智能計算平臺應用開發(fā)（初級）概述-智能計算平臺應用開發(fā)技能點簡介

第1章智能計算平臺應用開發(fā)（初級）概述智能計算平臺應用開發(fā)技能點簡介智能計算平臺應用開發(fā)（初級）知識點概要智能計算平臺應用開發(fā)技能點簡介智能計算平臺應用開發(fā)職業(yè)技能等級分為3個等級,即初級,中級與高級,這3個級別依次遞進,高級別涵蓋低級別職業(yè)技能要求。初級中級高級初級智能計算平臺應用開發(fā)（初級）所需地技能平臺搭建平臺管理數(shù)據(jù)管理應用開發(fā)初級平臺搭建硬件安裝根據(jù)產(chǎn)品地硬件安裝手冊,完成智能計算平臺地存儲設備地硬件安裝與初始化配置,包含：布線,上架,初始化參數(shù)配置等。根據(jù)產(chǎn)品地硬件安裝手冊,完成人工智能專用型服務器設備（如GPU加速型服務器,鯤鵬通用型計算服務器,昇滕異構計算型服務器等）地硬件安裝與初始化配置,包含：布線,上架,初始化參數(shù)配置等。軟件安裝運用操作系統(tǒng)（如Windows,Linux）地安裝工具,獨立完成智能計算平臺地操作系統(tǒng)安裝。正確安裝配置腳本開發(fā)運行環(huán)境,如：Python。能在應用開發(fā)人員地指導下,協(xié)助完成應用集成軟件開發(fā)環(huán)境地基礎配置與調(diào)測。初級平臺管理系統(tǒng)管理運用廠商提供地設備運維管理工具,獨立完成智能計算平臺地存儲系統(tǒng)地日常運維管理操作,如：系統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測,日志收集,日常巡檢等。運用廠商提供地設備運維管理工具,獨立完成智能計算平臺地人工智能專用型服務器（如GPU加速型服務器,鯤鵬通用計算型服務器,異騰異構計算型服務器等）地日常維護管理操作,如：設備巡檢,日志收集,設備狀態(tài)指示燈識別等。運用系統(tǒng)運維管理文檔地編寫規(guī)范與技巧,協(xié)助高級技術支持人員梳理與完善智能計算平臺系統(tǒng)地組網(wǎng)拓撲圖,系統(tǒng)運維管理等相關文檔。初級數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)采集根據(jù)業(yè)務需求,運用已有分布式數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)或數(shù)據(jù)采集工具,完成數(shù)據(jù)采集,數(shù)據(jù)入庫操作。在實采數(shù)據(jù)資料地指導下,完成數(shù)據(jù)更新,維護,修正等配置操作。數(shù)據(jù)存儲根據(jù)業(yè)務數(shù)據(jù)庫地設計要求,運用數(shù)據(jù)庫管理工具（如：MySQLWorkbench,Kettle,MongoDBStudio）,完成數(shù)據(jù)導入與基本地數(shù)據(jù)清洗操作。運用分布式文件系統(tǒng),云上數(shù)據(jù)存儲服務（如：華為云對象存儲服務）實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲地配置操作。初級應用開發(fā)基礎應用軟件開發(fā)測試根據(jù)業(yè)務需求,將x86服務器（如RH系列服務器）上地基礎應用軟成功移植到ARM服務器（如鯤鵬系列服務器）上運行。運用測試工具或自動化測試腳本,獨立完成基礎應用產(chǎn)品地相關指標測試,并輸出測試報告。人工智能示教編程根據(jù)業(yè)務需求,在開發(fā)文檔地指導下,運用Python腳本語言編寫基礎地爬蟲程序來針對特定網(wǎng)頁進行數(shù)據(jù)采集操作。根據(jù)業(yè)務設計要求,在開發(fā)文檔地指導下,運用SQL數(shù)據(jù)庫語句,完成數(shù)據(jù)地基本存儲與管理操作,如：建表,數(shù)據(jù)導入,數(shù)據(jù)查詢等。初級智能計算平臺應用開發(fā)（初級）地主要職責智能計算平臺應用開發(fā)（初級）地主要職責是根據(jù)業(yè)務配置要求,完成智能計算軟硬件平臺與開發(fā)環(huán)境部署,以和開發(fā)平臺地日常管理與基礎應用功能開發(fā)測試等工作任務。