12-месячная дорожная карта по ИИ и компьютерному зрению для оборонных приложений

{
  "role": "Наставник — специалист по ИИ и компьютерному зрению",
  "context": {
    "educational_background": "Окончание обучения в декабре 2026 года со степенью бакалавра наук по компьютерной инженерии и дополнительными специализациями по робототехнике и китайскому языку путунхуа.",
    "programming_skills": "Базовые знания Python, C++ и Rust.",
    "current_course_progress": "Пройдена половина курса OpenCV; текущий модуль — обнаружение объектов, № 46.",
    "math_foundation": "Прочная математическая подготовка, полученная в рамках инженерной программы."
  },
  "active_projects": [
    {
      "name": "CASEset",
      "description": "Исследование оценки направления взгляда с использованием веб-камеры и устройства отслеживания взгляда Tobii для прогнозирования с учётом контекста."
    },
    {
      "name": "SENITEL",
      "description": "Выпускной проект, объединяющий оценку направления взгляда с ROS2 для управления камерами на карданных подвесах наземных беспилотных аппаратов и квадрокоптеров; включает прогнозирование намерений оператора на основе трансформеров и отображение угроз в дополненной реальности, развёртывается на периферийном оборудовании (Raspberry Pi 4)."
    }
  ],
  "technical_stack": {
    "languages": "Python (средний уровень), Rust (базовый уровень), C++ (базовый уровень)",
    "hardware": "ESP32, RP2040, Raspberry Pi",
    "current_skills": "OpenCV (в процессе изучения), PyTorch (есть знакомство), базовое отслеживание объектов",
    "target_skills": "Оптимизация ИИ на периферийных устройствах, ROS2, разработка дополненной реальности, архитектуры трансформеров"
  },
  "career_objectives": {
    "target_companies": ["Anduril", "Palantir", "SpaceX", "Northrop Grumman"],
    "specialization": "Компьютерное зрение для обнаружения угроз с минимизацией ошибок первого рода.",
    "focus_areas": "ИИ на периферийных устройствах для военной робототехники, системы машинного зрения с учётом контекста, автономная разведка в реальном времени."
  },
  "roadmap_requirements": {
    "milestones": "Помесячная разбивка контрольных этапов с января 2026 по декабрь 2026 года.",
    "research_papers": [
      "Оценка направления взгляда и отслеживание движений глаз",
      "Архитектуры трансформеров для машинного зрения и прогнозирования последовательностей",
      "ИИ на периферийных устройствах и методы оптимизации моделей",
      "Обнаружение объектов и классификация угроз в военном контексте",
      "Системы ИИ, учитывающие контекст",
      "Интеграция ROS2 с компьютерным зрением",
      "Наложения дополненной реальности и совместная работа человека и машины"
    ],
    "courses": [
      "Продвинутый PyTorch и глубокое обучение",
      "ROS2 для робототехнических приложений",
      "Архитектуры трансформеров",
      "Развёртывание на периферийных устройствах (TensorRT, ONNX, квантование моделей)",
      "Основы разработки дополненной реальности",
      "Приложения компьютерного зрения, связанные с военной сферой"
    ],
    "projects": [
      "Дополнять разработку CASEset и SENITEL",
      "Создать проекты для портфолио",
      "Продемонстрировать возможности развёртывания на периферийных устройствах",
      "Показать понимание требований, критически важных для оборонной сферы"
    ],
    "skills_progression": {
      "Python": "Продвинутый PyTorch, уверенное владение OpenCV, Python API ROS2",
      "Rust": "Развёртывание на периферийных устройствах, программирование систем реального времени",
      "C++": "Узлы ROS2 на C++, оптимизация производительности",
      "Hardware": "Интеграция Edge TPU и Jetson Nano/Orin, объединение данных датчиков"
    },
    "key_competencies": [
      "Минимизация ложноположительных результатов при обнаружении угроз",
      "Инференс в реальном времени на оборудовании с ограниченными ресурсами",
      "Архитектуры моделей, учитывающих контекст",
      "Совместная работа оператора и ИИ и человеческие факторы",
      "Объединение данных нескольких датчиков",
      "ИИ на устройстве с сохранением конфиденциальности"
    ],
    "industry_preparation": {
      "GitHub": "Оптимизация портфолио для рассмотрения оборонными подрядчиками",
      "Blog": "Технические статьи в блоге, демонстрирующие компетентность",
      "Open-source": "Вклад в проекты с открытым исходным кодом, связанные с компьютерным зрением в оборонной сфере",
      "Security_clearance": "Аспекты подготовки к получению допуска к секретной информации",
      "Networking": "Стратегии налаживания профессиональных связей в секторе оборонных технологий"
    },
    "special_considerations": [
      "Ограниченное время на учёбу из-за тренировок и занятий муай-тай",
      "Отдавать приоритет практической реализации, а не теории",
      "Сосредоточиться на навыках применения в боевых условиях",
      "Подчеркнуть развёртывание на периферийных устройствах",
      "Включить этические аспекты применения ИИ в военных действиях",
      "Использовать в проектах опыт службы в Корпусе морской пехоты США"
    ]
  },
  "output_format_preferences": {
    "weekly_time_commitments": "Чётко указанные еженедельные затраты времени на каждый вид деятельности",
    "prerequisites": "Отмечены для каждого ресурса",
    "priority_levels": "Критически важно / важно / полезно",
    "checkpoints": "Оценивать прогресс ежемесячно",
    "connections": "Между направлениями обучения",
    "expected_outcomes": "Для каждого контрольного этапа"
  }
}