恭喜了!全体数据人彻底狂欢吧!这个好消息来得太及时!

「AI大模型人才培养计划」

适用所有程序员

2024年,AI在国内市场全面大爆发,不断涌现出新的算法、模型和应用场景,各行各业的垂类大模型应用也迎来井喷期。

无论是Google、百度、阿里等互联网巨头,还是中小型的科技公司都在高薪挖AI大模型人才。

接下来,AI产品的市场需求势必飙升,大模型人才将更炙手可热,大家现在开始入局AI,迟早年薪100W!

为帮助普通程序员了解人工智能前沿趋势,学习AI大模型技术,打破现有的职场困境。

知乎知学堂特邀请业内资深从业者,为普通人量身打造「AI大模型人才培养计划」

【0基础-AI大模型人才训练营】

不限岗位!不限基础!不限编程语言!

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公司业绩下行,每天战战兢兢怕被裁员

疲于各种会议撕X,只能加班写代码

新人内卷太厉害,即将面临35岁中年危机!

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抓住这次AI浪潮,迎来职业生涯第二春

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AI编程如何正确使用?能真正解决什么问题?2节直播课,为你展示如何利用LangChain的模块来改善大语言模型的使用!解析AI技术应用场景,用实战经验落地AI技术。

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*LangChain项目主页图-图源于网络

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六自由度机械臂ANN工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合群:具备一定Matlab编程基础,从事机器控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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