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人工智能训练工程师

人工智能训练工程师职业技术培训考试

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人工智能训练工程师》简介

一、项目简介

人工智能训练工程师课程是一套涵盖专业化知识架构、科学化培养路径与系统化考核标准的高端 AI 训练人才培养体系。该体系旨在全面衡量从业者在数据分析、模型构建、算法应用及业务场景落地等方面的核心能力,满足人工智能、互联网、智能制造、金融等多行业对高质量 AI 训练专业人才的需求,助力企业以高效模型训练驱动产品优化与业务创新。人工智能训练工程师考试作为对该领域从业者的权威考核,共分为中级、高级两个等级,层级递进且覆盖不同阶段职业发展需求。

二、能力标准

1、人工智能训练工程师 (中级)

需具备一年以上数据分析、模型训练辅助或相关 AI 行业工作实践经验。熟练掌握基础数据分析工具与机器学习基础算法,精通单一模态数据处理规范,深入理解模型训练数据质量标准,具备基础数据清洗、模型调试及简单模型构建能力。能运用专业技能解决常规场景下的 AI 训练任务,实现数据处理与模型训练需求的有效匹配。适合人工智能企业数据训练专员、互联网公司数据分析人员、AI 产品辅助开发人员等从事基础数据处理与模型训练辅助工作的专业人员。

2、人工智能训练工程师 (高级)

需具备三年以上人工智能训练相关实践岗位工作经验,或已获得人工智能训练工程师 (中级) 证书。精通多模态数据处理与深度学习模型构建全流程,熟练运用主流深度学习框架提升训练效率,具备复杂场景模型训练方案设计、技术团队协作及项目落地能力。能深度洞察行业业务逻辑,主导高难度 AI 训练项目实施,制定模型性能优化体系,为企业 AI 产品落地提供高质量、高可用性的技术支撑。适合人工智能领域资深数据训练工程师、AI 训练项目技术负责人、模型性能优化专员等专业人员。

三、课程内容

高级:

阶段名称课程名称模块名称
基础课程数据分析与应用Python 数据分析概述
Numpy 数值计算基础
Matplotlib 数据可视化基础
Pandas 统计分析基础
使用 scikit-learn 构建模型
机器学习基础知识机器学习绪论
模型评估与选择
线性回归
逻辑回归
决策树
神经网络
KNN
朴素贝叶斯
聚类分析
支持向量机
深度学习框架PyTorch 基础知识张量操作
构建一个线性模型
识别手写数字
PyTorch 深度学习原理卷积神经网络 CNN
循环神经网络 RNN
长短时记忆网络 LSTM
利用 LSTM 实现手写数字识别
TensorFlow2 原理与实现深度神经网络引言
卷积与池化操作
循环神经网络与 LSTM
生成对抗神经网络
TensorFlow2 实战构建一个线性模型
mnist 手写数字识别
计算机视觉算法应用实践计算机视觉实战图像基础
图像几何变换
灰度处理
图像二值化
图像平滑
OpenCV 读取图片数据
第三方库读取图像文件
图像增强方法读取
脑 PET 图像分析与疾病预测数据处理
模型构建 (AlexNet)
模型性能评估
目标分析
YOLO 目标检测数据探索与处理
基于 YOLOX 的农田害虫图像检测与识别环境搭建与模型训练
模型应用
自然语言处理实战自然语言算法应用实践绪论
语料库处理
正向与逆向最大匹配法
N 元语法模型
隐马尔可夫与 Viterbi 算法
jieba 分词与去停用词
向量化与独热编码
Word2Vec 模型
推荐系统受众性别智能识别目标分析
数据预处理
词嵌入
模型构建与训练
搭建一个属于自己的聊天机器人案例背景与目标
语料库预处理
模型构建
网页前端展示
职业技术考核人工智能训练工程师 (高级) 职业技术考试

四、报考条件

中级:(满足其中一个条件即可)

  1. 年满 18 周岁,具备高中以上学历。
  2. 工作年限满 1 年。

高级:(满足其中一个条件即可)

  1. 获得中级证书。
  2. 年满 20 周岁以上,工作年限满 2 年。
  3. 年满 20 周岁以上,具备大专及以上学历。

五、考试方式

考试方式分为线下考试站点或线上考试系统统考两种方式,考试形式为上机答题,闭卷。

考试题型:

中级:120 分钟,单选题 + 多选题 + 判断题 + 操作题 + 简答题,上机答题。高级:120 分钟,单选题 + 多选题 + 判断题 + 操作题 + 简答题,上机答题。

六、成绩评分

考试最终成绩满分为 100 分,成绩 80-100 分为优秀;成绩 60-79 分为合格;成绩 60 分以下为不合格。

七、证书发放及查询

对通过考试的学员,培训、考试资料交齐、费用缴纳后,颁发对应的证书,120 个工作日内以快递的方式寄出,证书可官网http://www.miiteec.org.cn查询。

八、官方指定报名渠道www.aigc.cn,详情可咨询:

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人工智能训练工程师

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