腾讯云人工智能从业者认证及培训(TCA)

2023-05-31 0 1,852

认证概述

腾讯云人工智能从业者认证(TCA)是腾讯公司基于腾讯云产品, 面向社会推出的一项专业认证, 旨在推动人工智能的普及、AI入门知识的学习和应用, 推动AI领域初级人才的培养。

证书样本

腾讯云人工智能从业者认证及培训(TCA)

TCA认证证书 (2年有效)

通过认证考试将获得由腾讯云发放的能力认证证书, 证明自身技术实力;该证书支持企业通过输入您的姓名及认证编号进行查询, 以辨真伪;同时您的信息也将被录入腾讯系优秀人才库, 帮助您获得更多职场机会。

* 注:随着网络技术的发展, 腾讯云认证内容将不断进行更新或优化, 您可通过再认证, 保证认证信息的有效性, 证书有效期刷新自最近一次认证成绩发布日起计算2年。

考试内容

知识域 百分比 知识点
人工智能导论 10% 1.1 人工智能概述 1.2 人工智能应用 1.3 人工智能产业发展
人工智能基础 20% 2.1 人工智能发展的成功要素 2.2 人工智能迅速发展的技术领域 2.3 人工智能的基础知识
人工智能项目开发实战 40% 3.1 人工智能项目开发规划与准备 3.2 机器学习开发任务实例(房价预测) 3.3 深度学习开发任务实例(无人小车) 3.4 人工智能项目开发验收与维护 3.5 机器学习开发框架 3.6 如何使用开源代码仓库 3.7 对CPU、GPU 与云计算服务的依赖
腾讯云AI能力 25% 4.1 腾讯云AI基础算法能力 4.2 腾讯云TI平台 4.3 腾讯云AI解决方案 4.4 腾讯云AI案例解析
人工智能的发展趋势和行业岗位 5% 5.1 人工智能的未来发展趋势 5.2 人工智能产业岗位分布 5.3 人工智能典型岗位对能力的要求

考试条件

  • 具备人工智能应用和产业发展、人工智能基本术语和概念、人工智能项目开发基本流程、人工智能常用工具、人工智能企业岗位等方面相关的基础知识;
  • 具备一年从事人工智能行业相关经验或计算机、软件、大数据、人工智能等相关专业高校学生;

考察能力项

  • 了解什么是人工智能、人工智能在生活中的应用案例, 以及它如何渗透各个产业;
  • 理解人工智能的基本术语和概念;
  • 掌握人工智能开发项目的流程、常用工具和技术概念;
  • 理解腾讯云AI的服务能力、平台框架和功能;
  • 了解人工智能的产业岗位分布、岗位能力要求;

培训概述

腾讯云人工智能从业者认证(TCA)是腾讯公司基于腾讯云产品,面向社会推出的一项专业认证,旨在推动人工智能的普及、AI入门知识的学习和应用,推动AI领域初级人才的培养。 通过该认证,可有效证明您具备以下能力: 1. 了解什么是人工智能、人工智能在生活中的应用案例,以及它如何渗透各个产业 2. 理解人工智能的基本术语和概念 3. 掌握人工智能开发项目的流程、常用工具和技术概念 4. 理解腾讯云AI的服务能力、平台框架和功能 5. 了解人工智能的产业岗位分布、岗位能力要求

入学建议

了解IT与云计算的基础知识,有一定云产品操作使用经验。

培训大纲

腾讯云人工智能从业者培训课程涵盖以下内容:

知识模块 简介
人工智能导论

1. 人工智能概述

1.1 人工智能的定义与三个层面、常见术语解释 1.2 专业人才的人工智能系统学科、AI从业者学习路径

2. 人工智能应用

2.1 生活中的人工智能应用 2.2 人工智能技术渗透各产业:金融/零售/交通/教育/医疗/制造/健康… 2.3 健康码案例详解

3. 人工智能产业发展

3.1 人工智能走向”泛在”智能

人工智能基础

1. 人工智能发展的成功要素

1.1 数据 1.2 算法 1.3 硬件

2. 人工智能迅速发展的技术领域

2.1 计算机视觉 2.2 语音技术 2.3 自然语言处理

3. 人工智能的基础知识

3.1 机器学习,深度学习及其术语之间的联系等 3.2 机器学习:定义、过程、分类等 3.3 深度学习:定义、神经网络、和机器学习的联系

人工智能项目开发实战

1. 人工智能项目开发规划与准备

1.1 人工智能项目开发的目标和周期 1.2 数据准备:数据采集、数据清洗、数据标注、数据验收、数据交付 1.3 特征工程:特征选择、特征提取、特征构建

2. 机器学习开发任务实例(房价预测)

2.1 特征工程与机器学习 2.2 制作数据集:数据准备、数据预处理、数据集划分 2.3 特征工程:数据理解、特征分析、特征构造 2.4 模型训练和优化 2.5 模型评测:输出测试集指标

3. 深度学习开发任务实例(无人小车)

3.1 机器学习 vs 深度学习 3.2 明确数据采集需求:赛道、场地、交通标志等 3.3 制作数据集:数据采集、数据标注、标注检验、数据集拆分 3.4 模型训练:模型选择、模型训练、资源监控、模型指标查看 3.5 模型测评:模型测试(精确率、召回率)、困难样本检查

4. 人工智能项目开发验收与维护

4.1 模型性能评估与测试:分类任务评价指标、模型调优、过拟合与欠拟合 4.2 模型部署与维护:环境选择、面临挑战、模型维护

5. 机器学习开发框架

5.1 什么是机器学习开发框架 5.2 机器学习框架和深度学习框架的关系 5.3 常见深度学习框架:发展历程

6. 如何使用开源代码仓库

6.1 人工智能开源软件发展情况 6.2 常见开源代码托管平台

7. 对CPU、GPU 与云计算服务的依赖

7.1 人工智能算力芯片:CPU、GPU、NPU、TPU 7.2 人工智能与云计算服务 7.3 人工智能产品对算力的依赖

腾讯云AI能力

1. 腾讯云AI能力矩阵 腾讯云AI建设框架

1.1 腾讯云AI基础算法能力 1.2 腾讯云TI平台

2. 腾讯云AI解决方案

2.1 腾讯云AI各行业应用解决方案(泛娱乐、泛互、政务、工业、支付、文旅、教育、金融、广电、硬件)

3. 腾讯云AI案例解析

3.1 腾讯云AI具体应用案例:内容安全产品案例、工业视觉产品案例

人工智能的发展趋势和行业岗位

1. 人工智能的未来发展趋势

1.1 人工智能发展十大趋势

2. 人工智能产业岗位分布

2.1 人工智能产业技术架构及技术岗位分布 2.2 人工智能产业人才金字塔结构及对应岗位分布

3. 人工智能典型岗位对能力的要求

3.1 人工智能产业人才能力四要素 3.2 人工智能各产业对人才的能力要求

 

银河教育 腾讯云认证 腾讯云人工智能从业者认证及培训(TCA) https://www.edufly.cn/rz/tencent/696.html

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