他扒开我奶罩揉吮我奶头,亚洲欧美精品suv

一、項目簡介

為貫徹落實《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃的通知》、工業(yè)和信息化部《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動計劃（2018-2020 年）》等文件精神，結(jié)合我國人工智能應(yīng)用型人才緊缺現(xiàn)狀，提升我國人工智能應(yīng)用型人才素質(zhì)，工業(yè)和信息化部教育與考試中心經(jīng)過長期調(diào)研和論證，在國家工業(yè)和信息化部人才培養(yǎng)考評項目序列中推出了以人工智能應(yīng)用型人才培養(yǎng)為核心的人工智能應(yīng)用工程師考評項目。

人工智能應(yīng)用工程師考試是對人工智能領(lǐng)域從業(yè)者的全面考核，共分為初級，中級，高級三個等級。

二、能力標(biāo)準(zhǔn)

1、人工智能應(yīng)用工程師（初級）

需要掌握Python編程基礎(chǔ)、Python常用數(shù)據(jù)分析及處理工具numpy、pandas、scikit-learn，能以Python作為工具，解決基本的數(shù)據(jù)分析問題。能夠理解業(yè)務(wù)目標(biāo)，并能將業(yè)務(wù)目標(biāo)初步轉(zhuǎn)化為人工智能初級應(yīng)用的能力，能結(jié)合具體技術(shù)進(jìn)行初步目標(biāo)實現(xiàn)。

適合政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務(wù)及從事市場、管理、財務(wù)、供應(yīng)、咨詢等職位的相關(guān)人員。

2、人工智能應(yīng)用工程師（中級）

一年以上大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用或人工智能應(yīng)用實踐工作經(jīng)驗，或已獲得人工智能應(yīng)用工程師（初級）。掌握Python編程基礎(chǔ)；常用數(shù)據(jù)分析及處理工具numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn；Python數(shù)據(jù)可視化、機器學(xué)習(xí)、常規(guī)案例應(yīng)用，能夠?qū)I(yè)務(wù)目標(biāo)準(zhǔn)確轉(zhuǎn)化為人工智能技術(shù)與應(yīng)用目標(biāo)，能將業(yè)務(wù)目標(biāo)拆解成不同任務(wù)并找到對應(yīng)技術(shù)實現(xiàn)方法，提升工作價值。

適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)專門從事人工智能分析應(yīng)用的人員。

3、人工智能應(yīng)用工程師（高級）

三年以上大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用或人工智能應(yīng)用實踐崗位工作經(jīng)驗，或已獲得人工智能應(yīng)用工程師（中級）證書。掌握Python編程基礎(chǔ)；Python常用數(shù)據(jù)分析及處理工具numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn；數(shù)據(jù)可視化、自然語言處理、網(wǎng)絡(luò)爬蟲、人工智能應(yīng)用、機器學(xué)習(xí)、多行業(yè)多領(lǐng)域AI技術(shù)應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)、典型人工智能應(yīng)用，能充分理解業(yè)務(wù)目標(biāo)，并將業(yè)務(wù)目標(biāo)精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換、拆分為具體技術(shù)任務(wù)；具有超強數(shù)據(jù)規(guī)劃能力，不僅能自主完成各環(huán)節(jié)任務(wù)還能帶領(lǐng)數(shù)據(jù)分析團隊完成大型項目，為企業(yè)生產(chǎn)賦能。

適合政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網(wǎng)、電商、醫(yī)學(xué)等行業(yè)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用資深人員。

三、課程內(nèi)容

初級：

階段	課程	知識模塊
必備技能	人工智能導(dǎo)論	人工智能概述
		大數(shù)據(jù)與人工智能
		配套資料下載
	Python編程基礎(chǔ)	數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)
		Python數(shù)據(jù)挖掘編程基礎(chǔ)
		配套資料下載
	科學(xué)計算包NumPy	NumPy數(shù)值計算基礎(chǔ)
	科學(xué)計算包NumPy	課程配套資料下載
	Python數(shù)據(jù)可視化	Matplotlib
	Python數(shù)據(jù)可視化	配套資料下載
	Python數(shù)據(jù)探索	數(shù)據(jù)探索
	Python數(shù)據(jù)探索	配套資料下載
職業(yè)技術(shù)考核	人工智能應(yīng)用工程師（初級）職業(yè)技術(shù)考試

