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提示工程师(中级)(通用)
0人评价(10)人学习
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。
提示工程师(高级)(通用)
0人评价(132)人学习
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。
【朗新科技】大模型开发工程师(高级)
0人评价(9)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。
大模型开发工程师(中级)(通用)
0人评价(7)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。
大模型开发工程师(高级)(通用)
0人评价(269)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
0人评价(14)人学习
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。
【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。
【朗新科技】大模型应用工程师(高级)
0人评价(22)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(初级)(通用)
0人评价(39)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。
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张老师
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