| 阶段名称 | 课程名称 | 模块名称 |
|---|---|---|
| 基础知识 | 大模型与 AIGC 概述 | 大模型介绍 |
| AIGC 简介 | ||
| 机器学习原理 | 机器学习绪论 | |
| 回归分析 | ||
| 决策树 | ||
| 神经网络 | ||
| KNN | ||
| 朴素贝叶斯 | ||
| 聚类分析 | ||
| 支持向量机 | ||
| 人工智能算法原理与实践 | PyTorch 框架基础实践 | 张量操作 |
| 构建一个线性模型 | ||
| 识别手写数字 | ||
| 深度学习原理与实现 | 引言 | |
| 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 | ||
| — | — | — |
| 大模型原理与应用 | 万模基座 Transformer | |
| GPT 和 BERT | ||
| Transformer 应用 | ||
| 计算机视觉算法实战 | 计算机视觉实战 | 概述 |
| 读写图像 | ||
| 图像几何变换 | ||
| 灰度处理 | ||
| 图像二值化 | ||
| 图像平滑 | ||
| 脑 PET 图像分析与疾病预测 | 数据处理 | |
| 模型构建 | ||
| 模型性能评估 | ||
| 基于 FaceNet 算法的人脸智能识别 | 背景与目标 | |
| 人脸检测与对齐 | ||
| 人脸特征提取 | ||
| 人脸识别 | ||
| 农田害虫图像识别 | 目标分析 | |
| YOLO 目标检测 | ||
| 数据探索与处理 | ||
| 数据加工 | ||
| 环境搭建与模型训练 | ||
| 模型应用与拓展延伸 | ||
| — | — | — |
| 基于 YOLOv8 算法的岩石样本图像分割 | 目标分析 | |
| YOLOv8 模型介绍 | ||
| 数据准备 | ||
| 模型训练 | ||
| 模型预测与验证 | ||
| 自然语言算法实战 | 自然语言处理实战 | 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 | ||
| 词袋模型与 TF-IDF | ||
| Word2Vec 模型 | ||
| 基于 textCNN 算法的公众健康问句分类 | 背景分析 | |
| 数据探索与处理 | ||
| 词嵌入 | ||
| 模型构建与训练 | ||
| 新冠疫情期间网民情绪识别 | 数据准备 | |
| 模型训练与性能评估 | ||
| 小结 | ||
| 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 | ||
| 基于通义千问 (Qwen) 的创意广告生成 | 千问大模型介绍 | |
| 数据准备 | ||
| 模型微调和验证 | ||
| 小结 | ||
| 职业技术考核 | 人工智能算法工程师 (高级) 职业技术考试 |
八、报考须知
1、报名资料清单:
请准备以下四项核心材料,以便快速录入系统:
✅ 个人身份信息(姓名、联系电话、身份证号)
✅ 证件照(1寸蓝底免冠电子照)
2、等级标准与培养模式
本证书采用 “线上学习 + 线上考试” 模式,全程周期约3个月(含学习与考试),考核合格后颁发证书。
| 等级 | 市场指导价 | 适用人群建议 |
|---|---|---|
| 初级 | ¥999 | 零基础入门、职场新人、一线运营人员 |
| 中级 | ¥1299 | 1年以上经验、行业专业技术人员 |
| 高级 | ¥1599 | 3年以上经验、项目负责人及管理层 |
3、招生资源与福利课程
为确保您的权益并提升技能,请务必访问以下官方入口:
报名前请先核实授权信息,确保证书正规可查,让您咨询更放心。证书查询官网:https://www.miiteec.org.cn/
证书是能力的证明,学习是提升的关键。每日更新一节免费视频课,助您掌握前沿技能。
备注:人工智能算法工程师

安全提示:凡是承诺:包过的、优惠的,请各位学员提高警惕!














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