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          大數據人工智能證書

          |下一篇

          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



          咨詢電話:0771-5671533,13211310631 

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