?中級：

階段	課程	知識模塊
人工智能環(huán)境管理	環(huán)境與存儲系統(tǒng)配置	第三方庫與虛擬機安裝
		依賴環(huán)境安裝與配置
		分布式服務(wù)框架安裝與存儲系統(tǒng)配置
人工智能數(shù)據(jù)管理	數(shù)據(jù)獲取與采集技術(shù)	爬蟲環(huán)境與爬蟲簡介
		網(wǎng)頁前端基礎(chǔ)
		簡單靜態(tài)網(wǎng)頁爬取
		模擬登錄
		網(wǎng)絡(luò)爬蟲框架
	數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)	數(shù)據(jù)標(biāo)注
	數(shù)據(jù)遷移技術(shù)	基礎(chǔ)操作命令
人工智能應(yīng)用編程	特征工程實戰(zhàn)	特征工程的概念
		數(shù)據(jù)探索與刪除缺失值
		缺失值填充、標(biāo)準(zhǔn)化與歸一化處理
		特征構(gòu)建
		基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)與假設(shè)檢驗的特征選擇
		基于樹與線性模型的特征選擇
		降維
		特征轉(zhuǎn)換
		特征學(xué)習(xí)-相關(guān)介紹與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
		特征學(xué)習(xí)-代碼實現(xiàn)
		表情識別案例
	圖像處理技術(shù)	概述
		圖像基礎(chǔ)
		圖像幾何變換
		灰度級修正
		圖像二值化與圖像平滑
		圖像銳化
		視頻圖像處理練習(xí)
		循環(huán)讀取圖片數(shù)據(jù)
		第三方庫讀取圖像文件
		單張圖像增強
		多張圖像增強
	自然語言處理	緒論
		語料預(yù)處理
		正向與逆向最大匹配法
		N元語法模型與隱馬爾可夫
		Viterbi算法
		jieba分詞與去停用詞
	機器學(xué)習(xí)算法	機器學(xué)習(xí)緒論
		回歸分析
		決策樹算法介紹
		泰坦尼克號生還者預(yù)測
		人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
		單樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
		全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
		全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
		最近鄰算法
		聚類分析
		支持向量機算法介紹
		支持向量機代碼實現(xiàn)
		基于用戶的協(xié)同過濾推薦
		基于流行度推薦
人工智能應(yīng)用測試	模型效果測試	性能度量
		構(gòu)建評價聚類和分類模型
		構(gòu)建評價回歸模型與算法優(yōu)化
項目實戰(zhàn)	水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能識別	水產(chǎn)養(yǎng)殖水質(zhì)智能識別： 1.?單張圖像預(yù)處理 2.?批量數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型構(gòu)建
職業(yè)技術(shù)考核	人工智能應(yīng)用工程師（中級）職業(yè)技術(shù)考試

