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1886
个
大模型应用工程师(高级)V
班
0人评价(48)人学习
具备
数据
处理能力,包括
数据
爬取、清洗、增强和标注等。 通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、
数据
处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。
Python技术应用工程师(高级)R
班
0人评价(30)人学习
、
数据
分析、机器学习、人 工智能并能制作业务报告、提供决策的新型
数据
分析人才所需要的技能。
人工智能训练工程师(高级)I
班
0人评价(24)人学习
‖ 能力标准 1、人工智能算法工程师(中级) 需具备一年以上人工智能算法应用或
数据
分析相关实践工作经验。
AI智能体应用工程师(高级)A
班
0人评价(41)人学习
‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或
线上
考试系统统考两种方式,考试形式为上机答题,闭卷。 考试题型: 中级:120 分钟,单选题+多选题+判断题+操作题+简答题,上机答题。
大模型应用工程师(高级)W
班
0人评价(175)人学习
具备
数据
处理能力,包括
数据
爬取、清洗、增强和标注等。 通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、
数据
处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。
大模型应用工程师(中级)X
班
0人评价(2)人学习
具备
数据
处理能力,包括
数据
爬取、清洗、增强和标注等。 通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、
数据
处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。
Python技术应用工程师(高级)X
班
0人评价(45)人学习
、
数据
分析、机器学习、人 工智能并能制作业务报告、提供决策的新型
数据
分析人才所需要的技能。
数字技术应用工程师(高级)D
班
0人评价(22)人学习
熟悉数字技术基本概念,如编程基础概念、
数据
库基本概念等。 能够运用基础数字工具,如办公软件进行
数据
简单整理与分析,完成基本的文档处理、图表制作等任务。
数字技术应用工程师(高级)J
班
0人评价(17)人学习
熟悉数字技术基本概念,如编程基础概念、
数据
库基本概念等。 能够运用基础数字工具,如办公软件进行
数据
简单整理与分析,完成基本的文档处理、图表制作等任务。
大模型应用工程师(高级)H
班
0人评价(46)人学习
具备
数据
处理能力,包括
数据
爬取、清洗、增强和标注等。 通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、
数据
处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。
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