岗位认证介绍

Introduction to post certification

一、适用学习对象

中高职在校相关专业学生、专科及以上同等学历非相关专业转行人员、符合初级申报资格的人员

二、岗位能力要求

a）综合能力

——能够准确理解和进行主流人工智能算法模型的训练，理解不同的算法针对不同业务领域的实际应用价值；

——能够将给定的模型或算法转化为实际应用的场景可以实现的内容，从抽象的算法中提炼出具体的解决方案，实现对计算机视觉应用场景的业务实现。

b）专业知识能力

——具备计算机视觉与数据挖掘基础，熟悉常用计算机视觉及深度学习算法及常用框架；

——熟悉图像，视频等文件等基本存储、压缩方法；

——熟悉基本图像识别方法，如深度学习；图像处理方法，如图像特征点抽取、仿射变换等；

——了解模型训练、模型发布，模型存储等过程。

c）技能能力

——具备优秀的编程开发能力，掌握主流编程语言，如C/C++、Python、Java等；

——熟悉当前比较流行的计算机视觉平台，如TensorFlow、MXNet、Keras等

——熟悉 Linux、Hadoop、Spark、Hive 等大数据计算工具；

——熟悉图像处理函数库OpenCV的使用。

d）工程实践能力

——具备算法项目经验及计算机视觉、深度学习系统研发经验；

——能够选择并实现常见的算法模型，准确理解业务需求并转化为可实现的技术方案。

三、考纲明细

四、学习路经

（一）掌握六门基础课程

    1. 《人工智能导论》

    2. 《人工智能应用基础》

    3. 《Linux系统管理》

    4. 《数据库技术及应用》

    5. 《Python程序设计》

    6. 《大数据平台应用》

（二）掌握四门专业核心课程

    1. 《深度学习》

    2. 《计算机视觉》

    3. 《计算机和大数据基础》

    4. 《机器学习》

（三）熟练学习四个实训项目

    1. 人工智能基础

    2. Python基础

    3. 机器学习

    4. 计算机视觉

（本岗位考纲及题库由华中科技大学人工智能与自动化学院建设）