5月底，成都深度智谷科技与西南石油大学人工智能研究院联合申报工信部教考中心的《人工智能算法工程师》线上培训项目审核通过，正式上线。
根据申报的项目内容，学员完成《人工智能算法工程师》的课程学习后，参加工信部教育与考试中心组织的统一考试，合格者将获得由工信部教育与考试中心颁发的“工业和信息化职业能力证书”（电子版，可下载打印），纳入到“工业和信息化技术技能人才数据库”，可在官网查询。优秀学员将有机会参加教育考试中心或课程项目方组织的主题会议、课程沙龙等活动，并享受就业服务指导及相关优秀企业推荐就业等服务。
课程介绍
《人工智能算法工程师》课程项目分为初级、中级、高级三个级别，每一级别都有对应的学习课程，从初级的基础入门课程到中级的进阶提升课程，再到高级的项目实战课程，涵盖了目前通用的人工智能课程的完整体系，高级部分的实战项目有很多都是企业中常用的项目模型。
《人工智能算法工程师（初级）》课程适合对人工智能感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、各专业的应往届毕业生。初级课程属于人工智能基础课程，内容丰富，涵盖面广，浅显易懂。内容包括了人工智能基础概念知识、人工智能的发展历程、人工智能的流派类别、人工智能项目的开发流程、人工智能的应用场景分析、Python编程、数学基础、NumPy数据编程、图像框架：MatplotLib 、PIL等内容。
《人工智能算法工程师（中级）》课程适合有一定编程基础和数学基础的人员，适合人工智能相关从业人员、应往届计算机相关毕业生。中级课程属于人工智能进阶课程，内容具有一定深度，需要具备一定的人工智能基础知识。内容包括了opencv视觉处理、SK-Learn机器学习、PyTorch深度学习框架、神经网络基础、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络，以及神经网络的梯度问题和优化方法、神经网络的拟合问题和优化方法、神经网络的模型设计原理和常见的神经网络模型、神经网络的评估方法、神经网络的量化与部署、神经网络的注意力机制等内容。
《人工智能算法工程师（高级）》课程适合从事人工智能算法工作的人员或者人工智能专业毕业学生。高级课程属于人工智能高级进阶课程，内容主要以实战项目为主，需要具备人工智能的基础知识和一定的网络模型设计能力、能够解决网络模型中的梯度问题和拟合问题、具备网络模型的评估和部署能力。内容包括了人脸检测模型MTCNN，人脸识别方法Siamese network、center loss、softmax loss、L-softmax loss、A-softmax loss、AM-softmax loss、Arc-softmax loss（arc face loss）、多目标检测识别模型RCNN(RCNN、SPP-Net、fast-RCNN、faster-RCNN)系列、YOLO(v1-v5)系列，图像生成项目AE系列、AVE、GAN系列，图像分割项目UNet系列、DeepLab、Mask-Rcnn，语音识别、语音命令，NLP词嵌入、自然语言模型SEQ2SEQ模型、SEQ+注意力、word2vec、EMLo、Transformer、BERT、GPT\GPT2\GPT3，深度强化学习原理、深度强化学习模型Q-Learning、DQN、A2C\A3C、DDPG，以及深度学习框架TensorFlow的使用等内容。
学员在工信部教育与考试中心学习平台上学习完对应的课程后，并通过考试，将会获得由工信部教育与考试中心颁发的《人工智能算法工程师》职业能力证书。
讲师介绍
闵超
教授，博士生导师，高级人工智能算法工程师。西南石油大学人工智能研究院院长，四川省科青联理事，中国人工智能学会高级会员，四川省学术与技术带头人后备人选。2015-2017年先后在英国伦敦City University和Heriot-Watt University作访问学者。
