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阿里云人工智能ACA认证考试大纲【2023版】

责编:陈湘君 2023-02-09
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阿里云人工智能ACA认证考试于2023年1月4日正式升级改版,目前阿里云人工智能ACA认证考试大纲【2023版】已发布,阿里云人工智能ACA认证考试大纲2023版内容如下:

阿里云人工智能工程师ACA认证介绍:

阿里云人工智能助理工程师 ACA 认证(Alibaba Cloud Certified Associate - Artificial Intelligence)是面向学生、人工智能技术爱好者、人工智能入门学习者的专业技术认证,主要涉及人工智能概论、阿里云机器学习平台 PAI 基础、数据处理基础、机器学习&深度学习基础、计算机视觉&语音&自然语言处理基础等内容。通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力:

1.熟悉数据处理的常用方法以及数据标注的原理与方法。

2.掌握了传统机器学习常用算法的原理及应用场景。

3.掌握了深度学习的基本原理及常用算法的应用场景。

4.熟悉计算机视觉的关键技术及应用场景。

5.熟悉计算机语音的关键技术及应用场景。

6.熟悉自然语言处理的关键技术及应用场景。

7.了解人工智能的其他相关技术的基本概念,如知识图谱、自动驾驶、智能搜索、智能推荐等。

阿里云人工智能ACA认证考试内容:

一、人工智能基础:

(1)了解人工智能的定义

(2)了解人工智能的发展历史

(3)熟悉人工智能的三大学派

(4)熟悉人工智能的研究目标

(5)了解人工智能的行业应用

(6)熟悉人工智能产业的基础层

(7)熟悉人工智能产业的技术层

(8)熟悉人工智能产业的应用层

(9)掌握人工智能项目的需求分析流程

(10)掌握人工智能项目的数据准备流程

(11)掌握人工智能项目的模型训练流程

(12)掌握人工智能项目的模型应用流程

二、机器学习平台 PAI 基础:

(1)了解 PAI 平台的概念、架构与优势

(2)了解 PAI 平台的功能特性

(3)熟悉 PAI 平台的关键组件

(4)了解 PAI-DSW 的基本概述

(5)熟悉 PAI-DSW 的功能特性与应用场景

(6)了解 PAI-Designer 基本概述

(7)熟悉 PAI-Designer 的功能特性与应用场景

(8)了解 PAI-EAS 的基本概述

(9)熟悉 PAI-EAS 的功能特性

三、数据处理基础:

(1)了解数据的定义

(2)掌握数据的类别

(3)熟悉数据采集的定义和常用方法

(4)掌握常见的数据预处理类型

(5)熟悉数据标准化技术基础

(6)掌握数据编码技术基础

(7)了解数据可视化的含义

(8)掌握数据可视化中的典型图表及其绘制方法

(9)了解数据可视化工具 QuickBI&DataV

(10)掌握数据标注的定义和重要性

(11)熟悉多类型数据的标注方法及标准

(12)熟悉数据标注的常用文件格式

(13)熟悉基于机器学习 PAI 平台的智能标注概述

(14)掌握基于机器学习 PAI 平台的数据标注步骤

四、机器学习基础:

(1)熟悉人工智能、机器学习与深度学习的关系

(2)了解机器学习的定义

(3)掌握分类和回归的定义与区别

(4)熟悉机器学习常见函数

(5)熟悉机器学习常见评估指标

(6)掌握线性回归的定义与应用

(7)掌握逻辑回归的定义与应用

(8)熟悉朴素贝叶斯的定义与应用

(9)熟悉 K 近邻算法的定义与应用

(10)熟悉支持向量机的定义与应用

(11)熟悉决策树的定义与应用

(12)熟悉集成算法的定义与应用

(13)熟悉聚类算法的定义与应用

五、深度学习基础:

(1)熟悉深度学习框架的简介及关键特征

(2)了解常见深度学习框架的特点、对比及选择

(3)熟悉 TensorFlow2.0 简介及其主要变化

(4)掌握 TensorFlow 的相关术语

(5)掌握 TensorFlow 的基础操作

(6)了解感知机与多层感知机的概述

(7)熟悉多层感知机的层级结构与激活函数

(8)了解卷积神经网络的概述

(9)熟悉卷积神经网络的层级结构

(10)熟悉经典卷积神经网络

(11)掌握卷积神经网络的应用

(12)了解循环神经网络的概述

(13)熟悉经典循环神经网络

(14)掌握循环神经网络的应用

六、计算机视觉基础:

(1)熟悉计算机视觉的定义

(2)了解计算机视觉在行业中的典型应用

(3)了解计算机视觉与人类视觉的关系

(4)了解计算机视觉的工作原理

(5)了解计算机视觉的关键技术

(6)熟悉图像分类的定义

(7)熟悉图像分类的类别

(8)了解图像分类的典型应用

(9)熟悉目标检测的定义

(10)了解目标检测的评估指标

(11)熟悉图像分割的定义

(12)熟悉图像分割的类别

(14)了解图像分割的应用

(14)了解阿里巴巴视觉智能开放平台

七、自然语言处理基础:

(1)熟悉自然语言处理的研究任务

(2)了解自然语言处理的发展历史

(3)了解自然语言处理基础知识体系

(4)熟悉自然语言处理的基本术语

(5)了解自然语言处理的常用语料库

(6)了解分词的概念与作用

(7)了解命名实体识别的概念与作用

(8)了解句法分析的概念与作用

(9)了解文本向量化的概念与作用

(10)熟悉自然语言理解的实现方法与应用

(11)熟悉自然语言生成的实现方法与应用

(12)掌握阿里巴巴 NLP 平台的使用方法

八、智能语音技术基础:

(1)了解智能语音技术的定义

(2)熟悉智能语音技术的研究任务

(3)了解智能语音技术的应用场景

(4)了解语音及语音信号的定义

(5)了解语音降噪与增强技术的定义

(6)熟悉语音降噪与增强技术的研究思路

(7)了解语音识别技术的定义

(8)熟悉语音识别技术的原理

(9)了解语音唤醒技术的定义

(10)熟悉语音唤醒模型的训练流程

(11)了解语音合成技术的定义

(12)熟悉语音合成技术的原理

(13)了解人机交互方式的趋势

(14)了解智能语音交互的定义及优劣势

(15)熟悉智能对话系统的定义及分类

(16)了解智能对话系统的发展趋势

(17)熟悉对话系统的组成

(18)掌握对话系统的实现流程及技术应用

(19)了解阿里云智能语音交互平台的功能

(20)掌握一句话识别功能的简单实现

九、人工智能其他相关技术:

(1)熟悉知识图谱的定义

(2)了解知识图谱的价值

(3)熟悉机器翻译的定义

(4)了解机器翻译的功能

(5)熟悉智能机器人的定义

(6)了解智能机器人的关键技术

(7)熟悉自动驾驶的定义

(8)了解自动驾驶的未来发展方向

(9)熟悉智能搜索引擎的定义

(10)了解智能搜索引擎的关键技术

(11)熟悉智能推荐的定义

(12)了解智能推荐的相关产品

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