中 建 教 育
《全 国729所 校 区》
专注建筑类人才教育、18年培训经验
【基建大国一站式服务品牌,考试报名+培训+证书挂靠+资质新办+资质升级+资质收购+项目围标】
打造工程领域生态供应产业链
【人工智能训练师】招生简章
中建教育,成立于2002年6月1日是由建设行业主管单位、建筑行业协会、全国建筑类院校及其科研单位等行业内权威专家组建而成,主要承担建筑行业中的人才培训,管理咨询以及人才推荐,建筑、勘察、规划设计,建设行业企业资质升级等服务工作,尤其在执业资格考试教育培训方面,目前处于国内同行业领先地位。
在师资组建方面,中建教育汇集了建筑行业内顶尖级别的专家及其建筑人才培养的资深学者,为提升人才培养质量和满足客户需求提供了有力保障;在服务范围方面,以北京为发展中心、上海为运营总部,现在已辐射到、广州、深圳、重庆、武汉、成都、济南、青岛、郑州、南京、杭州、兰州、厦门、武汉、西安、重庆、郑州、贵州、贵阳、合肥等重点城市,年培训30多万人次,并且依据本公司培训学员及合作单位的口碑宣传,其培训规模和服务范围正在不断加大。
经过多年努力,中建教育已与我国众多建筑类知名院校、设计院、协会及知名网站建立了长期合作关系,中建教育与清华大学、北京理工大学、北京建筑工程学院、天津大学、武汉测绘学院、上海同济、北京建工、海事大学、北京交通大学、中央财大等高校强大的师资和技术力量支持,现已在全国各地发展了百余所合作院校。同时,学院还与国内外数百家知名建筑工程企业达成长期合作协议,为其进行人才培训、输送人才,成为中国建工行业最重要的人才贮备基地之一。 并筹建了信息庞大、内容齐全及准确可靠的建筑行业各类信息数据库。从而为我国建筑行业人才的培养和发展奠定了基础。作为建筑行业专业化人才培养单位,中建教育将始终以“为我国培养建筑行业精英人才提供最优质的服务”为主要发展目标。实现梦想,是我们每个人不断追求和上进的动力,为了帮助大家尽快圆梦,中建教育愿与您携手并进,共创美好的明天。
相关介绍
人工智能(AI)训练师(Artificial intelligence trainer),使用智能训练软件,在人工智能产品实际使用过程中进行数据库管理、算法参数设置、人机交互设计、性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。
人工智能(AI)训练师主要职责是数据收集和预处理:负责从各种来源收集数据,并对数据进行预处理和清洗。模型开发和调试:需要使用机器学习和深度学习技术来开发模型,并进行调试和优化以提高模型的准确性和性能。算法研究和实验:需要不断跟进最新的机器学习和深度学习算法,并进行实验以确定哪种算法最适合解决具体的问题。结果分析和报告撰写:需要分析模型的结果,并撰写报告以说明模型的性能和应用场景。团队合作和沟通:需要与团队成员合作,包括数据科学家、软件开发人员、产品经理等,并与非技术人员沟通解释人工智能模型的工作原理和应用场景。
2016年,《“互联网+”人工智能三年行动实施方案》,规划确定了在六个具体方面支持人工智能的发展,包括资金、系统标准化、知识产权保护、人力资源发展、国际合作和实施安排。
2017年,《新一代人工智能发展规划》,明确指出新一代人工智能发展分三步走的战略目标,到2030年中国达到世界领先水平,成为世界主要人工智能创新中心。
2019年,《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指导意见》,提出促进人工智能和实体经济深度融合,探索智能经济形态。
2021年,《“十四五”数字经济发展规划》,支持市场主体依法合规开展数据采集,聚焦数据的标注、清洗、脱敏、脱密、聚合、分析等环节,提升数据资源处理能力,培育壮大人工智能(AI)服务产业。
随着人工智能技术和应用的不断发展,数据标注和训练变得越来越重要,而人工智能(AI)训练师就是专门从事数据标注和训练的专业人员。
在过去,AI公司从客户(用户)那里获取到的原始数据无法直接用于模型训练,是由AI产品经理先用相关工具简单处理,再交给数据标注人员进行标注加工,但因为标注人员对数据的理解和标注质量差异很大,导致整体标注工作的效率和效果都不够理想。同时,AI公司在其细分领域内积累了大量数据,这些数据往往在使用一次后就不再产生更多价值,随之带来了第二个问题,数据无法沉淀和复用。基于这两个问题,“人工智能(AI)训练师”应运而生。
2023年10月1日,国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心发布《市场监管总局认研中心关于开展人员能力验证工作(第五批)的通知》,面向社会正式开展人员能力验证工作。其中包含人工智能(AI)训练师能力验证。
人工智能(AI)训练师是近年来随着人工智能技术快速发展出现的新兴职业,他们的主要任务包括从技术和应用角度对AI系统进行深度训练,以使之适应各种不同复杂性的任务,同时他们也负责评估AI系统的性能,以探寻优化和改进的空间。
从不同岗位的人才供需比来看,高技术人才保持了紧缺态势。2023上半年,泛互联网行业最紧缺的岗位主要集中在AI方向。算法研究员以0.47的人才供需比位居人才紧缺度榜首,平均两家公司争夺1位人才。AI技术的爆发也推动了人工智能(AI)训练师、人工智能深度学习等AI方向人才的招聘需求,这两个岗位的人才供需比分别为0.61。从AI产业诞生起,AI领域的人才抢夺战就打得火热。人工智能(AI)人才缺口预计是500万。
1.从事人工智能AI算法训练、测试和优化等方向的工作的相关人员;
2.从事AI模型设计和优化等方向的工作;
3.数据审核员、数据采集员、数据标注员等从事AI智能人员;
4.学习数学、物理学、统计学、电子与信息大类、教育与体育大类、医药卫生大类、装备制造大类学生;
5.政府机关单位人工智能负责人员,以及有志于从事人工智能(AI)训练师工作的各类人员。
1、收集、整理、标注、清洗、存储和更新人工智能产品所需的数据,例如图像、语音、文本等,以保证数据的质量和量。例如,人工智能训练师需要为人脸识别系统提供大量的人脸图片,并对图片进行分类和标记,以便训练出高效的识别模型。
2、根据产品需求和数据特点,选择合适的算法模型和参数,例如神经网络结构、学习率、优化器等,以提高算法的准确性和效率。例如,人工智能训练师需要为语音识别系统选择合适的深度学习框架,如TensorFlow或PyTorch,并调整模型的超参数,如层数、节点数等,以提高识别率和速度。
3、对用户的问题进行分类,及业务知识库的整理加工、维护和优化。
4、负责核心指标的日常跟踪维护等。
