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人工智能标注工程师(高级)1

0人评价(16)人学习
该体系旨在全面衡量从业者在数据处理、多模态标注、标注审核优化及业务场景落地等方面的核心能力,满足人工智能、互联网、智能制造、金融等多行业对高质量 AI 训练数据标注人才的需求,助力企业以精准标注数据驱动模型迭代

数字技术应用工程师(高级)2

0人评价(182)人学习
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(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。    

人工智能训练工程师(高级)2

0人评价(21)人学习
‖ 能力标准 1、人工智能算法工程师(中级)      需具备一年以上人工智能算法应用或数据分析相关实践工作经验。      

数字技术应用工程师(高级)3

0人评价(51)人学习
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。

人工智能标注工程师(高级)2

0人评价(11)人学习
该体系旨在全面衡量从业者在数据处理、多模态标注、标注审核优化及业务场景落地等方面的核心能力,满足人工智能、互联网、智能制造、金融等多行业对高质量 AI 训练数据标注人才的需求,助力企业以精准标注数据驱动模型迭代

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。    

人工智能训练工程师(高级)3

0人评价(45)人学习
‖ 能力标准 1、人工智能算法工程师(中级)      需具备一年以上人工智能算法应用或数据分析相关实践工作经验。      
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