当前位置: 首页 > news >正文

AI与大模型工程师证书研修班报名啦!

        人工智能大模型是指拥有超大规模参数(通常在十亿个以上)、超强计算资源的机器学习模型,能够处理海量数据,完成各种复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。计算机硬件性能不断提升,深度学习算法快速优化,大模型的发展日新月异。

       Chart GPT 的发布,让大语言模型成了人工智能的焦点。尤其近期发布的大模型各业务场景应用应接不暇,为行业带来新的发展机遇,甚至将重构AI行业。AI行业的发展将以云平台、算力、大模型构成行业发展的三驾马车。大模型和小模型的融合使用,或者以大模型为底座的小型化微调都是未来发展趋势。如何调用大模型开展自然语言处理、图像处理、文本识别的技术,成为目前人工智能领域人才的迫切需求。为帮助大家掌握大模型调用、大模型微调、大模型开发技术,积极响应科研及工程技术人员的需求,根据人社部发布的《2021-2030专业技术人才知识更新工程》,中国人工智能培训网联合相关单位特举办“生成式AI与大模型核心技术开发与应用研修班。本次培训采用理论+实战培训模式。

一、时间安排:

2024年7月19日-2024年7月22日重庆(同时转线上直播)

(19日报到发放上课材料,20日-22日上课)

二、AI大模型证书益处:

1.含金量高,中国招投标网可查,相关单位招投标、资质申请、技术升级转型可用。

2.个人报考:有利于个人就业、升职、加薪。

抓住AI时代新机遇,让大模型为你所用。

以下为具体文件通知:

相关文章:

AI与大模型工程师证书研修班报名啦!

人工智能大模型是指拥有超大规模参数(通常在十亿个以上)、超强计算资源的机器学习模型,能够处理海量数据,完成各种复杂任务,如自然语言处理、图像识别等。计算机硬件性能不断提升,深度学习算法快速优化&…...

ctfshow-web入门-命令执行(web56、web57、web58)

目录 1、web56 2、web57 3、web58 1、web56 命令执行&#xff0c;需要严格的过滤 新增过滤数字&#xff0c;只能采用上一题临时文件上传的方法&#xff1a; <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><…...

controller不同的后端路径对应vue前端传递数据发送请求的方式,vue请求参数 param 与data 如何对应后端参数

目录 案例一&#xff1a; 为什么使用post发送请求&#xff0c;参数依旧会被拼接带url上呢&#xff1f;这应该就是param 与data传参的区别。即param传参数参数会被拼接到url后&#xff0c;data会以请求体传递 补充&#xff1a;后端controller 参数上如果没写任何注解&#xff0c…...

【FFmpeg】avcodec_send_frame函数

目录 1.avcodec_send_frame1.1 将输入的frame存入内部buffer&#xff08;encode_send_frame_internal&#xff09;1.1.1 frame的引用函数&#xff08;av_frame_ref &#xff09;1.1.1.1 帧属性的拷贝&#xff08;frame_copy_props&#xff09;1.1.1.2 buffer的引用函数&#xf…...

python获取字符编码

在Python中&#xff0c;您可以使用内置的ord()函数获取单个字符的Unicode编码&#xff0c;使用encode()方法获取字符串的字节编码。 获取单个字符的Unicode编码: char a unicode_code ord(char) print(unicode_code) # 输出字符的Unicode编码 获取字符串的字节编码: tex…...

通过MATLAB控制TI毫米波雷达的工作状态之实时数据采集

前言 前一章博主介绍了如何基于MATLAB的各种前面板组件结合MATLAB代码来发送CFG指令控制毫米波雷达的工作状态,这一章节博主将介绍如何基于这些组件结合MATLAB代码来实现TI毫米波雷达数据的实时采集。目前大部分TI毫米波雷达的数据采集均是仅可以采集一段数据又或者利用DAC10…...

华为HCIP Datacom H12-821 卷21

1.单选题 以下关于PIM-SM中SPT切换的描述,错误的是哪一项? A、若所有组播流量都经过RP路由器,则RP路由器可能成为数据转发的瓶颈 B、SPT路径最短,转发性能更优 C、SPT 切换完成后,组播流量依然经过 ReT 树 D、RPT 树可能不是组播流量转发的最优路径 正确答案: C 解析…...

