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本實(shí)驗(yàn)通過遞進(jìn)式內(nèi)容,幫助開發(fā)者掌握LangChain從基礎(chǔ)到高階的實(shí)操技巧來自:其他圖網(wǎng)絡(luò)是表征學(xué)習(xí)中興起的一個(gè)新方向,為解決邏輯推理問題帶來了新的可能的方向。本課程所講的圖網(wǎng)絡(luò)主要包含對(duì)于圖嵌入的與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹來自:其他
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本課程主要介紹AI大模型在研發(fā)場(chǎng)景落地所需的認(rèn)知、工具與Prompt技巧,并通過“貪吃蛇”項(xiàng)目示范AI輔助需求分析、設(shè)計(jì)、編碼全流程,幫助學(xué)員將AI技術(shù)高效融入實(shí)際工作,以提升研發(fā)效率與創(chuàng)新能力。來自:其他本課程主要介紹如何借助CodeMate工具,在Java業(yè)務(wù)開發(fā)中高效完成代碼生成、UT生成、檢視與重構(gòu),并通過實(shí)戰(zhàn)演練掌握Prompt提問技巧,提升日常編碼效率與質(zhì)量。來自:其他
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Python作為目前最為流行的一種編程語言,擁有數(shù)十萬的工具包,包含了非常多的領(lǐng)域,如:用于數(shù)據(jù)分析和計(jì)算的numpy、pandas; 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。來自:其他
深度學(xué)習(xí)是一種以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為架構(gòu),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的算法。目前,在圖像、 語音識(shí)別 、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學(xué)習(xí)獲得了廣泛的應(yīng)用,并且在某些問題上已經(jīng)達(dá)到甚至超越了人類的水平。本課程將介紹深度學(xué)習(xí)算法的知識(shí)。來自:其他
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