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《人工智能算法工程师》职业能力证书开考啦

作者:张慧玲 编辑:杨晓英 审核:闵超   2022-06-14  访问:


5月底,西南石油大学人工智能研究院与成都深度智谷科技联合申报工信部教考中心的《人工智能算法工程师》线上培训项目审核通过,正式上线。

根据申报的项目内容,学员完成《人工智能算法工程师》的课程学习后,参加工信部教育与考试中心组织的统一考试,合格者将获得由工信部教育与考试中心颁发的“工业和信息化职业能力证书”(电子版,可下载打印),纳入到“工业和信息化技术技能人才数据库”,可在官网查询。

项目算法工程师封面

 

课程介绍

《人工智能算法工程师》课程项目分为初级、中级、高级三个级别,每一级别都有对应的学习课程,从初级的基础入门课程到中级的进阶提升课程,再到高级的项目实战课程,涵盖了目前通用的人工智能课程的完整体系,高级课程的实战项目很多是企业中常用的项目模型。

《人工智能算法工程师(初级)》课程适合对人工智能感兴趣的零基础学员、转行人员,互联网从业人员、各专业的应往届毕业生。初级课程属于人工智能基础课程,内容丰富,涵盖面广,浅显易懂。其内容包括了人工智能基础概念知识、人工智能的发展历程、人工智能的流派类别、人工智能项目的开发流程、人工智能的应用场景分析、Python编程、数学基础、NumPy数据编程、图像框架:MatplotLibPIL等内容。

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《人工智能算法工程师(中级)》课程适合有一定编程基础和数学基础的人员,适合人工智能相关从业人员、应往届计算机相关毕业生。中级课程属于人工智能进阶课程,内容具有一定深度,需要具备一定的人工智能基础知识。内容包括opencv视觉处理、SK-Learn机器学习、PyTorch深度学习框架、神经网络基础、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络,以及神经网络的梯度问题和优化方法、神经网络的拟合问题和优化方法、神经网络的模型设计原理和常见的神经网络模型、神经网络的评估方法、神经网络的量化与部署、神经网络的注意力机制等内容。

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《人工智能算法工程师(高级)》课程适合从事人工智能算法工作的人员或者人工智能专业毕业学生。高级课程属于人工智能高级进阶课程,内容主要以实战项目为主,需要具备人工智能的基础知识和一定的网络模型设计能力、能够解决网络模型中的梯度问题和拟合问题、具备网络模型的评估和部署能力。内容包括了人脸检测模型MTCNN,人脸识别方法Siamese networkcenter losssoftmax lossL-softmax lossA-softmax lossAM-softmax lossArc-softmax lossarc face loss)、多目标检测识别模型RCNN(RCNNSPP-Netfast-RCNNfaster-RCNN)系列、YOLO(v1-v5)系列,图像生成项目AE系列、AVEGAN系列,图像分割项目UNet系列、DeepLabMask-Rcnn,语音识别、语音命令,NLP词嵌入、自然语言模型SEQ2SEQ模型、SEQ+注意力、word2vecEMLoTransformerBERTGPT\GPT2\GPT3,深度强化学习原理、深度强化学习模型Q-LearningDQNA2C\A3CDDPG,以及深度学习框架TensorFlow的使用等内容。

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学员在工信部教育与考试中心学习平台上完成对应课程的学习,并通过考试后,将会获得由工信部教育与考试中心颁发的《人工智能算法工程师》职业能力证书。

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报考事宜

有计划报考工信部教育与考试中心《人工智能算法工程师》证书的同学,可以到深度人工智能官网https://deepaiedu.com/咨询报名,或者添加公众服务号:人工智能工程师培训平台,在线咨询和报名。

 

工信部教考中心《人工智能算法工程师》课程地址:https://www.tech-skills.org.cn/#%2FsubjectGradeList%2F84

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