本文将对目前市面上主流官方机构颁发的人工智能证书进行整理和介绍，由于整理的证书较多，本文共一万八千多字，请根据自己的考证需求阅读对应部分的内容，希望本文对人工智能行业的从业人员和计划从事人工智能相关岗位工作的人员有所帮助。
文章结尾附了证书报名流程！
一、工信部教育与考试中心证书
学员完成学习后，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”，纳入到“工业和信息化技术技能人才数据库”，可在工信部教考中心官网查询。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。
《人工智能算法工程师》
1、证书项目定位：
证书项目分为《人工智能算法工程师（初级）》、《人工智能算法工程师（中级）》、《人工智能算法工程师（高级）》三个级别。初级证书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、应往届毕业生；中级证书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；高级证书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。学习本系列课程后，可在企业从事人工智能算法相关的岗位工作。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能算法工程师（等级）》职业能力证书。
2、证书课程内容：
初级证书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。
中级证书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。
高级证书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、VAE、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。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对人工智能技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《人工智能应用工程师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《人工智能应用工程师（高级）》职业技术培训课程。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、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能应用工程师（高级）》职业技术证书。
2、证书课程内容：
本课程分为六个章节，涵盖人工智能（AI）的基础知识、关键技术、运行平台、具体应用、实际产品以及安全伦理等方面。
第一章主要介绍人工智能的概述，包括概念、历史、现状和发展趋势；同时涉及知识推理、模糊逻辑、群集智能、专家系统及AI的基本架构。此外，还包含Python、Pycharm、Anaconda和VSCode的安装与使用。
第二章专注于关键技术，涵盖机器学习流程、回归、分类、支持向量机、决策树、无监督学习、神经网络、感知机、深度学习、卷积运算、CNN架构及其应用，以及Tensorflow的使用。同时还包括计算机视觉的历史、图像处理、主要技术和应用，智能语音处理、对话系统、文本处理、语音和体感互动、情感识别，以及虚拟现实和增强现实技术。
第三章探讨了运作平台与支撑技术，如大数据、云计算及其实例、智慧感知与互联、边际计算、智能芯片，以及国际和国内的人工智能云平台。
第四章展示了人工智能在制造、家居、医疗、物流、智慧城市、农业、电子政务等领域的应用实例。
第五章则介绍了一系列由AI支持的产品和服务，如工业和服务机器人、无人驾驶汽车、无人机、无人船、智能终端设备和服务。
第六章着重讨论了AI的安全隐患、安全措施以及伦理和隐私问题。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
职高职专院校相关专业在读学生；
对人工智能技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《工业机器人应用工程师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《工业机器人应用工程师》职业技术培训课程。课程适合对工业机器人技术感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《工业机器人应用工程师》职业技术证书。
2、证书课程内容：
