阿里云ACP人工智能方向考试内容

阿里云ACP人工智能方向认证聚焦云上AI技术全链路能力，考试内容涵盖机器学习算法、深度学习框架、AI工程化实践及云原生AI架构设计四大核心领域，旨在验证考生在阿里云平台部署、开发及优化AI解决方案的实战能力。考试内容以算法原理与云平台工具结合为特点，要求考生既掌握理论，又能熟练运用阿里云PAI（机器学习平台）、ModelScope（魔搭社区）等工具完成项目落地。

考试重点包括机器学习基础算法（如线性回归、决策树、SVM）的原理与适用场景，以及在PAI-Studio可视化建模工具中完成数据预处理、特征工程与模型训练的全流程。例如，考生需通过PAI-DSW（Notebook环境）实现信用卡欺诈检测模型，涉及特征选择、交叉验证及模型评估（如AUC、F1-Score）等关键步骤。深度学习部分则侧重CNN（卷积神经网络）在图像分类、RNN/LSTM在时序预测中的应用，并要求考生利用ModelScope调用预训练模型（如ResNet、BERT）完成图像识别或文本生成任务，同时掌握模型微调（Fine-tuning）技巧以适配业务需求。

AI工程化与MLOps（机器学习运维）是考试难点之一，需考生设计模型全生命周期管理方案，包括数据版本控制（DVC）、训练流水线（Kubeflow Pipelines）及模型服务化（RESTful API）。例如，在金融风控场景中，考生需设计数据漂移检测机制与模型自动更新策略，确保模型持续有效。云原生AI架构设计则要求考生结合ECS弹性伸缩、函数计算FC实现AI任务动态调度（如视频内容审核峰值处理），并利用MaxCompute（数据仓库）与PAI完成千亿级样本训练，掌握数据分片与并行计算策略。此外，考试还涉及AI安全合规内容，如数据隐私保护（差分隐私）、模型可解释性（SHAP值分析）的云上实现。