《人工智能算法工程师(中级)》

工业和信息化部《人工智能算法工程师(中级)》职业能力培训项目

工信部课程链接:

工业和信息化部《人工智能算法工程师》职业能力培训项目https://www.tech-skills.org.cn/#%2FsubjectGradeList%2F84

学员须知

学员完成学习后,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。优秀学员将有机会参加教育考试中心或课程项目方组织的主题会议、课程沙龙等活动,并享受就业服务指导及相关优秀企业推荐就业等服务。

  • 课程定位

本项目课程是《人工智能算法工程师(中级)》职业能力培训的系列课程。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。

本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。内容包括了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。

学习完本课程,并通过考试,将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能算法工程师(中级)》职业能力证书。

  • 学员对象

1、政府及企、事业单位人工智能相关岗位的在职人员;

2、本科及以上院校人工智能专业相关的在读学生;

3、对人工智能技术感兴趣的其他在职技术人员;

4、持有《人工智能算法工程师(初级)》职业能力证书的人员

注:证书报考条件以工信部教育与考试中心《人工智能算法工程师职业能力等级评价标准》为准。

  • 课程内容

88 课时(线上必修课)+ 配套代码习题 + 答疑群(每天晚上固定时间答疑)。

《人工智能算法工程师(中级)》必修课列表:

说明:线上学习有效期 1 年,学员自由安排时间。

  • 学习资料(电子版)

1)、学习视频

2)、配套代码资料

3)、学习答疑群

  • 学习收获

1、《人工智能算法工程师(中级)》专业知识及技能

2、《人工智能算法工程师(中级)》职业能力证书(考试通过)

3、进入工业和信息化专业人才库(考试通过)

4、达到企业中普通中级算法人员能力水平

### 人工智能算法工程师笔试题库与技术面试准备 人工智能算法工程师的笔试和面试准备需要系统化的方法,结合实际经验和技术深度。以下是相关内容的详细说明: #### 笔试题库 在准备人工智能算法工程师的笔试时,可以参考以下资源: - **BAT机器学习面试1000题系列**:这是一套非常全面的题库,涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域的基础知识和进阶问题[^4]。该题库适合初学者到中级水平的求职者,能够帮助理解常见的算法原理和应用场景。 - **LeetCode 和 HackerRank**:这些在线平台提供了大量的算法题目,包括但不限于动态规划、图论、搜索算法等。通过练习这些题目,可以提升解决复杂问题的能力[^2]。 - **GitHub 上的开源题库**:许多开发者将自己整理的面试题分享到 GitHub,例如“Awesome Machine Learning Interviews”或“AI Interview Questions”。这些资源通常包含详细的答案解析,便于自学。 #### 技术面试准备 技术面试的准备可以从以下几个方面入手: 1. **基础知识巩固** - 熟悉线性代数、概率统计、微积分等数学基础[^1]。 - 掌握 Python 或 C++ 编程语言,了解 NumPy、Pandas、TensorFlow 等常用库的使用方法[^3]。 2. **项目经验积累** - 准备几个完整的项目案例,能够清晰地讲解从数据预处理到模型训练再到结果评估的全过程。例如,图像分类、目标检测、语音识别等领域的实际应用[^3]。 3. **常见问题解答** - 理解并能解释常见的机器学习算法(如 KNN、SVM、决策树)及其优缺点[^1]。 - 深入学习深度学习框架(如 PyTorch、TensorFlow),掌握卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)的工作原理[^4]。 #### 示例代码 以下是一个简单的 TensorFlow 实现线性回归的代码示例: ```python import tensorflow as tf # 定义变量 W = tf.Variable([.3], dtype=tf.float32) b = tf.Variable([-.3], dtype=tf.float32) x = tf.placeholder(tf.float32) linear_model = W * x + b # 定义损失函数 y = tf.placeholder(tf.float32) loss = tf.reduce_sum(tf.square(linear_model - y)) # 定义优化器 optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.01) train = optimizer.minimize(loss) # 初始化变量 init = tf.global_variables_initializer() # 运行会话 with tf.Session() as sess: sess.run(init) for i in range(1000): sess.run(train, {x: [1, 2, 3, 4], y: [0, -1, -2, -3]}) print(sess.run([W, b])) ``` ####
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值