目前主要从事最优化方法与不确定性理论在油气田开发中的应用研究，近年来在《Applied Mathematics and Mechanics》，《Petroleum Science and Technology》等杂志上发表学术论文40多篇。先后主持国家自然科学基金项目2项，省级项目1项，省部级教改项目1项；作为主研（排名前三）参与十三五重大专项子课题2项，四川省科技重大前沿项目1项；主持、主研横向协作课题近30项（涉及数据分析、模式识别、动态预测与优化控制、裂缝延伸模拟等），主导4套应用软件的算法编写；获得省部级科技进步奖4项，申请发明专利9项（授权5项，含1项国际专利）；目前是德国数学文摘ZbMath评论员、 《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《International Journal of Energy Research》等杂志的审稿专家。
主导或参与过的部分项目:
·最优化方法与不确定性理论在油气田开发中的应用研究
·模式识别
·动态预测与优化控制
·裂缝延伸模拟
成江
高级人工智能算法工程师、资深人工智能讲师，5年人工智能算法领域研发经验，4年人工智能教学经验，具备扎实的人工智能算法理论基础知识和丰富的项目实战经验，具有丰富的人工智能教学经验。精通处理、语音识别、自然语言处理等深度学习领域的算法。
主导或参与过的部分项目:
·电网电力安全智能监控系统
·电力拓扑信号安全分析系统
·肺部肿瘤医学分割系统
·人物背景替换系统
·安全驾驶智能监控系统
·智慧交通车流检测系统
曾彬
高级人工智能算法工程师、资深人工智能售前工程师，现任国内AI独角兽公司商汤科技算法交付工程师，曾从事工作包括嵌入式开发，AI算法研发，客户售前、售后技术支持等，具有精湛的售前售后技术，丰富的行业实战经验。
主导或参与过的部分项目:
·地理GIS沙漠治理评估系统
·工厂产品缺陷智能化检测系统
·病人病情病历分析系统
丁保阳
高级人工智能算法工程师，前大疆创新视觉算法工程师，任职国内大型电信企业算法工程师，专注于人工智能视觉应用方向的算法研究，具有丰富的算法研究经验和项目实战经验。精通各种流行的视觉算法模型。曾主导开发过多款AI应用程序。
主导或参与过的部分项目:
·基于AI的自动识别换脸系统
·超分辨率重构系统
·缺失补全生成系统
·色彩自动渲染系统
蒋晓舟
高级人工智能算法工程师，国防科技大学计算机应用专业博士。曾就职于数家知名高科技公司，专注于机器学习和深度学习算法研究，具有扎实的基础知识和丰富的项目实践经验。精通PyTorch、TensorFlow等常用的深度学习框架。
主导或参与过的部分项目:
·遥感影像地物自动提取系统
·智慧城市交通管理系统
·城市禁飞区无人机追踪系统
·家庭智慧安防监控系统
周犁文
高级人工智能算法工程师，西南石油大学理学院副教授，具有多年的教学科研经验，研究方向为最优化理论与算法。发表十余篇SCI论文，主持国家自然科学基金一项，获广西科学技术奖三等奖一项，其余省部级奖项两项。
主导或参与过的部分研究项目:
·最优化理论与算法
·油田注水设备振动信号分析系统
音波管道泄漏实时监测系统
田艳
高级人工智能算法工程师，西南石油大学理学院副教授，具有多年的教学科研经验，研究方向为随机动力系统、分数阶动力系统，发表多篇SCI论文，主持四川省应用基础研究项目一项，四川省教育厅自然科学重点项目一项，参与多项国家自然科学基金项目。
主导或参与过的部分研究项目:
·智慧矿业矿道数据感知系统
·高铁轮对探伤检测系统
·车路协同道路感知系统
刘玲伶
高级人工智能算法工程师，西南石油大学理学院副教授，研究方向为微分方程与动力系统、微分方程分岔理论、正规形理论、生物数学。发表多篇SCI论文，主持国家自然科学基金一项，参加多项国家自然科学基金项目。
主导或参与过的部分研究项目:
·微分方程与动力系统
·微分方程分岔理论
·正规形理论
·生物数学
徐芳
高级人工智能算法工程师，西南石油大学理学院副教授，四川省学术带头人后备人选。具有多年的教学科研经验，研究方向为人工神经网络。发表十余篇SCI论文，主持了国家自然科学基金项目1项、主持四川省科技厅项目1项。西南石油大学自然科学基金项目1项。
报考事宜
有计划报考工信部教育与考试中心《人工智能算法工程师》证书的同学，可以到深度人工智能教育官网https://deepaiedu.com/咨询报名，或者添加公众服务号：人工智能工程师培训平台，在线咨询和报名。
工信部教考中心《人工智能算法工程师》课程地址：https://www.tech-skills.org.cn/#%2FsubjectGradeList%2F84
