证书介绍
初级：
主要面向智慧安防、智慧社区、智慧校园、智慧零售等人工智能前端设备相关企事业单位，从事人工智能前端设备实施维护、技术支持、功能测试、数据标注等岗位，能根据系统连接拓扑图和实施方案，完成智能前端设备的安装与配置，应用系统部署，数据采集与标注等工作。
中级：
主要面向智慧安防、智慧社区、智慧校园、智慧零售等人工智能前端设备相关企事业单位，从事人工智能前端设备实施维护、系统运维、技术支持、模型训练、测试、数据标注等岗位，能根据项目需求和目标场景，完成智能前端设备选型与调试，应用系统联调，目标场景数据采集与数据标注，使用工具软件进行应用配置，场景化模型微调训练等工作。
高级：
主要面向智慧安防、智慧社区、智慧校园、智慧零售等人工智能前端设备相关企事业单位，从事人工智能前端设备实施方案设计、模型训练与优化、系统运维、数据处理等岗位，能根据项目需求和目标场景，完成系统连接拓扑和部署方案设计，边缘端模型部署优化，数据采集、清洗和增强，数据标注和转换，应用配置优化、场景化模型微调训练、应用性能分析与监控等工作。
面向岗位
主要面向智慧安防、智慧社区、智慧校园、智慧零售等人工智能前端设备相关企事业单位的实施维护工程师、系统运维工程师、技术支持工程师、数据标注工程师、人工智能训练师、人工智能测试工程师等职业岗位，完成智能前端设备和应用系统安装部署，数据采集和标注，应用配置和调优，模型微调训练等工作任务。
面向专业
（1）参照原版专业目录：
中等职业学校：电子与信息技术、软件与信息服务、物联网技术应用、移动应用技术与服务、服务机器人装调与维护、工业机器人技术应用专业。
高等职业学校：人工智能技术服务、软件与信息服务、物联网应用技术、物联网工程技术、智能终端技术与应用、智能产品开发、计算机应用技术、嵌入式技术与应用、工业机器人技术、智能控制技术专业。
应用型本科学校：人工智能、计算机科学与技术、机器人工程、物联网工程、智能制造工程、电子与计算机工程、电子信息科学与技术、软件工程技术专业。
高等职业教育本科学校：计算机应用工程、物联网工程、智能制造工程、软件工程专业。
（2）参照新版职业教育专业目录：
中等职业学校：电子与信息技术、软件与信息服务、物联网技术应用、移动应用技术与服务、服务机器人装调与维护、工业机器人技术应用专业。
高等职业学校：人工智能技术应用、软件技术、物联网应用技术、物联网工程技术、智能产品开发与应用、计算机应用技术、嵌入式技术与应用、工业机器人技术、智能控制技术专业。
应用型本科学校：人工智能、计算机科学与技术、机器人工程、物联网工程、智能制造工程、电子与计算机工程、电子信息科学与技术、软件工程技术专业。
高等职业教育本科学校：人工智能工程技术、计算机应用工程、物联网工程技术、智能制造工程技术、软件工程技术专业。
证书考核
考核方式：
人工智能前端设备应用职业技能等级证书初、中、高三个级别的理论考试采用上机考核方式，考试时间1小时；实操考试采取模拟实训任务的考核方式，考试时间2.5小时。
考核成绩评定：
理论考试试卷满分为100分，权重40%；实操考试试卷满分为100分，权重60%。综合成绩等于理论和实操考试成绩的加权之和，综合成绩合格标准为大于等于60分，综合成绩合格的学员可以获得相应级别的职业技能等级证书。
实训设备要求
考核内容
| 级别 | 考核知识点 |
|---|---|
| 初级 |
1.智能前端设备安装与调试:
掌握智能前端设备基本的功能、参数、接口类型，完成设备接线及调试方法。
2.应用系统部署:
掌握AI边缘网关的文件、数据库操作方法，完成程序、模型、服务、数据库部署。
3.数据采集与标注:
掌握数据采集、数据标注知识和方法，完成基于图形化软件进行数据采集与数据标注。
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| 中级 |
1.智能前端设备安装与调试:
根据需求进行智能前端设备选型与搭建，掌握通过常见设备安装调试异常信息进行设备调试的方法。
2.应用系统部署:
根据需求进行AI边缘网关、PC端应用系统部署，掌握服务器、数据库安装配置，以及通过异常信息进行部署调试的方法。
3.数据采集与标注:
根据需求进行脚本化数据采集与清洗，掌握相关参数优化设置知识，提升数据采集、数据标注质量。
4.场景化应用与优化:
根据场景化需求进行图像、语音输入参数的配置，掌握典型深度学习神经网络训练流程和模型微调训练方法。
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| 高级 |
1.智能前端设备安装与调试:
根据项目需求进行智能前端设备部署实施方案设计和优化，掌握设备检测、安装调试以及异常问题处理方法。
2.应用系统部署:
根据项目需求进行服务器、数据库、应用软件安装、参数配置、启动策略配置，掌握应用系统部署异常排查处理方法，保障系统安全、稳定运行。
3.数据采集与标注:
根据项目需求进行数据采集与标注方案设计和优化，掌握采集、标注异常问题的处理，制定与评估数据质量标准。
4.场景化应用与优化:
根据项目需求调整优化应用配置、设计模型优化方案，掌握深度学习微调训练、参数优化、应用性能分析与监控相关方法，确保项目高质量运行
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联系方式
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