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数字技术应用工程师(高级)260630-50

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熟练掌握Python或Java任一种编程语言的基本语法和常用库,能够开发简单的应用程序。    

人工智能技术及生成式人工智能技能培训--上海应用技术大学

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Python编程基础 2. Python数据分析与应用 3. Python机器学习原理与实现 4. 深度学习框架Pytorch使用 5.

在线实习:深圳职业技术学院【2023.02.22】

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课程大纲   时间 课程内容 学习平台 2月22-28日 前置课程:新零售-无人智能售货机商业数据分析

大模型应用工程师(高级)A班

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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)A班

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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)B班

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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(高级)X班

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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(高级)N班

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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(高级)E班

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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(高级)I班

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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。    
智能助手
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