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人工智能专创融合实验班
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专创融合实验班是构建粤港澳大湾区数据智能行业产教融合共同体的核心建设内容，面向广东开放大学体系校和广东理工职业学院在校学生和毕业五年内的校友免费开放学习，但每位学员需经过实验班的入学测试与项目实践路演，
上海工程技术大学-金融人工智能微专业
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在金融科技深度融合的时代背景下，人工智能、大数据分析、区块链等技术正重塑金融行业生态。为培养适应金融数字化转型需求的复合型人才，特开设金融人工智能微专业。
大模型应用工程师（高级）D班
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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（高级）A班
0人评价(14)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（高级）E班
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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（初级）A班
0人评价(31)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（初级）B班
0人评价(38)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（高级）X班
0人评价(49)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（高级）C班
0人评价(41)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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