人工智能(AI)训练师需要对人工智能的全面了解,能够训练和标注(AI)系统性能,熟悉人工智能(AI)训练技术与方法,具备训练(AI)能力,了解相关法规与标准。任职人工智能(AI)训练师应当参加国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心组织的人工智能(AI)训练师人员能力验证培训并通过验证。
人工智能(AI)训练师能力验证工作遵循客观公正、科学规范、以用为本、多元评价的原则,实现“专业学习-能力验证-精准诊断-靶向训练-持续学习”的“PDCA”循环,着力提升人员从业素质和能力,为建设“人才强国”提供支撑。
人工智能(AI)训练师人员能力验证需向指定的单位提交相关材料,进行培养培训,可在国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心人员能力验证综合服务平台参加人工智能(AI)训练师人员能力验证考试。
(一)专业学习
包括:在线学习、现场培训等,以普法宣贯、知识更新、理论教学、案例分析等为重点内容。
(二)实践学习
包括:现场操作、师徒传帮带等,以提高实际操作能力为重点内容。
人工智能(AI)训练师人员能力验证一般分为线上考试或现场考核,鼓励采取线上方式。人员能力验证工作采取线上统一考试,参训学员登录人员能力验证综合服务平台进行线上考核。考生信息采用计算机考试系统进行统一管理,在线完成学员信息填报、考试、电子试卷管理等工作。
人工智能(AI)训练师能力验证测验实行统一大纲、统一命题、统一组织的考试制度,原则上每年举行4次考试,分别安排在3月份、6月份、9月份、12月份的第四个周六,考试时间为120分钟。
人工智能(AI)训练师培养培训及能力考核的主要考试题型分为四类。其中,单选题(20题,20分);多选题(10题,20分);判断题(10题,10分);问答题(3题,50分),总分100分。
人工智能(AI)训练师能力验证结果划分为优秀、良好、合格、不合格。具体按照《人工智能(AI)训练师人员能力验证规则》进行确定,不合格者需重新报名下季度“人员能力验证”考核,重新缴纳考试费用,人员能力验证成绩考核合格后可取得《人工智能(AI)训练师》人员能力验证证书。
(一)能力提升
应建立培训培养和能力验证结果反馈和改进机制,为人员能力提升提供精准靶向改进建议和持续学习建议。
(二)鼓励采信
应积极协调政府部门、行业协会、用人单位等,鼓励其采信人员能力验证结果,持续营造良好用人环境。
(三)行业建议
人员能力验证组织部门应根据人员培训培养及能力验证总体情况,开展行业从业人员质量分析,为提供整体从业水平提供技术支撑。
经培养培训学时达标并人员能力验证考试合格者,由国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心颁发《人工智能(AI)训练师》人员能力验证证书,《人员能力验证证书》由市场监督管理总局认研中心制作完成后邮寄本人,邮寄费自付,同时提供电子版。
国家市场监督管理总局认证认可技术研究中心是国家市场监督管理总局直属正司级事业单位 ,是中国国家层面从事认证认可检验检测研究的科研机构和智库型机构,以认证认可、检验检测、政策理论、学术研究、监管辅助、标准研究、从业人员能力提升为主要职责。
1.从求职者角度来看,人员能力验证首先从根本上解决了人员专业知识掌握不足的问题,其次,通过培养培训后对参训人员进行能力验证并分析其验证结果,可提高参训人员自身的专业知识,同时对能力水平有清晰的认知,有助于求职者就业以及对后续职业发展的规划;
2.从行业和企业角度来看,人员能力验证工作的开展将会为社会输送更多具备专业知识的岗位合格者,不仅能通过大数据对该行业的专业水平做一个全面评估,还能解决本行业“招人难”的问题,进而提高企业的经济效益;
3.从国家角度来看,人员能力验证工作响应“深入实施新时代人才强国战略”,集培养培训和能力验证为一体,培养人才、成就人才,为加快建设世界重要人才中心和创新高地增添了新动力。
人工智能(AI)训练师人员能力验证大纲
分类 |
大纲 |
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一、课程简 介与人工 智能基础 知识 |
1.人工智能 的发展历程 与重要事件 |
人工智能的发展 阶段 |
人工智能的起源 |
人工智能的繁荣 |
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人工智能的低谷 |
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人工智能的复苏与快速发展 |
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人工智能领域的 里程碑事件 |
专家系统 |
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机器学习 |
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深度学习 |
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自然语言处理 |
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2.人工智能 的基本概念 与分类 |
人工智能的定义 |
人工智能的广义定义 |
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人工智能的狭义定义 |
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人工智能的分类 |
弱人工智能 |
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强人工智能 |
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超级智能 |
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类人工智能 |
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3.人工智能 的技术原理 与应用领域 |
人工智能的技术 原理 |
机器学习 |
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深度学习 |
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自然语言处理 |
