岗位认证介绍

Introduction to post certification

一、适用学习对象

1. 持有该专业初级证书

2. 应用型本科在校学生

3. 普通本科非专业在校学生

4. 从事该岗位满一定年限的从业人员

5. 符合本规定中级资格界定标准的人员

二、岗位能力要求

a）综合能力

——能够通过分析问题，收集数据，特征提取，建模，设计算法，评估改进等步骤用计算机视觉的方法来解决实践中面临的复杂问题；

——能够持续关注计算机视觉研究与实践现状，推动计算机视觉算法和深度学习在众多实际应用领域的性能优化和落地。

b）专业知识能力

——熟悉与计算机视觉紧密相关的机器学习、深度学习的常用算法，包括但不限于概率推理、图模型、强化学习、迁移学习、对抗学习、有监督学

习、非监督学习、大规模优化、图像分类、目标检测等；

——了解计算机视觉相关问题和解决方法，如检测、跟踪、分类、语义分割、强化学习、3D 视觉和图像处理等；

——具备在大数据环境下的数据处理能力，如从海量网页、文本、图像中提取、导入、加工、转化数据的能力。

c）技能能力

——具备扎实的编程开发基础，包括但不限于熟练掌握 C/C++、Python、Java、Shell、MATLAB 等编程语言；

——掌握 Caffe、TensorFlow、PyTorch、Keras、SKlearn等深度学习框架和函数库；

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

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；

——能够分析实际业务问题，梳理数据，设计特征方案和建模流程。

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. 《计算机视觉（中级）》

    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）