关于我

你好，我是 LiuQianyi，目前主要关注 人工智能、深度学习 等方向。

我喜欢通过课程学习、项目实践和技术调研不断提升自己的专业能力，也习惯把学习过程整理成笔记，并将一些有价值的内容记录在这个网站中。

平时除了专业学习，我也喜欢：

• 💻 编程与技术探索
• 🤖 人工智能与深度学习
• 📚 阅读技术文章和论文
• 📝 整理学习笔记
• 🎵 音乐

这个个人主页主要用于展示我的学习经历、项目实践、专业技能以及未来的发展规划。

专业技能

编程与开发

目前已经掌握或正在持续学习：

• Python
• C / C++
• Git 与 GitHub
• LaTeX
• Linux 基础命令

常用工具

• VS Code
• Anaconda
• Jupyter Notebook
• LaTeX

自我评估

通过目前的课程学习和项目实践，我已经具备了一定的计算机专业基础。

已掌握的知识与能力

目前我已经具备：

• 基本程序设计能力
• Python 编程能力
• 基础数据结构与算法知识
• Git 与 GitHub 基本使用能力
• 深度学习基础知识
• AI 模型环境配置与运行能力
• Markdown 与 LaTeX 文档编写能力
• 阅读技术文档并查找解决方案的能力

在遇到环境配置、代码报错或者模型依赖问题时，我能够通过官方文档、GitHub 项目和技术资料进行分析和解决。

需要继续提升的方面

目前仍需要进一步加强：

• 数据结构与算法
• 数学基础
• 深度学习理论
• 模型训练与调优
• 英文论文阅读能力
• 科研方法与论文复现能力

感兴趣的技术方向

目前我比较感兴趣的方向包括：

Computer Vision

希望进一步学习：

• 图像分类
• 目标检测
• 图像分割
• Vision Transformer
• 多模态视觉模型

Generative AI

我对生成式人工智能也比较感兴趣，包括：

• Diffusion Model
• Large Language Model
• Multimodal AI
• AI Image Generation

Document Intelligence

对于 OCR、表格识别以及复杂文档理解，我希望继续探索如何让人工智能更准确地理解复杂文档结构。

最希望学习的知识

未来我希望重点学习：

• 深度学习进阶
• Transformer
• Computer Vision
• Large Language Models
• Multimodal AI
• Generative AI
• 模型训练与微调
• AI 模型部署
• 科研论文阅读与复现

相比只学习理论，我更希望通过完整项目提升自己的实际开发能力。

未来三年发展规划

第一年：夯实专业基础

未来第一年的重点是进一步完善计算机专业基础。

计划重点学习：

• 数据结构与算法
• Python
• 操作系统
• 数学基础
• 机器学习
• 深度学习

同时继续完成一些中小型项目，并通过 GitHub 记录自己的学习成果。

目标：建立较完整的计算机专业知识体系，提高编程能力和独立解决问题的能力。

第二年：深入人工智能方向

第二年希望逐渐明确自己的主要技术方向。

目前更感兴趣的方向包括：

• Computer Vision
• Generative AI
• Multimodal AI
• Document Intelligence

这一阶段计划：

• 深入学习 Transformer
• 阅读人工智能相关论文
• 尝试复现论文
• 参与项目、比赛或科研实践
• 完成几个较完整的 AI 项目

目标：逐渐形成自己的技术方向，并积累具有代表性的项目成果。

第三年：为升学做准备

目前我更希望继续深入学习人工智能相关技术，因此会重点考虑

希望进一步学习：

• 人工智能
• 计算机视觉
• 深度学习
• 多模态人工智能

通过研究生阶段的学习提升专业深度和科研能力。

个人目标

未来三年的总体目标是：

夯实专业基础，形成明确的人工智能技术方向，并具备独立完成项目和持续学习新技术的能力。

我希望通过持续学习、实践和总结，逐渐找到自己真正感兴趣并愿意长期深入发展的方向。