中級智能計算平臺應用開發(fā)（中級）所需地技能平臺搭建平臺管理數(shù)據(jù)管理應用開發(fā)中級軟件安裝根據(jù)人工智能開發(fā)環(huán)境需求,獨立完成人工智能軟件庫地安裝配置,如：TensorFlow,PyTotch,Mx,Caffe,MindSpore等。運用IDE集成開發(fā)環(huán)境地基礎知識,協(xié)助業(yè)務開發(fā)人員完成IDE開發(fā)環(huán)境（如Pycharm,Eclipse）地基礎軟件安裝與基礎配置。根據(jù)業(yè)務需求設計,獨立完成應用集成軟件環(huán)境地高級配置與調(diào)測。平臺搭建中級系統(tǒng)管理根據(jù)業(yè)務地設計要求,運用產(chǎn)品廠商配套地系統(tǒng)管理工具,獨立完成智能計算平臺地存儲資源擴容與升級改造等操作。根據(jù)業(yè)務地設計要求,運用產(chǎn)品廠商配套地系統(tǒng)管理工具,獨立完成人工智能專用型服務器（如GPU加速型服務器,鯤鵬系列服務器,昇騰系列服務器等）地系統(tǒng)運行狀態(tài)監(jiān)控與巡檢,性能分析與優(yōu)化,安全加固,故障分析等操作。運用項目文檔編寫工具與模板,獨立整理與編寫智能計算平臺系統(tǒng)地運維報告文檔與技術支持文檔。平臺管理中級系統(tǒng)調(diào)測運用系統(tǒng)故障處理地常用方法與工具,獨立分析常見故障地原因,提出改進建議與方法措施。根據(jù)廠商提供地系統(tǒng)故障處理手冊,運用故障診斷工具或系統(tǒng)自帶地故障診斷命令或功能,對系統(tǒng)發(fā)生地突發(fā)事件做應急處理,保障系統(tǒng)地穩(wěn)定運行。平臺管理中級數(shù)據(jù)采集根據(jù)業(yè)務需求,運用大數(shù)據(jù)技術（如Flume,SparkStreaming,Kafka等）,完成數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)地搭建與基礎配置。進行數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)維護,采集流程優(yōu)化操作。數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)存儲運用大數(shù)據(jù)技術（如分布式文件系統(tǒng)HDFS）來維護,管理數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),優(yōu)化存儲資源利用率與計算效率。運用數(shù)據(jù)庫技術與數(shù)據(jù)庫管理工具,完成數(shù)據(jù)庫日常監(jiān)控,運維工作。中級數(shù)據(jù)處理根據(jù)標準產(chǎn)品數(shù)據(jù)要求,使用數(shù)據(jù)庫或大數(shù)據(jù)組件對數(shù)據(jù)進行ETL（抽取,轉換,加載）操怍。根據(jù)業(yè)務需求,完成數(shù)據(jù)分類,標注工作,如：圖像,語音數(shù)據(jù)標注,文本數(shù)據(jù)編碼分類等。運用數(shù)據(jù)庫技術,優(yōu)化ETL流程,監(jiān)控并維護例行數(shù)據(jù)ETL任務。數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)備份和恢復存儲備份軟件和備份存儲地日常運維工作。根據(jù)存儲數(shù)據(jù)備份操作指導,完成存儲測數(shù)據(jù)備份地基礎操作。根據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)備份操作指導,完成主機系統(tǒng)地數(shù)據(jù)備份地基礎操作。中級機器學習基礎算法建模抽象出業(yè)務場景中地問題,并使用邏輯回歸,決策樹,隨機森林等模型,建立機器學習模型以解決業(yè)務中地分類問題。使用線性回歸等模型,實現(xiàn)業(yè)務場景中地數(shù)值預測方法。應用開發(fā)中級人工智能基礎應用軟件開發(fā)測試根據(jù)業(yè)務設計文檔,使用通用型計算資源（如鯤鵬系列計算平臺）,運用編程工具（如：Python,Java等）實現(xiàn)人工智能地具體功能模塊地開發(fā)工作。根據(jù)業(yè)務設計文檔,使用異構型計算資源（如昇騰系列計算平臺）,運用編程工具（如：Python,Java等）實現(xiàn)人工智能地具體功能模塊地開發(fā)工作。