人工智能工程师可以考取的证书

人工智能这个领域大家都不陌生了。但是人工智能工程师又可以考取哪些证书呢?如何才能通过考试呢?通过考试需要必备什么样的条件呢?认证之后的好处在哪里？有疑问才会有答案。可以认证它们的公司也有很多。

一、谷歌TensorFlow开发者认证

TensorFlow 表示，这项测试的目的是向每个人提供展示自己 ML 专业知识的机会。它是一个基础证书，面向学生、开发者、数据科学家等人群，帮助他们展示自己在用 TensorFlow 构建、训练模型的过程中所学到的实用机器学习技能。考试题由 TensorFlow 团队设计。

TensorFlow 的产品总监 Kemal EL Moujahid 在一则推文中解释了他们推出该认证的初衷，表示「许多想要上手 ML 项目的公司说他们找不到人才，想要入行 ML 的开发者说他们不知道怎么做。于是，我们推出了 TensorFlow 认证项目来解决这个问题。」

为了对接开发者和需求方，TensorFlow 不仅设置了认证考试，还搭建了一个认证网络。这个网络相当于一个人才库，通过认证考试的开发者会被纳入其中，其他人可以通过检索找到这些人才信息。此外，开发者还可以在简历、GitHub 以及社交媒体平台(如领英)上展示他们获得的证书。

通过考试之后，你将被纳入 TensorFlow 的认证网络。

对于想要参加认证考试的开发者，TensorFlow 提供了以下信息：

参加认证要满足什么条件?

此一级考试认证主要测试的是开发者将机器学习集成至工具或应用上的基本能力。认证程序要求理解如何使用计算机视觉、卷积神经网络、自然语言处理、现实世界中真实的数据集以及最优策略去建立 TensorFlow 模型。

为了充分应对考试，应试者应该了解下列知识点：

机器学习和深度学习的基本原理;

如何使用 TensorFlow 去建立机器学习模型;

如何使用深度神经网络以及卷积神经网络去开发图像识别、目标检测、文本识别等算法;

如何使用不同类型、大小的真实图像数据来可视化图像在卷积中的处理过程，以此来理解计算机是如何「看到」信息的;

探索防止过拟合的策略，包括数据增强及 Dropout 机制;

基于 TensorFLow 应用神经网络去解决自然语言处理的相关问题。

这项认证对我有什么好处?

学习新东西：这一考试可以提升你的机器学习能力，还能测试你使用 TensorFlow 的技能。

获得社区的承认：得到全球 TensorFlow 社区的认可。

展示你的技能：通过将证书展示在简历和社交平台上，你可以成为顶级科技企业入门级 TensorFlow 开发者职位的候选人。

寻找人才：通过认证网络，你可以找到那些拥有证书的人，在 ML 的工作中寻找你想要的人才。

考试重点有哪些?

考试时间总共有 5 小时，在下载并注册考试插件后开始计时。如果没能在 5 小时内完成考试，那到时间也会自动提交代码。

整场考试主要测试学生使用 TensorFlow 构建模型、解决问题的能力。在考试中，参与者需要完成 5 个模型，每一个都属于不同的类别。考试总分 100 分，过了 90 分就算合格，也就是说 5 个模型都要完成，且只能有一些小错误。

考试涉及的模型类别如下：

第一类：基础、简单模型

第二类：基于学习数据集的模型

第三类：采用真实图像数据训练卷积神经网络

第四类：采用真实文本数据训练 NLP 文本分类模型

第五类：采用真实数值数据训练序列模型

深度学习最基础的知识点其实并不多，全连接、卷积、循环神经网络就能解决大多数问题，剩下的是各种优化与提升模块。如果我们要在 5 小时内完成这 5 个模型，从头写估计时间会非常紧张，因此我们可以事先完成一部分。例如模型架构、损失函数和最优化器，再加上训练过程等等。

因为同类模型大多数差别都体现在数据预处理与分批过程，所以后面一大堆代码都可以事先准备。例如训练卷积神经网络，我们可以以 CIFAR-10 为例，搭建一个完整的图像识别模型，并把数据接口做得更易于迁移。等到拿到真实数据后，只需要改数据接口，再测试几组超参数就差不多了。

考试手册并没有说是 TF 1.X 还是 2.X，很多资深 TF Boy 还会使用 1.X 的静态计算图。不过估计考试会采用 2.X，毕竟连 Colab 都开始默认使用 2.X 了。

认证流程是怎样的?

