摘要:阿里云人工智能ACA認證考試大綱【2023版】已發(fā)布,阿里云人工智能ACA認證是面向?qū)W生、人工智能技術愛好者、人工 智能入門學習者的專業(yè)技術認證,阿里云人工智能ACA認證考試大綱2023版詳見正文。
阿里云人工智能ACA認證考試于2023年1月4日正式升級改版,目前阿里云人工智能ACA認證考試大綱【2023版】已發(fā)布,阿里云人工智能ACA認證考試大綱2023版內(nèi)容如下:
阿里云人工智能工程師ACA認證介紹:
阿里云人工智能助理工程師 ACA 認證(Alibaba Cloud Certified Associate - Artificial Intelligence)是面向?qū)W生、人工智能技術愛好者、人工智能入門學習者的專業(yè)技術認證,主要涉及人工智能概論、阿里云機器學習平臺 PAI 基礎、數(shù)據(jù)處理基礎、機器學習&深度學習基礎、計算機視覺&語音&自然語言處理基礎等內(nèi)容。通過該技術認證可以有效證明該認證人員具備以下能力:
1.熟悉數(shù)據(jù)處理的常用方法以及數(shù)據(jù)標注的原理與方法。
2.掌握了傳統(tǒng)機器學習常用算法的原理及應用場景。
3.掌握了深度學習的基本原理及常用算法的應用場景。
4.熟悉計算機視覺的關鍵技術及應用場景。
5.熟悉計算機語音的關鍵技術及應用場景。
6.熟悉自然語言處理的關鍵技術及應用場景。
7.了解人工智能的其他相關技術的基本概念,如知識圖譜、自動駕駛、智能搜索、智能推薦等。
阿里云人工智能ACA認證考試內(nèi)容:
一、人工智能基礎:
(1)了解人工智能的定義
(2)了解人工智能的發(fā)展歷史
(3)熟悉人工智能的三大學派
(4)熟悉人工智能的研究目標
(5)了解人工智能的行業(yè)應用
(6)熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎層
(7)熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的技術層
(8)熟悉人工智能產(chǎn)業(yè)的應用層
(9)掌握人工智能項目的需求分析流程
(10)掌握人工智能項目的數(shù)據(jù)準備流程
(11)掌握人工智能項目的模型訓練流程
(12)掌握人工智能項目的模型應用流程
二、機器學習平臺 PAI 基礎:
(1)了解 PAI 平臺的概念、架構(gòu)與優(yōu)勢
(2)了解 PAI 平臺的功能特性
(3)熟悉 PAI 平臺的關鍵組件
(4)了解 PAI-DSW 的基本概述
(5)熟悉 PAI-DSW 的功能特性與應用場景
(6)了解 PAI-Designer 基本概述
(7)熟悉 PAI-Designer 的功能特性與應用場景
(8)了解 PAI-EAS 的基本概述
(9)熟悉 PAI-EAS 的功能特性
三、數(shù)據(jù)處理基礎:
(1)了解數(shù)據(jù)的定義
(2)掌握數(shù)據(jù)的類別
(3)熟悉數(shù)據(jù)采集的定義和常用方法
(4)掌握常見的數(shù)據(jù)預處理類型
(5)熟悉數(shù)據(jù)標準化技術基礎
(6)掌握數(shù)據(jù)編碼技術基礎
(7)了解數(shù)據(jù)可視化的含義
(8)掌握數(shù)據(jù)可視化中的典型圖表及其繪制方法
(9)了解數(shù)據(jù)可視化工具 QuickBI&DataV
(10)掌握數(shù)據(jù)標注的定義和重要性
(11)熟悉多類型數(shù)據(jù)的標注方法及標準
(12)熟悉數(shù)據(jù)標注的常用文件格式
(13)熟悉基于機器學習 PAI 平臺的智能標注概述
(14)掌握基于機器學習 PAI 平臺的數(shù)據(jù)標注步驟
四、機器學習基礎:
(1)熟悉人工智能、機器學習與深度學習的關系
(2)了解機器學習的定義
(3)掌握分類和回歸的定義與區(qū)別
(4)熟悉機器學習常見函數(shù)
(5)熟悉機器學習常見評估指標
(6)掌握線性回歸的定義與應用
(7)掌握邏輯回歸的定義與應用
(8)熟悉樸素貝葉斯的定義與應用
(9)熟悉 K 近鄰算法的定義與應用
(10)熟悉支持向量機的定義與應用