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人工智能的应用 领域 |
计算机视觉 |
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语音识别 |
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机器人 |
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自动驾驶 |
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4.人工智能 的发展趋势 与挑战 |
人工智能的发展 趋势 |
技术进步 |
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应用场景扩大 |
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跨界融合 |
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人工智能面临的 挑战 |
技术挑战 |
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伦理挑战 |
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社会挑战 |
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Python 语言基础 |
Python 语言特点 |
Python 数据类型 |
二、编程语 言与环境 搭建 |
5.Python 编 程基础与语 法规则 |
Python 语法规则 |
变量与常量 |
运算符与表达式 |
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流程控制 |
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函数与模块 |
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6.Python 面 向对象编程 与函数式编 程 |
面向对象编程的 概念 |
类与对象 |
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封装与继承 |
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多态 |
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函数式编程的概 念 |
函数式编程特点 |
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高阶函数 |
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函数式编程库 |
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7.常用 AI 编 程库和框架 介绍 |
Numpy 库介绍 |
Numpy 库简介 |
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Numpy 数组操作 |
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Pandas 库介绍 |
Pandas 库简介 |
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Pandas 数据结构 |
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Scikit-learn 库 介绍 |
Scikit-learn 库简介 |
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Scikit-learn 机器学习算法 |
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8.TensorFl ow 与 PyTorch 等 深度学习框 架入门 |
TensorFlow 框架 介绍 |
TensorFlow 简介 |
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TensorFlow 基本概念 |
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PyTorch 框 架 介 绍 |
PyTorch 简介 |
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PyTorch 基本概念 |
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9.搭建 AI 开 发环境与实 践操作指导 |
搭建 AI 开发环境 |
选择合适的 IDE |
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安装 Python 与相关库 |
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AI 编程实践操作 指导 |
编写第一个 AI 程序 |
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调试与优化代码 |
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实践项目与任务 |
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三、数据预 处理与标 注 |
10.数据清 洗与整理方 法 |
数据清洗的概念 |
数据清洗的重要性 |
数据清洗的流程 |
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数据整理的方法 |
缺失值处理 |
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异常值处理 |
