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機器學習、深度學習和大模型都是什么
機器學習、深度學習和大模型是人工智能（AI）領域的重要概念，它們代表了AI技術的不同層次和方法。
2024-07-16 閱讀全文>> -
學習深度學習是否要先學習機器學習？
學習深度學習不一定要先學習機器學習，但掌握機器學習的基礎知識可以更好地理解和應用深度學習。
2024-07-16 閱讀全文>> -
Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘適合哪些人？
Python數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘適合具備Python語言基礎的企業(yè)決策者、財務人員、市場人員和投資理財人員，因為這些群體可以通過這些技能更好地進行業(yè)務決策、風險管理和市場分析。
2024-07-12 閱讀全文>> -
學python可以做什么，有什么用？
python最大的優(yōu)勢，就是對數(shù)據(jù)的處理，有著得天獨厚的優(yōu)勢運維、web開發(fā)、應用開發(fā)、大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、科學計算、機器學習、人工智能、自然語言處理等等都離不開python。
2024-07-12 閱讀全文>> -
AI大模型全棧工程師前景如何
AI大模型全棧工程師的職業(yè)前景是比較樂觀的。這一職業(yè)在人工智能領域中扮演著至關重要的角色，其發(fā)展前景隨著技術的進步和應用范圍的擴大而變得更加廣闊和光明。
2024-07-11 閱讀全文>> -
AI大模型全棧工程師的工作職責
AI大模型全棧工程師的工作職責包括數(shù)據(jù)處理與清洗、模型訓練與調優(yōu)、模型部署與優(yōu)化等。這些工作職責旨在確保AI大模型可以高效、準確地解決實際問題，并在各個應用領域中實現(xiàn)價值最大化。
2024-07-10 閱讀全文>> -
入門人工智能需學習哪些基礎知識？
人工智能是計算機科學的一個分支，它是一個很大的方向。從人工智能的研究范圍就可見一斑，它是一門研究如何使計算機能夠模擬且實現(xiàn)人類智能的學科。
2024-07-05 閱讀全文>> -
分析知識圖譜系統(tǒng)在人工智能領域的應用
知識圖譜系統(tǒng)在人工智能領域的應用廣泛，從智能搜索、推薦系統(tǒng)到自然語言處理和數(shù)據(jù)分析等，都發(fā)揮著重要的作用。下面將具體介紹知識圖譜系統(tǒng)在這些領域中的應用：
2024-07-05 閱讀全文>> -
目前人工智能的主要應用領域有哪些？
目前人工智能的主要應用領域包括智能制造、醫(yī)療健康、金融科技、智慧城市、教育與培訓、零售與電子商務、農業(yè)與環(huán)境保護等。
2024-07-05 閱讀全文>> -
大模型最核心的三項技術：模型、微調和開發(fā)框架
大模型的核心技術主要包括模型、微調和開發(fā)框架。其中，模型是大模型的基礎，它決定了大模型的性能和能力；微調是在已有模型的基礎上進行優(yōu)化，以提高大模型在特定任務上的表現(xiàn)；開發(fā)框架則是用于構建、訓練和部署大模型的工具集。
2024-07-01 閱讀全文>> -
開課提醒 | AI大模型全棧工程師實戰(zhàn)訓練營
開課提醒 | AI大模型全棧工程師實戰(zhàn)訓練營
2024-06-25 閱讀全文>> -
AI時代來了，沒點AI技能怎么能行
自從ChatGPT火熱出圈，由生成式AI掀起的全球人工智能新浪潮就拉開了序幕，也推動了新一輪人工智能技術發(fā)展熱潮，AI大模型相關研究、產品不斷涌現(xiàn)。
2024-06-18 閱讀全文>> -
開課提醒 | 人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用
開課提醒 | 人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用
2024-06-11 閱讀全文>> -
人工智能需要學哪些技術
人工智能需要學習的技術非常廣泛，涵蓋了多個領域和學科。以下是對這些技術的清晰歸納和詳細介紹：
2024-06-07 閱讀全文>> -
深度學習世界的神器——PyTorch
PyTorch 是深度學習領域的一款強大而靈活的開源框架，它以其易用性、動態(tài)圖特性和高效的計算性能而廣受開發(fā)者歡迎。以下是 PyTorch 被譽為深度學習世界中的“神器”的幾個主要原因：
2024-06-04 閱讀全文>>
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