(11)熟悉決策樹的定義與應用
(12)熟悉集成算法的定義與應用
(13)熟悉聚類算法的定義與應用
五、深度學習基礎:
(1)熟悉深度學習框架的簡介及關鍵特征
(2)了解常見深度學習框架的特點、對比及選擇
(3)熟悉 TensorFlow2.0 簡介及其主要變化
(4)掌握 TensorFlow 的相關術語
(5)掌握 TensorFlow 的基礎操作
(6)了解感知機與多層感知機的概述
(7)熟悉多層感知機的層級結(jié)構(gòu)與激活函數(shù)
(8)了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的概述
(9)熟悉卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的層級結(jié)構(gòu)
(10)熟悉經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
(11)掌握卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
(12)了解循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的概述
(13)熟悉經(jīng)典循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
(14)掌握循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的應用
六、計算機視覺基礎:
(1)熟悉計算機視覺的定義
(2)了解計算機視覺在行業(yè)中的典型應用
(3)了解計算機視覺與人類視覺的關系
(4)了解計算機視覺的工作原理
(5)了解計算機視覺的關鍵技術
(6)熟悉圖像分類的定義
(7)熟悉圖像分類的類別
(8)了解圖像分類的典型應用
(9)熟悉目標檢測的定義
(10)了解目標檢測的評估指標
(11)熟悉圖像分割的定義
(12)熟悉圖像分割的類別
(14)了解圖像分割的應用
(14)了解阿里巴巴視覺智能開放平臺
七、自然語言處理基礎:
(1)熟悉自然語言處理的研究任務
(2)了解自然語言處理的發(fā)展歷史
(3)了解自然語言處理基礎知識體系
(4)熟悉自然語言處理的基本術語
(5)了解自然語言處理的常用語料庫
(6)了解分詞的概念與作用
(7)了解命名實體識別的概念與作用
(8)了解句法分析的概念與作用
(9)了解文本向量化的概念與作用
(10)熟悉自然語言理解的實現(xiàn)方法與應用
(11)熟悉自然語言生成的實現(xiàn)方法與應用
(12)掌握阿里巴巴 NLP 平臺的使用方法
八、智能語音技術基礎:
(1)了解智能語音技術的定義
(2)熟悉智能語音技術的研究任務
(3)了解智能語音技術的應用場景
(4)了解語音及語音信號的定義
(5)了解語音降噪與增強技術的定義
(6)熟悉語音降噪與增強技術的研究思路
(7)了解語音識別技術的定義
(8)熟悉語音識別技術的原理
(9)了解語音喚醒技術的定義
(10)熟悉語音喚醒模型的訓練流程
(11)了解語音合成技術的定義
(12)熟悉語音合成技術的原理
(13)了解人機交互方式的趨勢
(14)了解智能語音交互的定義及優(yōu)劣勢
(15)熟悉智能對話系統(tǒng)的定義及分類
(16)了解智能對話系統(tǒng)的發(fā)展趨勢
(17)熟悉對話系統(tǒng)的組成
(18)掌握對話系統(tǒng)的實現(xiàn)流程及技術應用
(19)了解阿里云智能語音交互平臺的功能
(20)掌握一句話識別功能的簡單實現(xiàn)
九、人工智能其他相關技術:
(1)熟悉知識圖譜的定義
(2)了解知識圖譜的價值
(3)熟悉機器翻譯的定義
(4)了解機器翻譯的功能
(5)熟悉智能機器人的定義
(6)了解智能機器人的關鍵技術
(7)熟悉自動駕駛的定義
(8)了解自動駕駛的未來發(fā)展方向
(9)熟悉智能搜索引擎的定義
(10)了解智能搜索引擎的關鍵技術
(11)熟悉智能推薦的定義
(12)了解智能推薦的相關產(chǎn)品
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