MySQL之应用层优化(二)

应用层优化 Web服务器问题 寻找最优并发度 每个Web服务器都有一个最佳并发度——就是说&#xff0c;让进程处理请求尽可能快&#xff0c;并且不超过系统负载的最优的并发连接数。这就是前面说的最大系统容量。进行一个简单的测量和建模&#xff0c;或者只是反复试验&#xf…...

Java源码解读之常量52429

文章目录 为什么有52429的常量呢&#xff1f;对于为什么选择52429?那么为什么不再选几位呢&#xff1f; 在JDK8源码中 java.lang.Integer有52429作为常量出现&#xff0c; 为什么有52429的常量呢&#xff1f; static void getChars(int i, int index, char[] buf) {int q, r;…...

“Photoshop AI插件:StartAI的全面使用攻略

随着人工智能技术的飞速发展&#xff0c;Photoshop作为设计师们不可或缺的工具&#xff0c;也在不断地融入AI技术&#xff0c;以提升设计效率和效果。在2024年&#xff0c;PSAI插件StartAI因其强大的功能和易用性&#xff0c;成为了Photoshop用户的得力帮手。下面来给大家详细介…...

入门Axure:快速掌握原型设计技能

2002 年&#xff0c;维克托和马丁在旧金山湾区的一家初创公司工作&#xff0c;发现自己一再被软件开发生命周期的限制所困扰&#xff0c;而且产品团队在编写规范之前很难评估他们的解决方案&#xff0c;开发人员经常不理解&#xff08;或不阅读&#xff09;给出的规范&#xff…...

Java中的序列化与反序列化详解

Java中的序列化与反序列化详解 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 什么是序列化与反序列化&#xff1f; 序列化&#xff08;Serialization&#…...

在鸿蒙开发中如何实现皮肤切换?

在鸿蒙开发中&#xff0c;实现主题皮肤切换可以通过以下步骤&#xff1a; 1. 创建不同的主题样式文件&#xff0c;例如theme_light.json和theme_dark.json。 2. 在应用程序的config.json文件中&#xff0c;引入这些主题样式文件。 3. 在应用程序的入口文件&#xff08;例如main…...

FlowUs新一代内容创作营销平台|FlowUs息流国产 好用 不限速

FlowUs 作为一个知识管理和协作平台&#xff0c;知识库功能可以被视为一个强大的学习工具&#xff01; 为什么FlowUs知识库可以成为学习利器呢&#xff1f;原因有以下几点 集中化知识存储&#xff1a;FlowUs允许我们将所有相关信息和资料集中在一个地方&#xff0c;便于访问和复…...

WebSocket解决方案(springboot 基于Redis发布订阅)

WebSocket 因为一般的请求都是HTTP请求&#xff08;单向通信&#xff09;&#xff0c;HTTP是一个短连接&#xff08;非持久化&#xff09;&#xff0c;且通信只能由客户端发起&#xff0c;HTTP协议做不到服务器主动向客户端推送消息。WebSocket确能很好的解决这个问题&…...

如何优化网站SEO排名?

选择那些容易排名的关键词。使用工具找到那些竞争少但有流量的词语。其次&#xff0c;内部链接非常重要。通过合理的内部链接&#xff0c;可以提升各个页面的权重。 增加FAQ部分能帮助你捕捉更多的长尾关键词流量。争取出现在精选摘要的位置&#xff0c;可以直接提升你的曝光率…...

基于Java的音乐网站系统-计算机毕业设计源码01239

目 录 摘要 1 绪论 1.1 研究背景 1.2系统开发目标、意义 1.3研究内容 2 相关技术介绍 2.1 MySQL数据库 2.2 Java编程语言 2.3 SpringBoot框架介绍 3 系统需求分析与设计 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性分析 3.1.2 经济可行性分析 3.1.3 法律可行性分析 3.2 需…...

云原生之容器编排实践-OpenEuler23.09在线安装Kubernetes与KubeSphere

背景 前几篇文章中介绍了如何将 ruoyi-cloud 项目部署到 Kubernetes 集群中&#xff0c;包括网关服务、认证服务和系统服务并且对全部服务采用 YAML 文件的方式来进行部署&#xff0c;这虽然有助于理解 K8S 组织管理资源的风格与底层机制&#xff0c;但是对于团队中不太熟悉命…...

