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大模型应用工程师(高级)V

0人评价(48)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。    

AI智能体应用工程师(高级)A

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该体系旨在全面衡量从业者在 AI智能体设计开发、平台应用、场景落地及多领域实践等方面的核心能力,满足互联网、教育、金融、企业服务、政务等多行业对AI智能体专业人才的需求,助力企业以智能体技术创新驱动业务效率提升与服务模式优化

大模型应用工程师(高级)W

0人评价(175)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)X

0人评价(2)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(高级)H

0人评价(46)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(高级)1

0人评价(43)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。    

人工智能应用工程师(中级)A

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该旨在衡量从业者在人工智能应用数据整合、语义理解、逻辑推理、文本输出以及应用等方面的能力,以满足不同行业对人工智能应用人才的需求,推动企业人工智能应用驱动决策的发展。

人工智能应用工程师(初级)A

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‖ 能力标准 1、人工智能应用工程师(初级)        需要掌握Python编程基础、Python常用数据分析及处理工具numpy、pandas、scikit-learn,能以Python作为工具

人工智能应用工程师(高级)A

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初级对应的是应用技术人员,例如数据标注人员、知识库开发人员、应用开发人员等;中级对应的业务管理人员,例如产品经理、技术经理、项目经理等;高级对应的是高级技术人员,例如算法研究人员、高级架构人员等。

大模型应用工程师(中级)T

0人评价(15)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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