• 人工智能算法體系：精通機器學習、深度學習主流算法設計與優化，掌握從模型訓練到部署的全流程工程化能力，具備算法選型、性能調優與實際場景適配的系統思維 • Scratch 技術深度：專注于 Scratch 二次開發技術棧，精通平臺架構擴展、組件定制與底層引擎優化，能高效實現教育場景與技術應用的深度融合 • 跨領域技術整合：熟練掌握代碼轉譯技術，具備 AI 算法與嵌入式系統、物聯網設備的協同開發能力，形成「算法 - 開發 - 部署」全鏈路技術閉環
學員評價
項目經驗1.人工智能虛擬仿真 Scratch 平臺開發 · 負責核心算法模塊設計，實現 AI 教學場景的可視化編程支持 · 主導交互邏輯優化，解決虛擬環境中算法演示與實操教學的技術瓶頸 · 成果：平臺已應用于全國 300 余所高校人工智能實驗室，支撐「學 - 練 - 研」一體化教學流程 2.物聯網虛擬仿真 Scratch 生態建設 · 負責設備互聯協議適配，實現虛擬傳感器與真實硬件數據交互 · 開發代碼轉譯核心模塊，支持 Scratch 代碼向嵌入式設備控制指令的實時轉換 · 價值：突破硬件教學物理限制，降低物聯網實踐門檻，適配大規模實訓教學需求 3.農業大棚智能化系統開發 · 負責 AI 算法模塊開發，實現環境參數智能監測與精準調控 · 設計邊緣計算節點，解決農業場景網絡不穩定下的實時響應問題 · 成效：系統部署后，試點大棚能耗降低 22%，作物產量提升 18%，形成可復制的「AI + 農業」解決方案 4.代碼轉譯技術研發 · 主導 Scratch 代碼到 Python/C++ 的自動轉換引擎開發 · 優化語法分析與語義映射算法，轉換準確率達 98.7% · 應用：支撐跨學段編程教學銜接，降低初學者向專業開發轉型的技術門檻
