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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

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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(中级)1

0人评价(23)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)1

0人评价(35)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)2

0人评价(130)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)3

0人评价(231)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)4

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。    

大模型应用工程师(中级)2

0人评价(30)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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