Ubuntu 截图shutter,图像编辑 gimp,录屏kazam

1.截图&#xff1a; Shutter 安装shutter命令&#xff1a; sudo add-apt-repository ppa:shutter/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install shutter 2.图片编辑&#xff1a;Gimp, Kolourpaint, Pinta gimp全名为&#xff1a;GNU Image Manipulation Program&#xff0c…...

WSO2 products 文件上传漏洞(CVE-2022-29464)

前言 CVE-2022-29464 是一个影响多个 WSO2 产品的严重远程代码执行&#xff08;RCE&#xff09;漏洞。这些产品包括 WSO2 API Manager、WSO2 Identity Server 和 WSO2 Enterprise Integrator 等。由于用户输入验证不当&#xff0c;该漏洞允许未经身份验证的攻击者在服务器上上…...

HTML 列表、表格、表单

1 列表标签 作用&#xff1a;布局内容排列整齐的区域 列表分类&#xff1a;无序列表、有序列表、定义列表。 例如&#xff1a; 1.1 无序列表 标签&#xff1a;ul 嵌套 li&#xff0c;ul是无序列表&#xff0c;li是列表条目。 注意事项&#xff1a; ul 标签里面只能包裹 li…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结

第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术&#xff0c;说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号&#xff08;调制&#xff09; 把信息从信号中抽取出来&am…...

SAP学习笔记 - 开发26 - 前端Fiori开发 OData V2 和 V4 的差异 (Deepseek整理)

上一章用到了V2 的概念&#xff0c;其实 Fiori当中还有 V4&#xff0c;咱们这一章来总结一下 V2 和 V4。 SAP学习笔记 - 开发25 - 前端Fiori开发 Remote OData Service(使用远端Odata服务)&#xff0c;代理中间件&#xff08;ui5-middleware-simpleproxy&#xff09;-CSDN博客…...

RabbitMQ入门4.1.0版本(基于java、SpringBoot操作)

RabbitMQ 一、RabbitMQ概述 RabbitMQ RabbitMQ最初由LShift和CohesiveFT于2007年开发&#xff0c;后来由Pivotal Software Inc.&#xff08;现为VMware子公司&#xff09;接管。RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器&#xff0c;用 Erlang 语言编写。广泛应用于各种分布…...

Web后端基础(基础知识)

BS架构&#xff1a;Browser/Server&#xff0c;浏览器/服务器架构模式。客户端只需要浏览器&#xff0c;应用程序的逻辑和数据都存储在服务端。 优点&#xff1a;维护方便缺点&#xff1a;体验一般 CS架构&#xff1a;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器架构模式。需要单独…...

tomcat指定使用的jdk版本

说明 有时候需要对tomcat配置指定的jdk版本号&#xff0c;此时&#xff0c;我们可以通过以下方式进行配置 设置方式 找到tomcat的bin目录中的setclasspath.bat。如果是linux系统则是setclasspath.sh set JAVA_HOMEC:\Program Files\Java\jdk8 set JRE_HOMEC:\Program Files…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...

Python 训练营打卡 Day 47

注意力热力图可视化 在day 46代码的基础上&#xff0c;对比不同卷积层热力图可视化的结果 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.utils.data import DataLoader import matplotlib.pypl…...

【Veristand】Veristand环境安装教程-Linux RT / Windows

首先声明&#xff0c;此教程是针对Simulink编译模型并导入Veristand中编写的&#xff0c;同时需要注意的是老用户编译可能用的是Veristand Model Framework&#xff0c;那个是历史版本&#xff0c;且NI不会再维护&#xff0c;新版本编译支持为VeriStand Model Generation Suppo…...

鸿蒙(HarmonyOS5)实现跳一跳小游戏

下面我将介绍如何使用鸿蒙的ArkUI框架&#xff0c;实现一个简单的跳一跳小游戏。 1. 项目结构 src/main/ets/ ├── MainAbility │ ├── pages │ │ ├── Index.ets // 主页面 │ │ └── GamePage.ets // 游戏页面 │ └── model │ …...