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大數據人工智能證書

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人工智能技術考核標準

來源:本站閱覽: 發布時間:2021-08-21作者:三知教育

總體要求:


考核形式多樣化

通過多樣化考核形式真實考查出學生的綜合素質和能力,除繼續做好傳統的筆試,鼓勵采用成果性考核(大作業、調研報告、讀書報告、課程設計與課程論文等)、操作任務考核、自我評定與小組評定考核,等多種方式進行考核,特別提倡兩種或多種考核形式相結合來全面評價學生。


考核內容科學化

考核內容要有利于促進學生職業能力的培養,有利于培養學生分析和解決問題的能力、文獻資料檢索能力、專業實踐能力、表達能力、獨立思考能力和一定的創新能力,減少死記硬背內容,增加動手操作考核內容。


考核時間全程化

做到考核全程化。結合課程特點,合理地確定平時考核與期末考核的比例。平時考核注重學生的學習態度、考勤、回答問題與討論、作業和實踐操作技能情況等,考核側重知識的理解與綜合運用能力。


考核標準說明

考核形式

本大綱涵蓋了人工智能技術所需要掌握知識的要點及例題,以實踐技能考核為原則,是人工智能技術職業技能等級認證的重要依據,也是考生學習、考試命題的重要依據??己藶闄C考或筆試形式。


考核時間

人工智能技術技能等級認證考試時間為2小時,考試結束前半小時可提前離場,考試開始后15分鐘禁止入場。


考核題型

題型:選擇題、技能題。

考核所有題目均來自考試題庫,為了準確的反映最新的安全趨勢,考核題庫會不斷變化和更新,并進行循環迭代。


考核要求

人工智能技術技能等級認證考試題目范圍包括:PHP編程基礎、Python程序設計、機器學習、計算機網絡技術、操作系統基礎、Mysql數據庫基礎、數據采集技術、神經網絡原理、神經網絡技術實訓、python高級編程、Tensorflow框架實訓、機器學習、自然語言處理、計算機視覺、人工智能項目實訓等。


考核內容、范圍

人工智能技術(初級-人工智能基礎編程)

課程模塊

課程內容

PHP編程基礎

PHP基礎知識

PHP的數據類型

PHP的變量與常量

PHP運算符

PHP的表達式和函數

條件控制語句

循環控制語句

字符串的操作

POSIX擴展正則表達式函數

PCRE兼容正則表達式函數

PHP數組

PHP表單

PHP與Web表單的綜合應用

日期與時間

cookie

php內置加密函數

文件系統

phpMyAdmin的使用

PHP加密擴展庫的使用

PHP面向對象

Smarty模版的安裝和配置

分頁讀取數據

類的繼承和多態

連接和操作數據庫MySQL

Python程序設計

計算機網絡基礎知識

TCP和UDP編程

Python網絡嗅探

多進程端口掃描器

代理服務器端口映射功能的實現

自己編寫FTP通信軟件

網頁內容讀取與域名分析

網絡爬蟲

scrapy框架

BeautifulSoup4

使用Apache運行Python_CGI程序

Python在ASP.NET中的應用

flask框架簡單應用

django框架簡單應用

web.py框架簡單應用

Matplotlib應用

機器學習

線性回歸算法分析

模型評估方法

邏輯回歸算法分析

邏輯回歸信用卡欺詐檢測項目實訓

決策樹算法

隨機森林算法

隨機森林氣溫預測項目實訓

集成算法

隨機森林與集成算法分析

貝葉斯優化算法

Hyperopt

貝葉斯算法新聞分類項目

貝葉斯算法拼寫檢查器項目

K近鄰算法

聚類算法

DBSCAN聚類算法

系統聚類算法

K-Means聚類算法

支持向量算法分析

支持向量算法人臉識別項目

數據降維概述

降維方法的目的

常用將為方法解讀

人工智能項目實訓

個人收入預測實訓項目

模型分析實訓項目

建模項目實訓項目

數據預處理實訓項目

電影推薦實訓項目

 

人工智能技術(中級-人工智能平臺應用)