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数据转换与规范化 |
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11.数据预 处理技巧与 |
数据预处理的方 法 |
数据预处理策略 |
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数据预处理技巧 |
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案例分析 |
数据预处理案例 分析 |
数据预处理案例介绍 |
数据预处理结果分析 |
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12. 数 据 标 注工具与技 巧 |
数据标注工具介 绍 |
常见数据标注工具 |
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标注工具的使用方法 |
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数据标注技巧 |
标注规范与要求 |
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标注技巧与策略 |
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13.标注实 践与质量控 制 |
标注实践操作 |
标注实践流程 |
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标注实践案例 |
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标注质量控制方 法 |
标注质量问题 |
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质量控制方法与技巧 |
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14.项目案 例分享与讨 论 |
项目案例介绍 |
项目案例背景 |
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项目案例实施过程 |
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项目案例讨论 |
项目案例总结 |
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四、AI 训 练师的核 心技能 |
15.机器学 习算法原理 与应用 |
机器学习算法原 理 |
线性回归 |
决策树 |
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支持向量机 |
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机器学习算法应 用 |
应用场景介绍 |
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算法应用案例分析 |
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16.深度学 习原理与实 践 |
深度学习原理 |
卷积神经网络 |
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循环神经网络 |
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生成对抗网络 |
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深度学习实践 |
实践案例介绍 |
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实践操作指导 |
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17.模型调 参技巧与优 化策略 |
模型调参技巧 |
网格搜索 |
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随机搜索 |
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贝叶斯优化 |
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优化策略 |
Adam 优化器 |
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RMSprop 优化器 |
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Adagrad 优化器 |
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18.模型验 证与评估方 法 |
模型验证方法 |
交叉验证 |
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留出验证集 |
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模型评估方法 |
ROC 曲线 |
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混淆矩阵 |
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F1 分数 |
19.实际项 目案例分析 与讲解 |
实际项目案例介 绍 |
项目背景 |
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项目实施过程 |
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项目案例分析与 讲解 |
项目分解 |
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项目讲解 |
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20.AI 在各 领域的应用 案例与实践 |
AI 在各领域的应 用案例 |
自然语言处理 |
