工業和信息化部主管，入選“工業和信息化人才培養工程”重點項目；
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元宇宙與AI決策
SaaS云服務
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認證背景
人工智能應用工程師實訓考證項目是由工信部教育考試中心主管，北京中科匯聯科技股份有限公司發起、北京天下智聯科技有限公司作為培訓基地，旨在整合國際化人才和資源，培育本土化AI應用型人才，助力企業數字化轉型，助推國家數字化戰略。主要面向全國各地政府工信部門、數字化產業園區、職業院校進行合作招生，為當地培養人工智能應用型人才，反哺當地的人才需求。
認證優勢
1
權威性
2
科學性
3
規范性
4
普適性
5
嚴謹性
6
應用性
工業和信息化部主管，入選“工業和信息化人才培養工程”重點項目；
適用人群
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人工智能、大數據、互聯網等相關產品廠商及服務企業的管理人員、技術人員和業務人員；
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行業用戶或企業用戶的管理人員、技術人員和業務人員；
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培養出一批能夠利用人工智能扥給相關技術，進行行業應用設計、研發、集成、運維等。并在各領域、行業開展相關工作的綜合性從業人員。
培訓內容
AI應用初級/中級/高級工程師教學內容均可參考初中高三個級別，在內容深淺度上要求不同。
| 類目 |
內容細分 |
| Al概述 |
人工智能的概念、人工智能的歷史沿革 |
| AI產業 |
基礎層應用、技術層應用、應用層產業情況 |
| 機器學習 |
機器學習概述、神經網絡、數據預處理、機器學習的常見任務 |
| 統計模型 |
模型概述、模型的訓練方法、梯度下降法、模型的擬合效果、模型的評估與改進方法、機器學習的實現框架 |
| 機器算法 |
算法概述、算法原理 |
| 神經網絡 |
神經網絡概述、深度學習、深度前饋神經網絡、優化網絡的方法、卷積神經網絡、經典卷積神經網絡、深度強化學習 |
| 知識圖譜 |
知識圖譜概述、知識圖譜構建的關鍵技術知識圖譜融合，知識圖譜推理、企業知識圖譜的構建方法 |
| 數據挖掘 |
數據挖掘概述、數據挖掘技術、大數據思維 |
| 自然語言處理 |
自然語言處理概述、句法和形式語法、語義分析和擴展語法、自然語言處理中的統計方法、自然語言處理的統計模型、統計自然語言處理語言數據集、語義搜索、知識問答 |
| TensorFlow |
TensorFlow概述TensorFlow程序的主要內容、TensorFlow編程策略 |
| Python |
Python概述，文本獲取、文本分類及信息提取、文本分析、語言數據管理 |
報考流程
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1. 考生信息提交
姓名
身份證號碼
性別
學歷
畢業院校
單位
電話號碼
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尺寸：2 寸近期正面免冠彩色半身證件照(358*441 像素，350dpi 分辨率)
格式：電子版，JPG 格式
背景：白色
命名：姓名+身份證號.JPG
2. 考生2寸照提交
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3. 考生身份證掃描
內容：本人身份證正面
格式：電子版掃描件
命名：姓名+身份證號.PDF/JPG
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參照報名機構提供繳費平臺進行考試費用繳納
4. 考生報考繳費
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5. 考生考試實景
提交學習過程中老師授課和學生參訓照片共3張(正面全景、后面全景、側面全景各1張)，約10秒左右授課視頻一段（前景、后景、側面）
提交考試過程中學員考試照片3張(正面全景、后面全景、側面全景各1張)，約10秒左右考試視頻一段（前景、后景、側面）
證書體系
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人工智能應用工程師（初級）：
應用技術人員、技術標注、知識庫開發、數據分析、應用開發等。
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人工智能應用工程師（中級）：
業務管理人員、產品經理、技術經理、項目經理等。
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人工智能應用工程師（高級）：
高級技術人員、算法研究、系統構架等。
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