整个 TensorFlow 认证考试是面向全球的，国内也可以直接参与，但一些受美国制裁的国家和地区不能「直接」参加考试。整个考试的流程可以分为以下 6 个步骤：学习课程、注册、预备环境、参与考试、收到证书、展示证书。

在考试过程中，游览器会被限制只能访问 TensorFlow 文档，且每次考试都需要缴纳 100 刀。中间的考试环境都是准备好的，TF 团队把各种配置都集成为 PyCharm IDE 的一个插件，考生只需要熟悉 PyCharm 并安装了 TensorFlow 就行了。

最后，为了防止某些氪金玩家靠量取胜，TF 规定第一次没通过考试需要等 14 天才能再次测试，连续两次没通过需要等两个月，而连续三次没通过需要等一年才能再次测试。

值得注意的是，每次考试的有效期只有三年，也就是说三年后需要重新参加考试。

当然，这个证书只是一个开始，TensorFlow 还计划为高级从业者提供更高级别的认证。

二、华为认证人工智能工程师(HCIA-AI)

认证概述 HCIA-AI认证定位于人工智能的普及、深度学习的了解、基于开源TensorFlow框架进行编程之基础能力的构建和华为云EI的学习，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。 HCIA-AI认证包括...

认证概述 hcia/504.html' target='_blank'>HCIA-AI认证定位于人工智能的普及、深度学习的了解、基于开源TensorFlow框架进行编程之基础能力的构建和华为云EI的学习，旨在推动ICT行业人工智能人才的培养。 HCIA-AI认证包括但不限于：AI概览、Python编程和实验、数学基础知识和实验、TensorFlow介绍和实验、深度学习预备知识和深度学习概览、华为云EI概览，图像识别、语音识别、人机对话的应用实验。 通过HCIA-AI认证，将证明您系统理解并掌握Python编程，人工智能领域的必备数学知识，应用广泛的开源机器学习/深度学习框架TensorFlow的基础编程方法，深度学习的预备知识和深度学习概览，华为云EI概览，图像识别基础编程，语音识别基础编程，人机对话基础编程，使您具备人工智能售前技术支持、人工智能售后技术支持、人工智能产品销售、人工智能项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 拥有HCIA-AI 认证的工程师，意味着企业掌握了人工智能技术基础原理、架构和编程等知识，具备运用人工智能技术、机器学习技术、深度学习技术和开源 TensorFlow 框架进行机器学习、图像识别、语音识别和人机对话等人工智能产品和人工智能解决方案设计、开发的必备能力。 认证前提条件 无 考试大纲 一、AI概览 二、 Python 编程基础 三、数学基础知识 四、TensorFlow 介绍 五、深度学习预备知识和深度学习概览 六、华为云EI概览 七、Python编程基础实验 八、数学基础知识实验 九、TensorFlow 编程基础实验 十、图像识别编程实验 十一、 语音识别编程实验 十二、人机对话编程实验 注：本文提到的考试内容仅仅为考生提供一个通用的考试指引，本文未提到的其他相关内容在考试中也有可能出现。 考试成绩有效期 本考试成绩有效期为 3 年。 再认证方法 证书持有者在证书超过有效期之前，可以通过以下方式更新证书有效期 1. 再次通过本门考试。

三、阿里云人工智能助理工程师认证(ACA)

阿里云人工智能助理工程师认证(Alibaba Cloud Certified Associate，ACA) 是面向人工智能技术爱好者、入门学习者的专业技术认证，主要涉及人工智能概论、深度学习神经网络及TensorFlow基础、阿里云机器学习与深度学习开发平台PAI、阿里云人工智能API等，是对学员入门人工智能基础，以及掌握阿里云人工智能产品技能水平的全面检验和能力认证。

通过该技术认证可以有效证明该认证人员具备以下能力：

了解人工智能、深度学习、神经网络的概念和基础知识;

掌握TensorFlow的基本使用;

使用阿里云机器学习平台PAI、深度学习开发环境PAI DSW，实现简单的自然语言处理、图像识别等需求;

了解阿里云的人工智能API，能够通过API在应用程序中实现自然语言处理、图像识别等需求。

课程简介：

第1章 人工智能概论：主要介绍人工智能的概念、发展历程、技术概览(机器学习、深度学习)、应用场景(自然语言、图像、语音、知识图谱等)