本课程从ABB机器人的简介开始，逐步讲解其典型应用、系统结构、编程方式以及安全使用方法。接着，介绍机器人的初始设置、运动功能检查，并对搬运工作站、坐标系进行认知教学。课程进一步涵盖程序的创建与管理、示教编程等内容，并延伸至焊接工作站的认知与编程、参数设定、坐标系标定以及焊接指令的使用。
针对码垛工作站，课程讲解了IO接口使用、物料偏移数组设定、码垛示教编程，并探讨了附加轴的应用、变位机与行走轴焊接系统的编程。同时，课程还涉及视觉分拣工作站的认知与编程、视觉系统的设定，以及程序维护和各类指令的应用，如IF指令、MoveAbsj、Movec、Movej、offs等。此外，课程还包括OMRON视觉软件的操作、硬件组成、Wait time指令使用等内容。
对于实际操作，课程教授了机器人点动操作、开关机及模式转换、控制柜的认知、码垛应用编程、调用指令的应用、位置信息查看与修改、物料搬运以及新建程序的方法。最后，课程还涉及了工件坐标系的标定与偏移、工具坐标系的标定、置位复位指令的应用等进阶操作技巧。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对机器人技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《大数据应用工程师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《高级大数据应用工程师》职业技术培训课程。课程适合对大数据感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《高级大数据应用工程师》职业技术证书。
2、证书课程内容：
本课程从大数据概述开始，逐步深入探讨Hadoop的来源及其在大数据处理中的作用。课程随后分为多个部分详细讲解了Hadoop伪分布式的搭建流程，并进一步介绍如何构建完全分布式的Hadoop集群。在掌握了集群搭建后，课程转向HDFS（Hadoop分布式文件系统）的学习，包括其工作原理、体系架构以及shell操作命令和文件管理。此外，还介绍了如何使用Java API进行HDFS上的文件操作，如读取文件内容、创建和管理目录，以及上传和下载文件。
课程深入探讨了MapReduce这一重要的大数据处理框架，讲解其原理和体系结构，并通过具体的例子如单词计数（WordCount）来展示其实现方法。学生将学习如何用Java API编码实现WordCount，并且了解如何对气温数据进行统计。课程还包含了关于自定义MapReduce分区、数据类型以及用户上网流量统计的实际应用。
除了Hadoop生态系统的核心组件外，课程还涉及了Hive的数据仓库工具，涵盖了其原理、架构及其安装部署，并通过HiveQL进行数据库、表和视图的创建，以及向表中装载数据。学生还将了解内部表和外部表的区别，以及分区表和桶表的创建和操作，并使用Hive实现单词计数任务。此外，课程还介绍了如何使用JDBC来操作Hive。
在分布式协调服务方面，课程讲述了Zookeeper的基本原理和架构，并指导学生搭建ZooKeeper集群及其shell操作。对于NoSQL数据库HBase，课程不仅解释了其原理和数据模型，还包括了物理存储方式、体系架构、集群搭建，以及表和数据的操作。课程最后部分讨论了如何配置HBase的Java API编程环境，并展示了通过编程实现表的创建、删除、数据的插入和查询等操作，以及通过Web UI查看HBase状态的方法。此外，还提供了使用MapReduce进行HBase数据批量导入的具体步骤。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对大数据技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《大数据分析师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《大数据分析师（高级）》职业技术培训课程。课程适合对大数据感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《大数据分析师（高级）》职业技术证书。
2、证书课程内容：
本课程介绍了大数据分析的重要性及其构成要素，讲解了使用Hadoop Java API的大数据分析平台，并概述了Hadoop的主要特性和组成部分。课程还介绍了云平台在大数据存储中的应用、克隆技术、SSH客户端和Xshell的安装、虚拟机的安装及其准备工作，并说明了配置时钟同步的重要性。此外，课程通过动画展示了HDFS的角色分析，并简要介绍了Redis，包括其入门知识和与SSM框架的集成。
课程还探讨了MongoDB的功能，包括Journaling日志、分片集群、聚集分析、查询选择器、主要进程、修改和增删操作、安装、查询操作、集群平衡器、简单的聚集函数，以及与SQL语句的对比，并讨论了MongoDB适用的业务场景。
