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AI智能体应用工程师(高级)A

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‖ 考试方式 考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式,考试形式为上机答题,闭卷。 考试题型: 中级:120 分钟,单选题+多选题+判断题+操作题+简答题,上机答题。

大模型应用工程师(高级)W

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具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。

大模型应用工程师(中级)X

0人评价(2)人学习
具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。

Python技术应用工程师(高级)X

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数据分析、机器学习、人   工智能并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才所需要的技能。

数字技术应用工程师(高级)D

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熟悉数字技术基本概念,如编程基础概念、数据库基本概念等。     能够运用基础数字工具,如办公软件进行数据简单整理与分析,完成基本的文档处理、图表制作等任务。

数字技术应用工程师(高级)J

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熟悉数字技术基本概念,如编程基础概念、数据库基本概念等。     能够运用基础数字工具,如办公软件进行数据简单整理与分析,完成基本的文档处理、图表制作等任务。

大模型应用工程师(高级)M

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具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。

大模型应用工程师(高级)H

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具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。

大模型应用工程师(高级)1

0人评价(43)人学习
具备数据处理能力,包括数据爬取、清洗、增强和标注等。     通过实际操作,熟悉大模型在实际项目中的应用流程,包括模型设计、数据处理、训练与优化、部署以及性能监测与维护等环节。

Python技术应用工程师(高级)1

0人评价(21)人学习
数据分析、机器学习、人   工智能并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才所需要的技能。
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