如何成为一名获得Adobe认证的专业人员?

本文介绍了如何获得Adobe国际认证,包括通过一场50分钟的考试测试核心产品知识和行业概念。考试由行业专家设计,要求至少150小时的应用经验。认证分为视觉设计、影视设计和网页设计三个方向,每个方向需要通过特定软件的考试。通过认证的专业人员将获得证书、徽章,并提升职业可信度和市场竞争力。

原标题:如何成为一名获得Adobe国际认证(Adobe Certified Professional* 认证培训体系)的专业人员?

 Adobe Certified Professional* 认证培训体系(中文:Adobe认证专家)是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系,面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系,Adobe认证专家基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。

Adobe认证专家及培训体系自进入中国以来得到广大的行业及用户认可,被国内达内教育、中公教育、火星时代等众多知名IT培训机构及院校,作为视觉设计、平面设计等专业的培训及技能测评考核的依据及标准。

*经国际行业专家评估认定,原Adobe Certified Associate(简称:ACA)培训考核的体系达到专业人士的能力,自2021年7月起所有通过CC2018版本以上的用户,将被识别为Adobe Certified Professional人士。

如何成为一名获得 Adobe 认证的专业人员?

要获得Adobe国际认证,您必须通过一场为时 50 分钟的考试,该考试将测试您对核心产品特性和功能、常见工作流程、基本项目管理和基础行业概念的熟悉程度。

这项考试利用了应用程序内的实时任务和精选的回答题目,这些题目都是由行业专家、教育工作者和 Certiport 测试设计专家编制的。通常应试人员至少要有 150 小时的应用程序指导和实际操作经验,方可通过考试。

考核形式由一些世界领先的评估专家开发,将测试您在设计领域使用Adobe软件取得成功所需的全方位的应用技能。

根据工作实际岗位所需具备的知识及技能,通过考核验证您在设计行业工作、项目设置及管理、文档组织、创建及修改图像、文件及作品的发布。

提供以下两种认证的形式及考核:

 获得以上职业技能认证专家,需遵循以下规则:

视觉设计认证专家=Photoshop认证专家(必需)+IIIustrator认证专家或InDesign认证专家

影视设计认证专家=Premiere Pro认证专家(必需)+Photoshop认证专家或After Effects认证专家

网页设计认证专家=Dreamweaver认证专家(必需)+Photoshop认证专家或Animate认证专家

试题数量及获得证书所需分数

每科考试由33-50道题组成,包括选择判断题、情景题、实操题,考试时间为50分钟,成绩总分为1000分,获得证书最低成绩分为700分,考完当场出成绩分,获取证书3-5个工作日。

考核方向及成绩分析示例

成为一名获得 Adobe 国际认证的专业人员有哪些好处?

各行各业都需要 Premiere Pro 、After Effects 等软件技能的专业知识。为了满足公司的内容创建需求,雇主和客户都在寻找那些掌握专业技术并充满抱负的创意人才。
持有Adobe国际认证的专业人员,因通过了这些令人羡慕的技能认证验证而变得炙手可热。人们可以信任这些专业人员能够运用世上功能最强大的视频编辑和动态图形工具有效地开展工作。
这项认证可以为创作人员提供更大的视野、更高的可信度以及更多的自信,而且可以帮助公司找到或培训他们需要的人才。

而且考试通过,您还将会获得证书、数字徽章和静态徽章,进而在您的个人资历和在线档案中彰显所取得的成就。

您的证书将由 Certiport.com 颁发,并且您会收到一封来自徽章平台 Acalibly (admin@youracclaim.com) 的电子邮件,以了解获取徽章的说明。

如果第一次尝试失败,则需要等待 24 小时后重新参加考试。如果第二次考试失败,则必须等到五个日历日后才能参加第三次考试。


以上就是今天关于Adobe国际认证的一些讨论,对你有帮助吗?如果你对考证还有什么问题,欢迎至Adobe认证专家中文官网或评论区交流!

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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