关于数据采集，课程提供了Flume的安装配置及其实践应用的指南。在大数据计算方面，课程讲解了离线计算的概念、HDFS和MapReduce入门、MapReduce键值对、Map过程、Shuffle过程、Mahout技术和Spark的相关内容，包括共享变量、生态介绍、RDD概念及其五大特性，以及如何在集群上运行Spark。同时，课程还介绍了Storm和Flink，并解释了Flink的基本框架及其工作原理。
对于大数据查询，课程涉及了Hive创建库与表的过程，以及Solr的相关知识。在项目案例部分，课程指导学生完成从工程创建到模型训练、测试和预测结果的全过程，并进行了案例总结和设计分析。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对大数据技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《人工智能机器学习应用工程师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《人工智能机器学习应用工程师》职业能力培训课程。课程适合对机器学习感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能机器学习应用工程师（等级）》职业能力证书。
2、证书课程内容：
初级课程内容通过一系列具体任务帮助学员掌握机器学习中的关键算法和技术。在有监督学习部分，学员将使用K-最近邻（K-NN）算法进行红酒分类；通过线性回归模型预测波士顿地区的房价；采用逻辑回归（LR）来判断肿瘤的良恶性；运用决策树（DT）及集成算法（如随机森林或梯度提升树）预测鲍鱼的年龄；利用支持向量机（SVM）算法识别手写数字图像；并通过朴素贝叶斯分类器判断钞票的真假。在无监督学习部分，学员将利用多种聚类算法（如K-Means、Mean Shift、Birch等）对鸢尾花数据集进行聚类分析；通过密度聚类算法DBSCAN解决实际问题；采用PCA与LDA算法降低数据维度，简化模型复杂度；结合LDA和支持向量机（SVM）建立人脸识别模型；并使用t-SNE算法进行数据降维，实现数据的可视化。
中级课程内容分为四个阶段：Linux运维基础、深度学习原理与实战、AI开放平台应用、自然语言处理实战。第一阶段涵盖Linux系统操作、环境配置、常用命令、文件管理、编辑器使用、权限管理、任务调度等。第二阶段介绍深度学习基础知识、TensorFlow平台搭建、神经网络原理及应用、卷积与循环神经网络案例，并学习PyTorch平台及其实战应用。第三阶段涉及AI开放平台如腾讯AI平台的机器翻译、百度AI平台的人脸识别等功能。第四阶段则深入文本表示、词向量、文本分类、序列模型、命名实体识别、机器翻译及关系抽取等内容。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对机器学习感兴趣的其他人员。
4、证书样本:
《人工智能数据分析与挖掘应用工程师》
1、证书项目定位：
本项目课程是《人工智能数据分析与挖掘应用工程师》职业能力培训课程。课程适合对机器学习感兴趣的零基础学员、转行人员，互联网从业人员、应往届毕业生。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《人工智能数据分析与挖掘应用工程师（等级）》职业能力证书。
2、证书课程内容：
初级课程包括了人工智能的基本概念，编程语言基础部分以Python为主，从语法基础开始，逐步讲解基本语法规则、数据类型、控制结构等，Python数据分析与可视化的部分则从数据分析概览入手，介绍了相关工具及其使用，深入探讨了NumPy数值计算、Pandas用于统计分析的功能，包括数据读写、DataFrame操作、时间序列处理、分组聚合、透视表制作等。此外，还涉及了数据预处理，包括数据合并、清洗、标准化与转换的方法。最后，在数据可视化部分，学员将学习使用Matplotlib进行基础绘图、特征间关系分析以及特征内部数据分布和分散状况的分析。
中级课程大纲主要分为四个阶段：第一阶段的人工智能数学基础包括导数概念与计算、向量与矩阵运算、行列式及逆矩阵的应用等；第二阶段深度学习原理与实战涵盖初识深度学习、机器学习简史回顾、神经网络原理、TensorFlow平台搭建、张量概念、Keras模型搭建、卷积与循环神经网络应用、经典网络结构、自然语言处理库NLTK介绍及PyTorch环境搭建等；第三阶段ETL基础涉及ETL概念、Kettle使用、数据库信息导出、数据迁移与合并、Job创建等；第四阶段数据采集与预处理则从Python爬虫基础、XPath解析、正则表达式应用、反爬虫策略、Beautiful Soup与Selenium使用、模拟登录、Scrapy框架、数据写入数据库、数据存储与清洗等方面展开教学。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对数据科学感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《AI剪辑师》
