深度学习工程师考试

人工智能工程师证书需要在官方网站上进行考试的预约报名，我们需要到指定的网站一些填写自己的相关资料，之后通过审核才可以有具体的考试方式。

人工智能工程师是指从事与人工智能相关算法、深度学习等多种技术的分析、研究、开发，并对人工智能系统进行设计、优化、运维、管理和应用的工程技术人员。

工作要求：

1、数学基础。

2、编程基础。

3、机器学习基础。

4、专业领域知识基础。

5、具体行业的深度认知。

任何应用场景都有自己独特的数据结构，而一个能够落地的Al应用自然离不开对于业务本身的深入理解。

工作内容：

1、分析、研究人工智能算法、深度学习等技术并加以应用。

2、研究、开发、应用人工智能指令、算法。

3、规划、设计、开发基于人工智能算法的芯片。

4、研发、应用、优化语言识别、语义识别、图像识别、生物特征识别等人工智能技术。

5、设计、集成、管理、部署人工智能软硬件系统。

6、设计、开发人工智能系统解决方案。

人工智能工程师待遇：

在231份样本数据中，30万以下年薪24份，30-60万年薪88份，60-100万25份，100万+31份，面议类的63份，局限在于很多年薪数百万的岗位不会被猎头发布出来。多个研究机构近期发布的报告显示，中国大量资金正流向人工智能，尤其是与其他行业的应用结合，中国企业在这一层面的融资额已逼近美国。

与此同时，中国企业还在人才争夺方面投入重金“补足”，并在应用层面与美国不相上下后，开始向核心技术领域进发。从2010年到2017年5月，中国AI领域共发生2218起投资事件，涉及投资金额达亿元人民币。

2017年政府工作报告首次提出，要加快人工智能等技术的研发和转化，这也意味着发展AI已经上升至国家战略高度。在未来，中国建设“智慧型经济”和“智慧社会”的目标有望推动国内生产总值（GDP）的增长。所以，童鞋们，快加入到人工智能工程师的学习中来啊。

随着技术的成熟，人工智能越来越被应用到医疗领域。能够“读图”识别影像，还能“认字”读懂病历，甚至出具诊断报告，给出治疗建议。这些曾经在想象中的画面，逐渐变成现实。作为人工智能最稀缺的人才之一，深度学习工程师面临近百万的缺口，成为了各大企业竞相争夺的香饽饽，月薪大都在30K-80K之间。越来越多的程序员、院校学生开始学习深度学习算法。深度学习工程师的岗位职责有哪些？深度学习的概念源于人工神经网络的研究，主要通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。近些年，深度学习在语音识别与计算机视觉领域取得巨大成功，极大推动了人工智能的发展。越来越多的企业开始重视深度学习，招聘岗位数量也越来越多。那么深度学习工程师的主要工作内容是什么？有哪些岗位职责呢？主要有以下几个方面：1) 负责项目中深度学习相关算法的研究、实现与调试。比如自然图像分类、人脸检测识别、文本识别(OCR)等相关领域的算法和模型研发，以及优化识别引擎、提高识别效率及成功率等。2）负责针对项目需求，选择合适的学习框架如TensorFlow、 Caffe、Theano等进行开发和调试，完成数据获取→数据分析→模型训练调优→模型上线完整流程，并对流程中的各种环节做不断优化。3）利用深度学习的技术进行前沿人工智能技术研发，在开放环境下、复杂场景中的探索式学习、多任务协同学习等，攻克业务中的复杂问题。如何成为一名优秀的深度学习研发工程师随着深度学习技术的发展，越来越多的企业开始布局计算机视觉、图像识别、语音识别、自动驾驶等领域，这方面的人才缺口也越来越大。很多刚接触深度学习的同学，可能会有疑问，到底掌握哪些技能才能成为一名优秀的深度学习研发工程师呢？首先是算法能力。在大多数企业里，深度学习研发工程师需要负责从算法设计到算法实现，再到算法上线这一个全流程的工作，所以算法能力是所有深度学习研发工程师都需要掌握的。其次是编程能力，熟练掌握python/c++编程，至少熟悉tensorflow或者pytorch一种深度学习工具,能够进行深度学习各类模型架构使用和设计。再次是其他人工智能技术。未来人工智能产业发展越来越快，深度学习将会扮演非常重要的角色，很多时候需要深度学习与其他人工智能方法相结合才能完成。我们将会看见越来越多的混合系统，其中深度学习可用于处理一些棘手的感性任务，而其他的人工智能和机器学习技术可用于解决问题的其他部分。未来深度学习、人工智能有革命性的理论突破，更有可能来自交叉领域。深度学习架构师成长指南目前我国的人工智能行业发展迅速，但是从事深度学习研究的工程师却很少，尤其是深度学习架构师方面的人才非常紧缺。我们知道，系统架构师主要负责设计系统整体架构，从需求到设计的每个细节都要考虑到，把握整个项目，能对常见应用场景能给出最恰当的解决方案，使设计的项目尽量效率高、开发容易、维护方便、升级简单等。而要成为一名深度学习架构师，除了上面的内容之外，还需要擅长机器学习开发技术和实践。当业务规模和复杂度发展到一定程度的时候，机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。这个时候就需要深度学习架构师根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构，包括上游数据仓库和数据流的架构设计，以及模型训练的架构，还有线上服务的架构，建立机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统等等。

