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提示工程师(高级)(通用)

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深入理解大模型的工作原理,能够分析模型输出结果,对提示词进行针对性调整,解决常见的输出偏差或不完整问题。      

大模型开发工程师(中级)(通用)

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能够运用框架完成简单模型的搭建与训练,掌握基本的数据处理技能,确保数据能够适配模型训练需求。      

【朗新科技】大模型开发工程师(高级)

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能够运用框架完成简单模型的搭建与训练,掌握基本的数据处理技能,确保数据能够适配模型训练需求。      

大模型开发工程师(高级)(通用)

0人评价(177)人学习
能够运用框架完成简单模型的搭建与训练,掌握基本的数据处理技能,确保数据能够适配模型训练需求。      

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。

【朗新科技】大模型应用工程师(高级)

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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

大模型应用工程师(初级)(通用)

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熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

【广东理工职业学院】大模型应用工程师(中级)

0人评价(77)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

大模型应用工程师(中级)(通用)

0人评价(61)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    

【格知智能】大模型应用工程师(高级)

0人评价(64)人学习
熟悉PyTorch、TensorFlow等深度学习平台,能够使用Python/C++编程语言进行基本的模型开发和调试。具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。    
智能助手
GPT助手
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