1、证书项目定位：
本项目课程旨在培养学员成为能够灵活运用AI技术进行音视频剪辑、编辑、创作工作的专业人才。通过学习使用多种AI工具，学员将掌握智能剪辑、色彩调整、特效添加等方法，输出高效、创新的剪辑方案，从而满足人工智能时代受众对高质量影视、广告、音频等多媒体内容的需求，提升个人竞争力，实现职业发展转型，推动行业创新发展。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《AI剪辑师（等级）》职业能力证书。
2、证书课程内容：
初级课程内容包括了AI剪辑师入门通识，AIGC的通用知识，Midjourney学习指南MJ账号注册和使用方法，AI剪辑师常用工具ChatGPT的学习指南，AI剪辑师基础软件PR和AE实践操作，以及在电脑端和手机端不同的剪辑技巧。
中级课程内容属于进阶内容，包括了PR和AU的高级操作。PR的时间轴概念是理解非线性编辑的关键，而视频效果和关键帧的应用则能让视频更具吸引力。同时，AU软件支持自动化调整左右声道，创造3D环绕立体声效果，并通过音频效果让声音更加“磁性”。在AE方面，文字和图形的添加可以使视频内容更加丰富，运动曲线则通过贝塞尔曲线创造出平滑的动画效果。
高级课程内容主要讲了StableDiffusion（SD）工具的操作使用。首先教授用户如何部署SD系统以及如何从文本生成图像。随后，用户可以学习如何从一张图片生成另一张图片，并进行局部重绘。controlnet技术的引入使得图像生成过程更加可控，学习分为初步了解及三个阶段的深入研究。此外，SD还提供了一系列工具用于创建AI动画，并介绍了deforum的基础使用方法。为了进一步提升剪辑技巧，AI剪辑师可以参考一系列进阶宝典。在字幕篇中，用户可以学到如何以创新的方式添加字幕，使之成为视频的亮点。为了更好地将理论应用于实践，高级AI剪辑师还可以研究一些商业实战案例。详细分析了如何使用PR剪辑出具有高燃节奏感的视频。如何结合PR、AU、AE的功能，模仿电影预告片风格来剪辑视频，展现综合运用这些工具的可能性。
3、学员对象：
影视制作专业学生和从业人员：希望通过学习AI技术，提升作品的剪辑效率和效果，适应AIGC时代的新需求，推动产业升级和创新发展；
新闻传媒专业学生和从业人员：希望利用AI技术进行媒体内容的智能剪辑和编辑，提升工作效率和质量，适应行业变革和趋势；
广告设计与营销专业学生和从业人员：希望通过学习AI剪辑技术，提升广告创作的效果和效率，满足受众对高质量广告作品的需求；
对影视后期制作、广告制作、新媒体内容创作等领域感兴趣的相关专业学生、从业人员和准备转型从事相关工作的人员。
4、证书样本：
《AIGC艺术设计师》
1、证书项目定位：
本项目课程旨在培养学员掌握AIGC技术及其应用于美术和设计领域的方法和技能，提高学员的创作效率和质量。课程涵盖AIGC算法原理、数据训练方法、艺术设计概念与实践等方面的内容，通过对大量的艺术作品和案例的深度拆解，让学员能够独立生成全新的、独一无二的艺术作品，满足实践中客户的个性化需求。课程还将介绍AIGC技术在虚拟现实、游戏开发、动画制作、元宇宙等多个领域中的应用，为学员创造更广阔的就业和发展机遇。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由工业和信息化部教育与考试中心颁发的《AIGC艺术设计师（等级）》职业能力证书。
2、证书课程内容：
初级AIGC艺术设计师课程分为上下两部分的AIGC入门知识学习，帮助新手快速掌握基本概念。在常用工具学习指南中，涵盖了对AIGC艺术设计所需工具的介绍。AIGC艺术设计的经典范式宝典则分为上下两个部分，加上具体的案例演示，还包括了针对二次元风格的设计以及AI摄影的详细介绍。在商业应用实战部分，探讨了AIGC艺术设计在实际业务中的应用，覆盖了五个主要领域的商业范例，帮助设计师了解如何在实际工作中应用AIGC技术。
中级AIGC艺术设计师课程讲了对AIGC的深度认识，掌握如何控制AIGC生成内容的随机性，从而更好地驾驭这一技术。包括CMF设计、电影风格的创造、抽象艺术的探索，以及如何构建和运用词汇来丰富设计语言。学会与AI对话是AIGC艺术设计的重要环节，这部分内容首先教导用户如何打破与AI交流的障碍，接着介绍有效的沟通技巧，深度解析了ChatGPT的功能，然后具体分析了如何使用GPT提示词范式来进行设计。对于希望打造个人品牌的设计师而言，课程提供了关于个人IP定位的方法论，以及实际打造和诊断个人IP的策略。
