岗位认证介绍

Introduction to post certification

一、适用人群

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和应用对接方式，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，实现对自然语言处理应用场景的业务实现；

——具备良好的自然语言处理应用场景业务分析能力，能够将人工智能能力转化为实际应用。

 

b）专业知识能力

——具备数据结构与算法基础；

——具备机器学习与数据挖掘基础，熟悉基于规则或统计的相关算法模型的构建与应用；

——掌握语言模型、词性标注、句法分析、文本分类、信息抽取、信息检索等常用自然语言理解算法；

——熟练掌握逻辑回归，决策树等常用模型算法的原理和适用范围，并能熟练应用到实际场景中。

 

c）技能能力

——具备扎实的编程开发基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，熟悉Linux开发环境；

——能够实现和使用相关算法，熟悉如Jieba、HanLP、Standford等常用工具的使用；

——熟悉常见的文本处理方法，如词嵌入、LSTM、GRU、Transformer；

——熟悉CBoW、SkipGram、FastText等常用词嵌入的训练与使用方法，了解对应的困惑度评价指标的原理。

 

d）工程实践能力

——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；

——能够结合业务，应用自然语言处理算法来解决实际问题，如常见的文本分析、纠错、机器翻译等领域；

——具备一定的项目实施经验，拥有大型商用人工智能场景的应用经验。

 

 

三、考纲明细

四、学习路径

 

（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. 《自然语言处理开发与应用》

 

    3. 《计算机和大数据基础》

 

    4. 《机器学习》

 

 

（三）熟练学习三个实训项目

 

    1. 人工智能基础

 

    2. Python基础

 

    3. 机器学习

 

 

       （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）