?高級：

階段	課程	知識模塊
人工智能環(huán)境管理	環(huán)境與存儲系統(tǒng)配置	搭建Python環(huán)境
		搭建Spark環(huán)境
		安裝虛擬機與Java
		Hadoop集群配置
		分布式服務(wù)框架
		分布式數(shù)據(jù)庫
人工智能數(shù)據(jù)管理	數(shù)據(jù)標(biāo)注技術(shù)	數(shù)據(jù)標(biāo)注
人工智能數(shù)據(jù)管理	數(shù)據(jù)遷移技術(shù)	數(shù)據(jù)遷移工具
人工智能應(yīng)用編程	深度學(xué)習(xí)算法	人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹
		單樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
		全樣本網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
		深度學(xué)習(xí)原理
		循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		LSTM與生成對抗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
		TensorFlow2深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)
		TensorFlow2實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
		PyTorch深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)
		PyTorch實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
		MindSpore深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)
		MindSpore實現(xiàn)手寫數(shù)字識別
		基于PyTorch實現(xiàn)VGG網(wǎng)絡(luò)貓狗大戰(zhàn)； 1.數(shù)據(jù)預(yù)處理 2.模型訓(xùn)練與預(yù)測 3.模型訓(xùn)練與預(yù)測
	計算機視覺實戰(zhàn)	乳腺癌組織病理圖像分類: 1.?背景分析與直方圖均衡化 2.?圖像增強 3.?模型訓(xùn)練與評估
		基于深度學(xué)習(xí)的肝臟腫瘤分割: 1.?案例背景與數(shù)據(jù)介紹 2.?數(shù)據(jù)讀取與windowing方法 3.?數(shù)據(jù)預(yù)處理 4.?圖像增強與歸一化 5.?模型搭建與訓(xùn)練
		電力巡檢智能缺陷檢測： 1.?背景介紹與數(shù)據(jù)探索 2.?掩膜圖形二值化與圖像切分 3.?數(shù)據(jù)平衡與圖像增強 4.?圖像批處理與模型搭建 5.?模型訓(xùn)練和測試 6.?模型預(yù)測 7.?yolo-V3原理與實現(xiàn)
		人臉智能生成
	自然語言處理	向量化與獨熱編碼
		詞袋模型與TF-IDF
		Word2Vec模型： 1.?概述與訓(xùn)練 2.?應(yīng)用與Doc2Vec模型
		垃圾短信智能識別： 1.?背景介紹與預(yù)處理 2.?詞頻統(tǒng)計與文本向量化
		基于深度學(xué)習(xí)的問政留言分類： 1.?背景介紹與預(yù)處理 2.?詞向量提取與模型訓(xùn)練
		股市評論數(shù)據(jù)情感分析： 1.?背景介紹與預(yù)處理 2.?機器學(xué)習(xí)模型 3.?深度學(xué)習(xí)模型 4.?測試集預(yù)測
		基于Seq2Seq的機器翻譯： 1.?數(shù)據(jù)預(yù)處理與劃分 2.?定義模型結(jié)構(gòu) 3.?模型編譯與訓(xùn)練 4.?翻譯與模型優(yōu)化
	語音識別技術(shù)	語音識別概述與wave操作
		讀寫音頻與錄音
		時域、頻域與Mel譜圖
		降噪與靜音處理
		預(yù)加重、分幀、加窗與傅里葉變換
		語音特征提取
		常用的語音識別算法介紹
		聲紋智能識別
		英文數(shù)字語音識別： 1.?背景介紹與數(shù)據(jù)讀取 2.?數(shù)據(jù)劃分與特征提取 3.?特征處理與維度分析 4.?數(shù)據(jù)預(yù)處理與模型構(gòu)建 5.?模型訓(xùn)練與測試
		語音智能合成： 1.?背景介紹與預(yù)處理 2.?數(shù)據(jù)集構(gòu)建與模型結(jié)構(gòu) 3.?模型代碼
人工智能應(yīng)用測試	模型效果測試	市財政收入分析及預(yù)測： 1.?相關(guān)性分析與Lasso回歸方法 2.?特征值預(yù)測與模型訓(xùn)練
人工智能應(yīng)用測試	模型效果測試	P2P信貸結(jié)果預(yù)測： 1.?背景分析與數(shù)據(jù)加載 2.?非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理 3.?缺失值處理 4.?異常值處理 5.?構(gòu)建新指標(biāo)并劃分?jǐn)?shù)據(jù) 6.?模型預(yù)測
職業(yè)技術(shù)考核	人工智能應(yīng)用工程師（高級）職業(yè)技術(shù)考試