高级AIGC艺术设计师课程讲了Stable Diffusion学习指南，从部署SD系统和文本生成图像开始，逐步引导学习者掌握图像生成图像以及局部重绘的技能。通过controlnet技术的学习，使用户能够更精细地控制生成结果，这部分内容分为初识controlnet及三个阶段的深入探讨。在StableDiffusion进阶课程中讲了lora模型的训练，该部分还包括了如何使用SD作为“赛博炼金术士”来创作商业视觉案例的具体示例。商业应用实战章节提供了游戏和动漫领域的应用实例，帮助设计师了解如何在实际项目中应用所学知识。最后介绍了高效能人士的AI工具包，包括AI动画工具和deforum的基础使用方法，以及如何构建AIGC艺术设计中的“词汇纸牌屋”，以此来丰富设计语言和提高工作效率。
3、学员对象：
艺术与设计相关专业学生：包括美术、设计、平面设计、动画、影视等相关专业的在校本科生和研究生，对艺术表达和创作有浓厚兴趣，并希望运用AIGC技术进行创新设计；
从业设计师和艺术家：包括平面设计师、UI/UX设计师、插画师、动画师、建筑师等艺术设计行业从业人员，希望通过学习AIGC技术提升自己的创作能力和专业技能，实现更具创新性和个性化的设计作品；
计算机科学与人工智能相关专业学生：包括计算机科学、人工智能、机器学习等专业的学生，对人工智能算法和数据训练模型有一定了解，希望将其应用于艺术设计领域，探索人工智能与艺术的结合；
虚拟现实、游戏开发和动画制作从业人员：包括虚拟现实设计师、游戏开发者、动画制作师等相关领域从业人员，希望通过学习AIGC技术，提升自己艺术设计方面的能力，探索更具创新性的设计与制作；
对AIGC技术与艺术设计交叉领域感兴趣的其他相关专业学生、从业人员和准备转型从事相关工作的人员。
4、证书样本：
二、中国人工智能学会证书
学员完成学习后，参加中国人工智能学会AIOC项目协同管理委员会组织的考试，合格者将获得由中国人工智能学会颁发的“人工智能职业技能等级证书”，纳入到“中国人工智能学会人才数据库”，可在中国人工智能学会官网查询。优秀学员将有机会参加中国人工智能学会组织的主题会议、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。
《计算机视觉工程师》
1、证书项目定位：
本证书项目岗位能力要求包括综合能力、专业知识能力、技能能力和工程实践能力。在综合能力方面，要求能够准确理解和训练主流的人工智能算法模型，并认识到这些算法在不同业务领域的实际应用价值。专业知识能力方面，则需要具备计算机视觉与数据挖掘的基础知识，熟悉常用的计算机视觉及深度学习算法和框架。技能能力方面，要求拥有优秀的编程开发能力，熟练掌握主流编程语言，并且熟悉流行的计算机视觉平台。工程实践能力方面，需要有算法项目经验和计算机视觉、深度学习系统的研发经历，能够根据业务需求选择并实现常见的算法模型，并将其转化为可行的技术实施方案。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《计算机视觉工程师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
初级课程包括了人工智能导论提供了基本概念和技术的概述，Linux操作系统的学习使用户掌握服务器管理和命令行操作。Python编程语言、数据库技术容器技术、大数据技术等。计算机网络基础知识、计算机视觉、机器学习及深度学习入门。软件测试和基于Docker的软件部署等应用。
中级课程讲了视频变化区域检测（使用Python+OpenCV）技术，用于识别视频中的变动部分。基于视频流的行人检测展示了如何在实时视频数据中识别行人；以及Spark环境下的图像分类模型应用、人脸识别模型构建、使用深度学习技术来开发能够识别人脸的模型等应用。
高级课程包括了数学基础、编程基础、数据处理、软件工程、计算平台及机器学习等方面的内容。人工智能共性技术应用以及深度学习模型的优化方法、人工智能算法实现及应用。计算机视觉需求分析、技术规范及其发展趋势、人工智能测试验证、人工智能产品交付、人工智能产品运维、人工智能咨询服务、人工智能系统咨询管理和评价服务部分涉及系统规划、信息系统工程、软件体系架构评估以及社会评价方法的知识等。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对计算机视觉技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《自然语言处理工程师》
1、证书项目定位：
本证书项目的岗位能力要求包括综合能力、专业知识能力、技能能力和工程实践能力。在综合能力方面，要求能够准确理解和进行主流人工智能算法模型的训练，并掌握应用对接方式，理解不同算法在不同业务领域的实际应用价值。专业知识能力方面，要求具备数据结构与算法的基础知识，以及机器学习与数据挖掘的基础，熟悉基于规则或统计的相关算法模型的构建与应用。技能能力方面，要求具备坚实的编程开发基础，熟练掌握C/C++、Python、Java等编程语言，并熟悉Linux开发环境。工程实践能力方面，要求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。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《自然语言处理工程师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
