證書介紹
初級：
主要面向智慧安防、智慧社區、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業單位，從事人工智能前端設備實施維護、技術支持、功能測試、數據標注等崗位，能根據系統連接拓撲圖和實施方案，完成智能前端設備的安裝與配置，應用系統部署，數據采集與標注等工作。
中級：
主要面向智慧安防、智慧社區、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業單位，從事人工智能前端設備實施維護、系統運維、技術支持、模型訓練、測試、數據標注等崗位，能根據項目需求和目標場景，完成智能前端設備選型與調試，應用系統聯調，目標場景數據采集與數據標注，使用工具軟件進行應用配置，場景化模型微調訓練等工作。
高級：
主要面向智慧安防、智慧社區、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業單位，從事人工智能前端設備實施方案設計、模型訓練與優化、系統運維、數據處理等崗位，能根據項目需求和目標場景，完成系統連接拓撲和部署方案設計，邊緣端模型部署優化，數據采集、清洗和增強，數據標注和轉換，應用配置優化、場景化模型微調訓練、應用性能分析與監控等工作。
面向崗位
主要面向智慧安防、智慧社區、智慧校園、智慧零售等人工智能前端設備相關企事業單位的實施維護工程師、系統運維工程師、技術支持工程師、數據標注工程師、人工智能訓練師、人工智能測試工程師等職業崗位，完成智能前端設備和應用系統安裝部署，數據采集和標注，應用配置和調優，模型微調訓練等工作任務。
面向專業
（1）參照原版專業目錄：
中等職業學校：電子與信息技術、軟件與信息服務、物聯網技術應用、移動應用技術與服務、服務機器人裝調與維護、工業機器人技術應用專業。
高等職業學校：人工智能技術服務、軟件與信息服務、物聯網應用技術、物聯網工程技術、智能終端技術與應用、智能產品開發、計算機應用技術、嵌入式技術與應用、工業機器人技術、智能控制技術專業。
應用型本科學校：人工智能、計算機科學與技術、機器人工程、物聯網工程、智能制造工程、電子與計算機工程、電子信息科學與技術、軟件工程技術專業。
高等職業教育本科學校：計算機應用工程、物聯網工程、智能制造工程、軟件工程專業。
（2）參照新版職業教育專業目錄：
中等職業學校：電子與信息技術、軟件與信息服務、物聯網技術應用、移動應用技術與服務、服務機器人裝調與維護、工業機器人技術應用專業。
高等職業學校：人工智能技術應用、軟件技術、物聯網應用技術、物聯網工程技術、智能產品開發與應用、計算機應用技術、嵌入式技術與應用、工業機器人技術、智能控制技術專業。
應用型本科學校：人工智能、計算機科學與技術、機器人工程、物聯網工程、智能制造工程、電子與計算機工程、電子信息科學與技術、軟件工程技術專業。
高等職業教育本科學校：人工智能工程技術、計算機應用工程、物聯網工程技術、智能制造工程技術、軟件工程技術專業。
證書考核
考核方式：
人工智能前端設備應用職業技能等級證書初、中、高三個級別的理論考試采用上機考核方式，考試時間1小時；實操考試采取模擬實訓任務的考核方式，考試時間2.5小時。
考核成績評定：
理論考試試卷滿分為100分，權重40%；實操考試試卷滿分為100分，權重60%。綜合成績等于理論和實操考試成績的加權之和，綜合成績合格標準為大于等于60分，綜合成績合格的學員可以獲得相應級別的職業技能等級證書。
實訓設備要求
考核內容
| 級別 | 考核知識點 |
|---|---|
| 初級 |
1.智能前端設備安裝與調試:
掌握智能前端設備基本的功能、參數、接口類型，完成設備接線及調試方法。
2.應用系統部署:
掌握AI邊緣網關的文件、數據庫操作方法，完成程序、模型、服務、數據庫部署。
3.數據采集與標注:
掌握數據采集、數據標注知識和方法，完成基于圖形化軟件進行數據采集與數據標注。
|
| 中級 |
1.智能前端設備安裝與調試:
根據需求進行智能前端設備選型與搭建，掌握通過常見設備安裝調試異常信息進行設備調試的方法。
2.應用系統部署:
根據需求進行AI邊緣網關、PC端應用系統部署，掌握服務器、數據庫安裝配置，以及通過異常信息進行部署調試的方法。
3.數據采集與標注:
根據需求進行腳本化數據采集與清洗，掌握相關參數優化設置知識，提升數據采集、數據標注質量。
4.場景化應用與優化:
根據場景化需求進行圖像、語音輸入參數的配置，掌握典型深度學習神經網絡訓練流程和模型微調訓練方法。
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| 高級 |
1.智能前端設備安裝與調試:
根據項目需求進行智能前端設備部署實施方案設計和優化，掌握設備檢測、安裝調試以及異常問題處理方法。
2.應用系統部署:
根據項目需求進行服務器、數據庫、應用軟件安裝、參數配置、啟動策略配置，掌握應用系統部署異常排查處理方法，保障系統安全、穩定運行。
3.數據采集與標注:
根據項目需求進行數據采集與標注方案設計和優化，掌握采集、標注異常問題的處理，制定與評估數據質量標準。
4.場景化應用與優化:
根據項目需求調整優化應用配置、設計模型優化方案，掌握深度學習微調訓練、參數優化、應用性能分析與監控相關方法，確保項目高質量運行
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