学发现的方法
- 世界上最伟大的推销员
- AIGC:智能创作时代
- 曾国藩传（张宏杰全新增补版）
- 将军决战岂止在战场
- Python 计算机视觉与深度学习实战
- 芯片战争
参考文献与学习路径
- 2023 年KPI (KPI:Key Performance Indicator)