初级课程讲述了人工智能导论、Linux操作系统、Python、数据库管理、容器技术、大数据、计算机网络、自然语言处理概论、机器学习及深度学习入门。软件测试基础与Python自动化、Docker化的软件部署、机器翻译系统的部署、基于情绪分类的舆情系统部署等。
中级课程主要讲了深度学习环境的搭建与使用，确保开发过程能中够顺利地配置和利用所需的软件工具来进行模型训练和测试。以及利用统计学习技术对文本数据进行自动分类，帮助识别文档的主题或类别、使用Spark环境构建文本分类模型有效地处理海量文本数据，提升分类任务的效率和可扩展性，还有基于注意力机制的机器翻译技术等。
高级课程内容讲述了实际项目的知识要求，分为基本要求和相关知识要求两大块。基本要求包括职业道德和基础知识，后者涵盖数学、编程、数据处理、软件工程、计算平台和机器学习。相关知识要求则详细列出了一系列主题，如人工智能算法选型及调优、自然语言处理需求分析、设计开发、测试验证、产品交付、运维管理、技术咨询等，每个主题都有具体的技能和知识要点。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对自然语言处理技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《深度学习工程师》
1、证书项目定位：
本证书项目岗位能力要求包括四个方面：综合能力、专业知识能力、技能能力和工程实践能力。综合能力要求理解算法工程师的工作流程和常用工具，能够提出解决方案并进行模型训练和评估，掌握深度学习方法并解决实际问题。专业知识能力方面，需要具备良好的算法基础，了解深度学习算法及主流模型及其应用。技能能力方面，要求掌握PyTorch、Scikit-learn、Numpy、Pandas、Matplotlib等工具，并具备模型优化和调参能力。工程实践能力方面，需有深度学习项目经验，了解模型优化方法，并能进行数据预处理和特征工程，确保数据质量。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《深度学习工程师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
初级课程包括了人工智能导论的基础知识、Python编程基础，特征工程讲解有用特征的提取方法，科学计算库支持高效数据操作。随后介绍的机器学习是实现AI的重要步骤。深度学习与计算机视觉入门展示神经网络处理图像的技术，经典卷积神经网络模型解释图像识别的应用，深度学习优化方法提升模型性能。最后深度学习与自然语言处理入门带领探索文本处理，词法分析则专注于文本数据的基本单元分解。这一路径系统地介绍了AI的核心技术和应用。
中级课程内容包括目标检测和语义分割，分别用于定位图像中的对象和理解图像的每个像素所属的对象。深度学习优化方法则是提高模型性能的关键，通过调整模型参数使其更有效地学习。在自然语言处理领域，深度学习同样发挥着重要作用，其入门知识为理解和处理文本数据打下基础。词法分析和句法分析则是NLP中的重要技术，前者专注于词汇层面的处理，后者涉及句子结构的理解。这些技术共同推动了NLP的应用发展，涵盖从文本分类到情感分析等多个方面。
高级课程内容中的包括了用于计算机视觉的OpenCV工具库、数学基础等知识。数据结构与算法有助于提高编程效率和解决问题的能力。深度学习基础为理解复杂的神经网络模型提供了必要的理论支持。计算机视觉利用这些技术来实现图像和视频的高级处理功能。自然语言处理则聚焦于使机器能够理解和生成人类语言，从而实现更智能的人机交互。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对深度学习技术感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《数据分析师》
1、证书项目定位：
本证书项目岗位能力要求包括理解数据分析工程师的日常流程及工具，能构建分析方法论并解决实际问题，同时需了解业务指标并提供可视化分析及解决方案。专业知识上，需熟悉数据库、数据结构，能用SQL提取数据，具备数据采集、清洗的知识，掌握统计学基础及业务分析思维，会使用工具进行数据可视化。技能方面，要求熟练使用SQL、Excel、SPSS、Tableau等工具，能进行数据特征处理、清洗、变换等，并能进行统计分析及撰写分析报告。工程实践能力方面，则需有项目经验，能完成简单业务实践并独立撰写完整的分析报告。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《数据分析师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