課程模塊

課程內容

計算機網絡技術

ARP協議解碼詳解

ICMP協議解碼詳解

IP協議解碼詳解

TCP協議解碼詳解

Email應用分析

FTP文件傳輸應用分析

HTTP網頁訪問應用分析

操作系統基礎

Linux簡介

Linux應用領域

Linux優勢

使用Shell

字符編輯器VI

Linux文件

ext3文件系統

安裝和卸載文件系統

Linux進程概述

進程控制命令

目錄操作

文件操作

磁盤操作

文本編輯

幫助命令

Linux用戶賬戶概述

管理用戶和群組

命令行配置

用戶管理器配置

顯示系統進程

查看日志文件

RPM概述

RPM包的命令介紹

Mysql數據庫基礎

MySQL簡介與安裝

MySQL創建連接

MySQL操作數據庫

MySQL操作數據表

MySQL操作數據

MySQL條件限定與正則表達式

MySQL表的連接

MySQL排序、分組與過濾

MySQL結果合并

MySQL導入與導出

數據采集技術

爬蟲簡介

爬蟲應用場景

爬蟲基本工作原理

TCP/IP協議

HTTP請求格式

HTTP常用請求頭

響應狀態碼

瀏覽器發送HTTP請求的過程

cookie和session

Requests模塊介紹

使用Requests發送post請求

使用Requests發送get請求

使用Requests發送帶Header請求

使用Requests發送帶參數請求

網頁內容讀取與域名分析

編寫網絡爬蟲

 使用IP代理數據爬取

XPATH介紹及節點選擇

LXML介紹及使用

python爬蟲爬取discuz論壇

對抗反爬蟲措施

HTML數據抓取

JSON數據抓取

R語言網頁數據抓取

神經網絡原理

人工神經網絡介紹

激活函數與線性不可分

優化算法

參數初始化

超參數設計

神經網絡訓練

線性回歸訓練

前饋神經網絡的網絡結構

卷積基本概念

卷積核

卷積層其他參數

池化層

SOFTMAX函數與交叉熵

經典CNN網絡

卷積神經網絡的應用場景

隱馬爾可夫模型

RNN和BPTT算法

LSTM算法

循環神經網絡的應用場景

神經網絡技術實訓

神經網絡算法分析

word2vec詞向量模型

Python從零實現神經網絡

維基百科數據集訓練詞向量模型

基于word2vec的文本分類實戰

搭建PyTorch神經網絡進行手寫數字分類

搭建PyTorch神經網絡進行氣溫預測

pytorch強大的hub模塊

PyTorch框架基本處理操作

人工智能項目實訓

SVD矩陣分解的推薦方法實現音樂推薦實訓項目

隱馬爾可夫模型實訓項目

高斯混合模型算法實訓項目

學習曲線實訓項目

制作自己常用的工具實訓項目

 

人工智能技術(高級-智能算法)


課程模塊

課程內容

python高級編程

選擇結構

循環結構

函數設計

函數使用

面向對象程序設計-基礎知識

面向對象程序設計-基礎知識

字符串

正則表達式

文件對象常用方法與屬性

文本文件操作案例精選

使用pickle模塊讀寫二進制文件

使用struct模塊讀寫二進制文件

使用shelve模塊操作二進制文件

使用marshal模塊操作二進制文件

文件與文件夾操作

文件與文件夾操作案例

異常處理結構

代碼測試

代碼調試

多線程編程

多進程編程

Python操作SQLite數據庫-Connection對象

Python操作SQLite數據庫-Cursor對象

Python操作SQLite數據庫-Row對象

Python操作關系型Access數據庫

Python操作關系型MSSQL_Server

Python操作其他關系型MySQL數據庫

操作MongoDB數據庫

計算機網絡基礎知識

TCP和UDP編程

Python網絡嗅探

多進程端口掃描器

代理服務器端口映射功能的實現

自己編寫FTP通信軟件

網頁內容讀取與域名分析

網絡爬蟲

scrapy框架

BeautifulSoup4

使用Apache運行Python_CGI程序

Python在ASP.NET中的應用

flask框架簡單應用

django框架簡單應用

web.py框架簡單應用

大數據處理

圖形編程

圖像處理

擴展庫numpy簡介

科學計算擴展庫scipy

擴展庫pandas簡介

統計分析標準庫statistics用法簡介

Matplotlib-1

Matplotlib-2

經典密碼算法

安全哈希算法

對稱密鑰密碼算法DES和AES

非對稱密鑰密碼算法RSA與數字簽名算法DSA

Tkinter基礎使用

用戶登錄界面

選擇類組件應用

簡單文本編輯器

簡單畫圖程序

電子時鐘

簡單動畫

多窗口編程

音樂播放器

Tensorflow框架實訓

TensorFlow基礎知識

TensorFlow的安裝

計算圖

建立回歸模型

多項式回歸

模型參數可視化

CNN實現文本分類之模型測試

CNN實現文本分類之模型訓練

基于TensorFlow實現word2vec

機器學習

主成分分析算法

線性判別分析算法

時間序列預測

時間序列算法數據重采樣項目

時間序列滑動窗口項目

主要時序模式算法

關聯規則算法

Apriori算法

自然語言處理

NLP文本相似度計算實例

自然語言處理NLTK

自然語言處理結巴分詞器

自然語言處理正則表達式

CNN實現文本分類模型測試

CNN實現文本分類模型訓練

商品信息可視化與文本處理

NLP文本特征方法對比

貝葉斯算法之新聞分類項目實訓

計算機視覺

opencv深度學習模型DNN模塊

opencv圖像處理

opencv圖像基本操作

opencv實現模板匹配

直方圖與傅里葉變換

圖像金字塔與輪廓檢測

圖像閾值與平滑處理

opencv實現光流估計

opencv實現背景建模

特征匹配

圖像特征之sift實例

圖像特征之harris角點檢測

圖像邊緣檢測

圖像梯度

圖像形態學操作

人工智能項目實訓

關聯規則代碼實現實訓項目

科比生涯數據分析實訓項目

用戶流失預警實訓項目

貸款利潤最大化實訓項目

時間序列算法日期與時間實訓項目



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