第2章 神经网络基础：主要介绍神经网络的概念、神经元模型、工作机制、激活函数，以及常见的神经网络——CNN、RNN、GAN等。

第3章 TensorFlow开发基础：主要介绍深度学习开发框架TensorFlow的使用方法，包括架构与工作原理、基本语法、开发流程、神经网络模型开发等。

第4章 阿里云机器学习与深度学习开发平台PAI：主要介绍阿里云的机器学习平台和深度学习一站式开发平台PAI，包括可视化建模方法、以及notebook的使用。

第5章 阿里云人工智能产品介绍与应用：主要介绍阿里云的人工智能API产品，以及如何在应用中使用API快速实现自然语言、图像、语音等智能处理需求。

四、腾讯云机器学习应用工程师认证(TCP)

适用于对机器学习有兴趣并希望从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者;需要在工作中使用机器学习平台的企业或个人用户。 认证概述 腾讯云机器学习应用工程师认证(TCP)是针对机器学习应用型人才的专项技能认证，通过该认证，可有效验证您是否熟练掌握机器学习常用算法以及基于机器学习平台的建模能力。适用于从事人工智能或机器学习领域相关工作的学生或个人开发者、产品经理、以及需要在工作中应用机器学习平台的企业或个人用户。该认证需要学员提前报名，并在腾讯云官方指定地点进行。

报名费用：1800元

考试时长：240分钟(理论60分钟 + 上机180分钟)

考试总分：200分

考试题型：60单选 + 20多选 + 2上机实验

通过条件：理论&实验分别达50分及以上，且总成绩达到120分及以上

认证回报 TCP权威认证证书 (2年有效) 通过认证考试将获得由腾讯云发放的能力认证证书，证明自身技术实力;该证书支持企业通过输入您的姓名及认证编号进行查询，以辨真伪;同时您的信息也将被录入腾讯系优秀人才库，帮助您获得更多职场机会。 * 注：随着网络技术的发展，腾讯云认证内容将不断进行更新或优化，您可通过再认证，保证认证信息的有效性，证书有效期刷新自最近一次认证成绩发布日起计算2年。

五、百度深度学习工程师认证考试

百度和Linux Foundation联合权威认证，证明自身实力，助力职业发展

就业“绿色通道” 认证工程师将纳入AI专项人才库，百度及相关生态合作企业技术岗位优先录用

行业精英交流 认证人才加入飞桨AI精英人才社区，优先参与线下交流活动

个人能力增值 百度和Linux Foundation双认证，提升自我价值，行业权威认可

六、CDA数据分析师

CDA(Certified Data Analyst)，即“CDA数据分析师”，是大数据和人工智能时代面向国际范围全行业的数据分析专业人才职业简称，具体指在互联网、金融、咨询、电信、零售、医疗、旅游等行业专门从事数据的采集、清洗、处理、分析并能制作业务报告、提供决策的新型数据分析人才。 全球CDA持证者秉承着先进商业数据分析的新理念，遵循着《CDA数据分析师职业道德和行为准则》新规范，发挥着自身数据科学专业能力，推动科技创新进步，助力经济持续发展。

CDA LEVEL I 业务数据分析师

面向零基础、业务领域(包括市场、营销、运营、产品、咨询、财务等)，无需编程技术，能力要求：统计基础、SQL数据库、数据处理、常用建模分析。

CDA LEVEL II 建模分析师

面向数据挖掘、机器学习、建模分析相关技术与业务岗，助企业实现客户生命周期管理、风控、精准营销等业务目标。能力要求：数据挖掘理论与算法，数据处理技术，项目建模分析。

CDA LEVEL II 大数据分析师

面向从事大数据架构、分析、应用相关岗位，助企业搭建大数据平台并实现大数据分析应用。能力要求：Java、Python技术，Hadoop理论，数据(仓)库，机器学习算法，Mahout、Spark等工具应用。

CDA LEVEL III 数据科学家

面向有三年以上工作经验的资深数据岗，为企业培养具有综合实力的首席数据官。能力要求：计算机科学技术，大数据处理与架构设计，机器学习与深度学习，项目管理。

学习是真的没有止境，当一个人学会游泳之后，他应该就会想要试试潜水。当你获取一个证书的时候，应该再接再厉，继续升级打怪。想要了解更多有关计算机的信息，请继续关注中培教育。