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计算机视觉 |
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语音识别 |
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AI 在各领域的实 践 |
实践案例介绍 |
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实践操作指导 |
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五、项目实 践与案例 分析 |
1.项目实践 图像分类任 务 |
图像分类任务介 绍 |
任务背景 |
任务目标 |
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图像分类任务实 现 |
数据集准备 |
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模型选择与训练 |
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模型评估与优化 |
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2.项目实践 自然语言处 理任务 |
自然语言处理任 务介绍 |
任务背景 |
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任务目标 |
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自然语言处理任 务实现 |
数据集准备 |
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模型选择与训练 |
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模型评估与优化 |
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3.项目实践 语音识别任 务 |
语音识别任务介绍 |
任务背景 |
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任务目标 |
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语音识别任务实现 |
数据集准备 |
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模型选择与训练 |
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模型评估与优化 |
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4.项目实践 推荐系统任 务 |
推荐系统任务介 绍 |
任务背景 |
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任务目标 |
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推荐系统任务实 现 |
数据集准备 |
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模型选择与训练 |
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模型评估与优化 |
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5.项目实践 时间序列预 测任务 |
时间序列预测任 务介绍 |
任务背景 |
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任务目标 |
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时间序列预测任 务实现 |
数据集准备 |
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模型选择与训练评估模型与优化 |
考核+鉴定制证价格
招生价格9800元
支付方式:
账户名:中建英才教育科技(北京)有限公司
开户行:中国建设银行北京新华支行
账 号:1100 1014 6000 5300 7307
联系方式:
1、中建教育官网:www.zhongjianjiaoyu.com
2、中建教育咨询老师: 电话:17610122180 微信17610122180
3、地 址:北京市朝阳区东三环中路39号,国贸建外SOHO大厦
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随着大数据、大模型等数字经济的快速兴起,人工智能领域成为就业新风口。在浙江杭州形成了人工智能训练师的培训、考证热潮。
近段时间,在浙江杭州,每个周末都会举行一次人工智能训练师的职业技能等级认定考试,考试上午下午各安排一场,每场有三个考场,可容纳200多名考生,考试几乎场场爆满。
考生:AI处理能力会越来越重要。所以来参与这个考试,是想丰富一下自己AI相关的技能储备。
考生:算是拓宽了一个知识面,了解现在AI的大方向,增加一些就业前景。
去年下半年,杭州率先启动了人工智能训练师“一试双证”的试点。考生参加培训、通过认证考试后,可取得企业认证证书,同时获得相应职业技能等级证书。不仅能享受技能补贴、积分落户加分等政策福利,还能优先得到上岗机会。
今年4月发布的《“AI+”职业趋势报告》显示,我国前十大生成式人工智能应用的月活用户总规模达到5300多万。AI在帮助人们完成一些工作的同时,也催生了像提问工程师、人工智能训练师等一批新的职业。随着AI应用越来越普及,培训需求还在不断增加。
浙江杭州某数字人才发展中心负责人 林丽:目前为止,已经有1万人预约了我们的人工智能训练师的职业认定评价申请。
在应用领域,不少持证的人工智能训练师正在通过AI创造一些生产力工具。电商年中促销活动临近,人工智能训练师余成丽正在忙着优化他们设计的人工智能客户工具。
浙江杭州某电商平台人工智能训练师 余成丽:传统的客服机器人可能会一问一答,我们新的能力引入以后,就能比较好地基于上下文相结合,真正判断消费者想要问的问题是什么,从而给到一个更精准的答案。