人工智能職業(yè)技能要求與評(píng)價(jià) -計(jì)算機(jī)視覺(jué)_第1頁(yè)
人工智能職業(yè)技能要求與評(píng)價(jià) -計(jì)算機(jī)視覺(jué)_第2頁(yè)
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12職業(yè)技能要素分為專業(yè)基礎(chǔ)知識(shí)和工程實(shí)踐能力兩方3a)通過(guò)適當(dāng)形式使全體評(píng)價(jià)人員了解b)根據(jù)評(píng)價(jià)工作需要對(duì)評(píng)價(jià)人員進(jìn)行必要4技術(shù)解決方案;能提出對(duì)已有代碼的潛在優(yōu)化點(diǎn)及具5用數(shù)據(jù)格式處理和復(fù)雜的數(shù)據(jù)運(yùn)算;能為并行化處31礎(chǔ)高:熟悉傳統(tǒng)物體檢測(cè)方法(人工設(shè)計(jì)特征+統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)與代碼實(shí)現(xiàn);了解基于HOG特征和SVM分類器的傳統(tǒng)目53低:能看懂Python-OpenCV編程說(shuō)15業(yè)務(wù)需求轉(zhuǎn)換為機(jī)器學(xué)習(xí)算法及模型;具備組合多種機(jī)53低:熟悉四種以上監(jiān)督學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)算法;具備機(jī)器學(xué)15用及實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn);能調(diào)研及運(yùn)行深度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,3低:能理解全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的原理及運(yùn)行機(jī)理;了活函數(shù)、損失函數(shù)、優(yōu)化方法等)基本原理;能15征及實(shí)現(xiàn)市法(如One-hotencoding,Hashencodi3低:至少熟悉一套現(xiàn)有圖片樣本數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法及工具15像分割、目標(biāo)追蹤等)的深度學(xué)習(xí)模型,并能對(duì)模型3153156見(jiàn)解;具備技術(shù)選型和決斷力;能分析、拆解3低:能熟練使用一種機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)或機(jī)器學(xué)習(xí)工具;能1職業(yè)等級(jí)得分=Σk(技能要素綜合得分k*構(gòu)成要素權(quán)重k)技能要素綜合得分k=Σj(技能要素得分j*技能要素權(quán)重j)——4.0分>中級(jí)工程師≥2.5分5.5.2各級(jí)教育機(jī)構(gòu)、培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的培訓(xùn)師實(shí)施培養(yǎng)活動(dòng),進(jìn)行從業(yè)

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