证书课程包括了人工智能导论，对智能技术的基本理解，支撑了数据传输的计算机网络知识等。掌握大数据技术和数据库基础能让数据管理更加高效，SQL语言的应用使得数据检索变得简便。Excel和SPSS作为常用的数据处理工具，增强了数据分析的能力。此外，了解数据采集方法和数据清洗方法对于获取高质量的数据至关重要。统计学知识和业务分析方法则帮助在数据中寻找模式并作出决策。数据可视化技术让信息呈现更加直观易懂，而数据分析报告撰写则是传达分析结果的有效手段。最后，机器学习与Python编程相结合，为自动化处理和分析数据提供了强大的工具。这些技能共同构成了数据科学的核心能力。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对数据分析处理感兴趣的其他人员。
4、证书样本：
《元宇宙内容创作师》
1、证书项目定位：
本证书项目课程基于人工智能技术，让学员掌握UGC\Nibiru Greator \UE等创作工具初级基本技能及对应教学方法，熟练掌握视频创意软件、AR/VR赛道内容，适合对基础教育阶段学生进行元宇宙内容创作的人员，能够满足元宇宙内容创作的初级基础能力，元宇宙基础工具和技术应用、包括构建人物创建、三维空间搭建以数字时尚的建模能力。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《元宇宙内容创作师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
本课程分为多个章节，首先介绍元宇宙交互创作的基础概念，包括元宇宙的起源、技术层次、应用场景和未来发展方向。接下来，学生将学习各种主流创作开发软件，例如Pursuer、Microsoft Mesh、NVIDIA Omniverse、Unity、Adobe和虚幻引擎4（UE4），了解它们的特点和基本功能。然后，课程将详细介绍三维引擎素材的导入与导出，以及在三维引擎中的流程图和素材栏的使用。互动设计部分将覆盖条件图、元件、事件、触发器等相关知识，并通过示例说明触发器的复杂逻辑。空间热点应用一章将讲述如何添加和应用空间热点。触发器应用章节将进一步探讨触发器的工作机制和应用案例。音频设置模块将指导学生挑选合适的音频素材，并进行项目管理和参数设置。视觉素材部分将教授如何筛选和设置视频素材的标准。最后，三维空间章节将全面介绍三维空间素材的制作、绘制、特效处理、全景渲染和快速建模的设计流程。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对元宇宙内容创作或从事VR/AR感兴趣的其他社会人员
4、证书样本：
《编程指导师》
1、证书项目定位：
本证书项目要求持证人员掌握人工智能基础教育编程方向的基本技能及对应教学方法，对基础教育阶段学生进行人工智能领域图形化编程方向进行课程指导及培训的人员。
学习完本课程，并通过考试，将会获得由中国人工智能学会颁发的《编程指导师（等级）》职业技能等级证书。
2、证书课程内容：
初级课程内容有基础部分的儿童心理发展、教育理论以及少儿编程行业发展概述。专业课程则涵盖Scratch基础知识，如Scratch3.0基本界面与操作、背景与音效配置、角色特效脚本、画笔模块应用、舞台坐标与角色定位、内置绘图工具使用、运算与变量指令、声音侦测、鼠标控制、克隆、视频侦测、音乐脚本、文字朗读与翻译脚本，以及广播和列表相关指令的学习。此外，还包括多个简单案例讲解，如散步的小猫、行走的哨子、笔尖下的世界、判断质数合数和迷宫寻宝等。最后，课程还涉及少儿编程教学中的常见问题及其解决办法，并提供教学方法和案例分析。
中级课程内容的基础课程涵盖了编程发展背后的教育理念解读、PBL项目制教学案例解析以及“计算思维”的重要意义。专业课程部分则深入介绍了Scratch高级模块的功能讲解，包括Scratch核心模块（控制、运算、变量、自制积木）的应用，程序的三大基本结构：顺序、分支和循环及其嵌套使用，计算机的逻辑运算、数学运算、比较运算，自定义积木的创建与调用，字符串操作，列表的创建、赋值与应用，以及冒泡排序、插入排序等基本排序算法。此外，还通过具体的案例分享了Scratch编程与学科结合的实际应用，如算数大战僵尸、妙笔生花、分子运动、植树节和余音绕梁等。教学设计课程则探讨了如何设计一节与奥数相结合的少儿编程课。最后，在考级与竞赛辅导方面，课程结合市场对主流青少年编程等级考试及比赛进行了详细介绍。
3、学员对象：
政府及企、事业单位相关岗位的在职人员；
相关院校相关专业在读学生；
对少儿编程教育感兴趣的其他社会人员。
4、证书样本：
