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工信教育

證書介紹
初級： 主要面向智慧安防、智慧社區(qū)、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業(yè)單位，從事人工智能前端設備實施維護、技術支持、功能測試、數(shù)據(jù)標注等崗位，能根據(jù)系統(tǒng)連接拓撲圖和實施方案，完成智能前端設備的安裝與配置，應用系統(tǒng)部署，數(shù)據(jù)采集與標注等工作。
中級： 主要面向智慧安防、智慧社區(qū)、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業(yè)單位，從事人工智能前端設備實施維護、系統(tǒng)運維、技術支持、模型訓練、測試、數(shù)據(jù)標注等崗位，能根據(jù)項目需求和目標場景，完成智能前端設備選型與調試，應用系統(tǒng)聯(lián)調，目標場景數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)標注，使用工具軟件進行應用配置，場景化模型微調訓練等工作。
高級： 主要面向智慧安防、智慧社區(qū)、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業(yè)單位，從事人工智能前端設備實施方案設計、模型訓練與優(yōu)化、系統(tǒng)運維、數(shù)據(jù)處理等崗位，能根據(jù)項目需求和目標場景，完成系統(tǒng)連接拓撲和部署方案設計，邊緣端模型部署優(yōu)化，數(shù)據(jù)采集、清洗和增強，數(shù)據(jù)標注和轉換，應用配置優(yōu)化、場景化模型微調訓練、應用性能分析與監(jiān)控等工作。
面向崗位

主要面向智慧安防、智慧社區(qū)、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業(yè)單位的實施維護工程師、系統(tǒng)運維工程師、技術支持工程師、數(shù)據(jù)標注工程師、人工智能訓練師、人工智能測試工程師等職業(yè)崗位，完成智能前端設備和應用系統(tǒng)安裝部署，數(shù)據(jù)采集和標注，應用配置和調優(yōu)，模型微調訓練等工作任務。

面向專業(yè)
（1）參照原版專業(yè)目錄：
中等職業(yè)學校：電子與信息技術、軟件與信息服務、物聯(lián)網(wǎng)技術應用、移動應用技術與服務、服務機器人裝調與維護、工業(yè)機器人技術應用專業(yè)。
高等職業(yè)學校：人工智能技術服務、軟件與信息服務、物聯(lián)網(wǎng)應用技術、物聯(lián)網(wǎng)工程技術、智能終端技術與應用、智能產(chǎn)品開發(fā)、計算機應用技術、嵌入式技術與應用、工業(yè)機器人技術、智能控制技術專業(yè)。
應用型本科學校：人工智能、計算機科學與技術、機器人工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、智能制造工程、電子與計算機工程、電子信息科學與技術、軟件工程技術專業(yè)。
高等職業(yè)教育本科學校：計算機應用工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、智能制造工程、軟件工程專業(yè)。
（2）參照新版職業(yè)教育專業(yè)目錄：
中等職業(yè)學校：電子與信息技術、軟件與信息服務、物聯(lián)網(wǎng)技術應用、移動應用技術與服務、服務機器人裝調與維護、工業(yè)機器人技術應用專業(yè)。
高等職業(yè)學校：人工智能技術應用、軟件技術、物聯(lián)網(wǎng)應用技術、物聯(lián)網(wǎng)工程技術、智能產(chǎn)品開發(fā)與應用、計算機應用技術、嵌入式技術與應用、工業(yè)機器人技術、智能控制技術專業(yè)。
應用型本科學校：人工智能、計算機科學與技術、機器人工程、物聯(lián)網(wǎng)工程、智能制造工程、電子與計算機工程、電子信息科學與技術、軟件工程技術專業(yè)。
高等職業(yè)教育本科學校：人工智能工程技術、計算機應用工程、物聯(lián)網(wǎng)工程技術、智能制造工程技術、軟件工程技術專業(yè)。
證書考核
考核方式： 人工智能前端設備應用職業(yè)技能等級證書初、中、高三個級別的理論考試采用上機考核方式，考試時間1小時；實操考試采取模擬實訓任務的考核方式，考試時間2.5小時。
考核成績評定： 理論考試試卷滿分為100分，權重40%；實操考試試卷滿分為100分，權重60%。綜合成績等于理論和實操考試成績的加權之和，綜合成績合格標準為大于等于60分，綜合成績合格的學員可以獲得相應級別的職業(yè)技能等級證書。
實訓設備要求
考核內(nèi)容
級別 考核知識點
初級
1.智能前端設備安裝與調試: 掌握智能前端設備基本的功能、參數(shù)、接口類型，完成設備接線及調試方法。
2.應用系統(tǒng)部署: 掌握AI邊緣網(wǎng)關的文件、數(shù)據(jù)庫操作方法，完成程序、模型、服務、數(shù)據(jù)庫部署。
3.數(shù)據(jù)采集與標注: 掌握數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注知識和方法，完成基于圖形化軟件進行數(shù)據(jù)采集與數(shù)據(jù)標注。
中級
1.智能前端設備安裝與調試: 根據(jù)需求進行智能前端設備選型與搭建，掌握通過常見設備安裝調試異常信息進行設備調試的方法。
2.應用系統(tǒng)部署: 根據(jù)需求進行AI邊緣網(wǎng)關、PC端應用系統(tǒng)部署，掌握服務器、數(shù)據(jù)庫安裝配置，以及通過異常信息進行部署調試的方法。
3.數(shù)據(jù)采集與標注: 根據(jù)需求進行腳本化數(shù)據(jù)采集與清洗，掌握相關參數(shù)優(yōu)化設置知識，提升數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標注質量。
4.場景化應用與優(yōu)化: 根據(jù)場景化需求進行圖像、語音輸入?yún)?shù)的配置，掌握典型深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡訓練流程和模型微調訓練方法。
高級
1.智能前端設備安裝與調試: 根據(jù)項目需求進行智能前端設備部署實施方案設計和優(yōu)化，掌握設備檢測、安裝調試以及異常問題處理方法。
2.應用系統(tǒng)部署: 根據(jù)項目需求進行服務器、數(shù)據(jù)庫、應用軟件安裝、參數(shù)配置、啟動策略配置，掌握應用系統(tǒng)部署異常排查處理方法，保障系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運行。
3.數(shù)據(jù)采集與標注: 根據(jù)項目需求進行數(shù)據(jù)采集與標注方案設計和優(yōu)化，掌握采集、標注異常問題的處理，制定與評估數(shù)據(jù)質量標準。
4.場景化應用與優(yōu)化: 根據(jù)項目需求調整優(yōu)化應用配置、設計模型優(yōu)化方案，掌握深度學習微調訓練、參數(shù)優(yōu)化、應用性能分析與監(jiān)控相關方法，確保項目高質量運行