人工智能工程师证书怎么考：

一、CAIE介绍。

CAIE，全称Certificated Artificial Intelligence Engineer（注册人工智能工程师），是面向人工智能工程师的职业技能等级认证。

CAIE狭义上来讲，特指针对不同行业，利用机器学习和深度学习为主的算法技术，来为特定领域提供以自动决策。为主的智能化解决方案的工程技术人员。广义上来说，人工智能工程师还泛指包括智能芯片在内的智能硬件开发领域中，从事和智能控制、知识推理、认知模拟相关的算法研发人员。

欲从事人工智能相关岗位的人员，可以报考CAIE全国认证考试，通过考试者可获得由经管之家颁发的CAIE证书。

二、CAIE等级。

CAIE人工智能工程师认证将分为两个层级，CAIE Level I为人工智能工程师认证、CAIE Level II为人工智能工程师（专家）认证。其中，通过L1认证从业人员即可参与实际人工智能工程项目，并能够应用理论知识解决基础人工智能工程问题；通过L2认证从业人员则有能力进一步主持复杂的、系统的人工智能系统建设项目。

L2认证分为两个方向：其中图像处理作为主要针对想要主持图像识别、人脸识别、目标检测、物体分割、风格迁移等方面项目的人员；自然语言处理主要服务于想要主持文本挖掘、机器翻译、图像文字转换等项目的人员。

三、考试形式。

CAIE人工智能考试分为笔试和操作两部分，笔试主要考察理论基础与人工智能技术运用思路，操作考察编程基础及算法实现。

四、报名时间。

1. 报名截止时间：2019年12月1日-2020年6月5日。

2. 考试时间：

Level Ⅰ：2020年6月27日上午，具体时间见准考证信息。

Level Ⅱ：2020年6月27日下午，具体时间见准考证信息。

五、考试地址。

北京/上海/成都/深圳/广州/南京/杭州/福州/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨，共23所城市。

六、报考条件。

Level Ⅰ：本科以上学历。

Level Ⅱ：满足以下之一即可报考

Ⅰ持证人

2.本科以上学历及工作2年以上。

七、报名流程。

进入考试系统（）——在线注册——提交资料——报考科目和地点——完成缴费——等待审核通过——报名成功——下载准考证（考前一周）——参加考试——查询成绩（考试后7日登录系统查询）——通过者，获取证书（考试后30日内寄送）

八、考试费用。

Level Ⅰ：1500 RMB

Level Ⅱ：2500 RMB