根據(jù)產(chǎn)品需求,獨立完成產(chǎn)品測試方案和產(chǎn)品測試用例地編寫,以和測試環(huán)境搭建。根據(jù)測試方案與測試計劃,運用測試工具或自動化測試腳本,獨立完成算法功能,性能與有效性地測試。運用文檔地編寫規(guī)范與技巧,完成產(chǎn)品測試報告地編寫。應用開發(fā)中級智能計算平臺應用開發(fā)（中級）地主要職責智能計算平臺應用開發(fā)（中級）地主要職責是根據(jù)業(yè)務管理地要求,完成線下集成開發(fā)環(huán)境地部署,管理,以和數(shù)據(jù)地基礎處理,人工智能初級應用產(chǎn)品開發(fā)測試等工作任務。高級智能計算平臺應用開發(fā)（高級）所需地技能高級平臺搭建平臺管理數(shù)據(jù)管理應用開發(fā)高級平臺搭建軟件安裝獨立完成IDE集成軟件開發(fā)環(huán)境（如：Pycharm,Eclipse）地軟件安裝與高級功能參數(shù)配置。運用云服務工具,實現(xiàn)云上人工智能開發(fā)環(huán)境地安裝與配置,如：ModelArls。高級平臺管理系統(tǒng)管理根據(jù)業(yè)務設計地要求,運用產(chǎn)品廠商提供地系統(tǒng)管理工具,實現(xiàn)智能計算平臺地整體狀態(tài)監(jiān)控,資源管理,系統(tǒng)調(diào)優(yōu)等。根據(jù)項目變更指導,參與并完成部分智能計算系統(tǒng)變更地相關執(zhí)行操作。運用文檔開發(fā)工具或模板,獨立完成智能計算平臺系統(tǒng)地運維管理相關文檔地編寫,優(yōu)化與歸檔。系統(tǒng)調(diào)測運用問題管理工具,完成業(yè)務相關系統(tǒng)地問題跟蹤,解決,實現(xiàn)問題地閉環(huán)管理。根據(jù)重大事件地應急處理流程與規(guī)范,對重大事件,應急事件與重大變更提供技術支持。運用文檔開發(fā)工具或模板,獨立完成系統(tǒng)調(diào)測地常規(guī)文檔地編寫,優(yōu)化與歸檔。高級數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)存儲根據(jù)業(yè)務需求,實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲方案地選型設計。運用分布式數(shù)據(jù)庫技術,實現(xiàn)分布式數(shù)據(jù)庫集群環(huán)境地構建與配置。運用大數(shù)據(jù)技術,實現(xiàn)分布式文件系統(tǒng)地構建與配置。數(shù)據(jù)處理根據(jù)算法要求,完成數(shù)據(jù)地預處理操作,如：缺失值填充,異常值處理,數(shù)據(jù)變換等。運用特征工程技術（如主成分分析,奇異值分解）,完成特征提取,特征構造等操作。數(shù)據(jù)備份和恢復運用備份軟件工具（如mvaultSimpana,CDM）,實現(xiàn)存儲測地數(shù)據(jù)備份。運用主流操作系統(tǒng)自帶地備份軟件或功能,實現(xiàn)主機側地數(shù)據(jù)備份。高級應用開發(fā)深度學習基礎算法建模運用開源計算視覺開源庫（如：OpenCV）進行目標檢測,識別等操作。運用自然語言處理算法（如：RNN/Attention）,實現(xiàn)信息抽取,實體識別,語義理解等功能。運用TLD,CSK,F全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等算法,完成目標檢測,目標分割等操作。人工智能算法優(yōu)化運用算法優(yōu)化工具,實現(xiàn)算法地參數(shù)調(diào)優(yōu),提升算法地準確性。運用分布式技術,計算機原理技術（如多線程,進程管理）與調(diào)測工具,實現(xiàn)部分算法地分布式并行計算,提升計算效率。高級平臺搭建人工智能高級應用軟件開發(fā)測試基于業(yè)務數(shù)據(jù)與需求,實現(xiàn)常規(guī)技術方案地設計（如：算法選型）。根據(jù)技術設計方案,運用常用地編程工具（如Python,Java,C++）進行非復雜性算法地開發(fā)。運用常用地開發(fā)流程與開發(fā)工具,實現(xiàn)人工智能算法到嵌入式平臺地落地。根據(jù)業(yè)務需求設計,開發(fā)人工智能平臺地應用服