内容概要:本文档为《2025三届人工智能工程技术赛项-样题》,涵盖自然语言处理、计算机视觉和综合工程技术三大模块的竞赛任务。参赛者需在指定.ipynb文件中完成代码编写,涉及新闻文本分类、对抗样本评测与模型加固、非均衡图像分类、目标检测(DETR模型)、开放词汇检测等任务,重点考察数据预处理、模型构建、训练优化、结果可视化及评估能力。要求选手掌握PyTorch、Transformer、ResNet、DETR、CLIP、SAM等框架与模型的应用,并完成相应代码实现与结果截图提交。 适合人群:具备一定人工智能基础,熟悉深度学习框架(如PyTorch)和常用模型(如CNN、Transformer)的高校学生或从业人员,具备1年以上AI开发经验者更佳;适合备战技能竞赛的技术人员。 使用场景及目标:①用于全国技能大赛人工智能赛项的备赛训练;②提升在NLP、CV及多模态任务中的工程实现能力;③掌握对抗样本防御、非均衡分类、目标检测优化、开放词汇检测等前沿技术的实际应用;④熟悉从数据处理到模型部署的全流程开发规范。; 阅读建议:建议结合实际代码环境边运行边学习,重点关注各模块中需补全的关键代码逻辑(如标签平滑、mixup增强、GIoU计算、匈牙利匹配、KL蒸馏等),并严格按照任务要求保存输出结果与模型文件,确保符合评分规范。
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