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本課程主要介紹混合 AI 的未來(lái)，介紹如何使用 JavaScript 庫(kù)訪問(wèn)大模型，搭建本地 RAG 大模型服務(wù)，以及如何使用瀏覽器內(nèi)置的大模型。課程涵蓋 Gemini API、MediaPipe、Ollama、LangChain 等，旨在助力學(xué)員掌握混合AI開(kāi)發(fā)技能。來(lái)自：其他本課程主要介紹大模型時(shí)代的數(shù)據(jù)質(zhì)量工程、需求建模及應(yīng)用框架。從LLMGaia的數(shù)據(jù)質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)、工具及內(nèi)源共建，到輔助需求建模智能體，再到GaiaAI的LLM應(yīng)用框架、多種Prompt構(gòu)建與調(diào)優(yōu)技巧，全方位助力學(xué)員掌握大模型相關(guān)核心技能。來(lái)自：其他
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機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究方向之一，包括很多大家耳熟能詳?shù)乃惴?。人工智能技術(shù)可謂構(gòu)建在算法之上，我們需要運(yùn)用算法去實(shí)現(xiàn)我們的想法，因此，想要了解人工智能技術(shù)，也需要學(xué)習(xí)常用的機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法。來(lái)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(yǔ)音識(shí)別 、自然語(yǔ)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(wèn)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(lái)自：其他
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Python作為目前最為流行的一種編程語(yǔ)言，擁有數(shù)十萬(wàn)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(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹大模型在代碼生成方面表現(xiàn)優(yōu)異，并被公認(rèn)是大模型的重要應(yīng)用場(chǎng)景?；诖竽Ｐ脱邪l(fā)的智能化開(kāi)發(fā)助手也因此得到了蓬勃發(fā)展。本課程分享將結(jié)合華為在基于大模型的代碼生成等軟件研發(fā)領(lǐng)域開(kāi)展的系列探索，分享軟件研發(fā)大模型的進(jìn)展，大模型往項(xiàng)目級(jí)演進(jìn)的道路，并對(duì)軟件研發(fā)的未來(lái)及需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行展望。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹在AI大模型發(fā)展異常迅速下，如何在研發(fā)模式下將各類技術(shù)真正落地，以及如何打造讓研發(fā)團(tuán)隊(duì)真正喜愛(ài)的工具裝備，成為我們關(guān)注的重點(diǎn)。同時(shí)也將介紹GTS服務(wù)與軟件研發(fā)管理部的關(guān)鍵實(shí)踐。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹HarmonyOS領(lǐng)域AI大模型在鴻蒙原生應(yīng)用高效開(kāi)發(fā)中的應(yīng)用。通過(guò)智能代碼輔助、智能問(wèn)答、萬(wàn)能卡片生成三大場(chǎng)景，展示當(dāng)前進(jìn)展和技術(shù)揭秘，助力開(kāi)發(fā)者高效開(kāi)發(fā)鴻蒙應(yīng)用。來(lái)自：其他![]()
本課程主要介紹本課程主要介紹生成式AI對(duì)軟件產(chǎn)業(yè)的深遠(yuǎn)影響，深入分析LLM軟件創(chuàng)新的兩種模式，一種是以AI為中心的“Plug-in”模式，一種是以垂直應(yīng)用為中心的“Copilot”模式，并聚焦工業(yè)軟件領(lǐng)域，介紹盤(pán)古制造大模型與天籌AI求解器的實(shí)際應(yīng)用來(lái)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(wèn)題帶來(lái)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(lái)自：其他![]()
本課程是由華為NAIE的賴?yán)蠋?，介紹華為NAIE聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)。NAIE聯(lián)邦學(xué)習(xí)服務(wù)基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，利用本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練，用加密方式交換更新的模型參數(shù)（不交換數(shù)據(jù)本身），幫助用戶在滿足隱私保護(hù)、數(shù)據(jù)安全和政府法規(guī)的要求下，進(jìn)行數(shù)據(jù)使用和機(jī)器學(xué)習(xí)建模。來(lái)自：其他![]()
Python是近幾年最為流行的編程語(yǔ)言之一，它有著優(yōu)雅的語(yǔ)法和豐富的工具庫(kù)。相比于java和C語(yǔ)言而言，Python的門檻更低、更加靈活易于被人讀懂。來(lái)自：其他![]()
浙江大學(xué)教授分享基于昇騰如何實(shí)現(xiàn)在視頻中去除雜物和路人，形成高清實(shí)景的視頻導(dǎo)航。來(lái)自：其他![]()
本實(shí)驗(yàn)通過(guò)遞進(jìn)式內(nèi)容，幫助開(kāi)發(fā)者掌握LangChain從基礎(chǔ)到高階的實(shí)操技巧來(lái)自：其他![]()
Python作為目前最為流行的一種編程語(yǔ)言，擁有數(shù)十萬(wàn)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(lái)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(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)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(wèn)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(lái)自：其他![]()
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