人工智能有什么证书?人工智能如何入门?
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办法如下
1.人工智能零基础想要实现自学入门是十分困难的，需要很长时间的操作，但是，人工智能零基础想要自学入门，可以通过相应视频的学习以及相应课程的学习以及相应的设备，那么就能实现人工智能零基础自学入门了2年前 0条评论 -
人工智能训练师证书的申报条件：（具备下列条件之一）
一、助理人工智能训练师：
1、大专以上或同等学历者；
2、中职以上或同等学历，从事相关工作一年以上者。
3、中职或同等学历，专业知识和实操技能特别优秀者。
二、人工智能训练师：
1、已通过助理人工智能训练师鉴定认证者；
2、本科以上或同等学历者；
3、大专以上或同等学历，从事相关工作两年以上者。
4、大专或同等学历，专业知识和实操技能特别优秀者。
三、高级人工智能训练师：
1、已通过人工智能训练师鉴定认证者；
2、研究生以上或同等学历者；
3、本科以上或同等学历，从事相关工作两年以上者；
4、大专以上或同等学历，从事相关工作三年以上者。
职业定义:人工智能培训师是近年来随着AI技术的广泛应用而出现的新兴职业。他们的工作包括解决方案设计、算法调整、数据注释等。
职业简介:工作内容主要包括视频、文字、语音等业务的初始数据；分析专业领域的特点。练习人工智能产品相关的算法、效率和性能；设计人工智能产品的流程和应用解决方案；监控、分桥、管理人工智能产品应用数据；调整优化人工智能驾驶产品的参数和配置。
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人工智能职业技能等级认证证书。
因为目前人工智能行业的证书主要有中国人工智能学会认证的人工智能职业技能等级认证证书和国家工信部认证的人工智能职业能力等级评价证书。2年前 0条评论 -
NIT是教育部考试中心主办，各省级考试机构和系统承办的。它借鉴了英国剑桥大学考试委员会举办的CIT（英文全称：Cambridge Information Technology。中文全称：剑桥信息技术）的成功经验。
NIT针对用人单位录用干部、评定职称、晋升职务和上岗培训的需求，采用了系统化的设计、模块化的结构、个性化的教学、规范化的考试和国际化的标准，适合各种行业人员岗位培训的需要，给用人单位提供了一个科学、客观、统一、公正的标准。
扩展资料：
NIT具有以下特点：
1、系统化的设计。以建构主义学习理论的精华为指导思想，以任务驱动的原则为教学模式，采用指导评估的方式进行能力考核，侧重培养学员的实际应用技能，着重考查学员的独立操作解决问题能力。
2、模块化的结构。根据计算机技术发展的特点和学习者在应用领域中的实际需要，在培训课程设置上紧跟计算机技术的发展，在教学过程中充分体现学员的需求，强调应用，强调技能，为用人单位提供了一个客观、统一、规范的标准，适合各种行业人员计算机培训的需要。4年前 0条评论 -
人工智能的入门学习需要具备以下知识结构：
第一：编程语言。编程语言是学习人工智能的基础内容之一，掌握了编程语言才能完成一系列具体的实验。推荐学习Python语言，一方面原因是Python语言简单易学，实验环境也易于搭建，另一方面原因是Python语言有丰富的库支持。目前Python语言在人工智能领域有广泛的应用，包括机器学习、自然语言处理和计算机视觉等方向。
第二：算法设计基础。目前人工智能的研究内容集中在六个大的方向上，分别是自然语言处理、知识表示、自动推理、机器学习、计算机视觉和机器人学，这些内容都有一个重要的基础就是算法设计，可以说算法设计是研究人工智能的关键所在。学习算法设计可以从基础算法开始，包括递归、概率分析和随机算法、堆排序、快速排序、线性时间排序、二叉树搜索、图算法等内容。
第三：人工智能基础。人工智能基础内容的学习是打开人工智能大门的钥匙，人工智能基础内容包括人工智能发展史、智能体、问题求解、推理与规划、不确定知识与推理、机器学习、感知与行动等几个大的组成部分。
在完成以上内容的学习之后，最好能参加一个人工智能的项目组（课题组），在具体的实践中完成进一步的学习过程。
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人工智能入门需要掌握这些知识：
1.基础数学知识：线性代数、概率论、统计学、图论
2.基础计算机知识：操作系统、linux、网络、编译原理、数据结构、数据库
3.编程语言基础：C/C++、Python、Java
4.人工智能基础知识：ID3、C4.5、逻辑回归、SVM、分类器、等算法的特性、性质、和其他算法对比的区别等内容。
5.工具基础知识：opencv、matlab、caffe等
要进入人工智能行业，首先要有一定的数学功底，因为人工智能不同于app开发，网页开发、游戏开发等传统的互联网职位，先看看51cto学院人工智能的课程，会有不少帮助。人工智能是从数学中的“逼近理论”逐步演化而来的，当今人工智能所使用的方法，最开始的时候大部分是数学家为了逼近某些比较难表示的非线性函数而使用的。后来随着计算机性能的提高，计算机工作者，统计学家，开始尝试用这套“逼近理论”解决一些分类问题。逐步发展成为现在的人工智能局面。现在属于人工智能行业发展初期，各种可用的api函数都比较少，所以自己编写算法是必须要会的。
“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了众多理论和原理，人工智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
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人工智能(Artificial Intelligence) ，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式作出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。《Thinking in C#》（确实是好书），《Inside C#》，《C# reference》 懂得人工智能语言，如C++，Lisp 人工智能是相对于人类智能而言的。它是指用机械和电子装置来模拟和代替人类的某些智能。人工智能也称“机器智能”或“智能模拟”。当今人工智能主要是利用电子技术成果和仿生学方法，从大脑的结构方面模拟人脑的活动，即结构模拟。
人脑是智能活动的物质基础，是由上百亿个神经元组成的复杂系统。结构模拟是从单个神经元入手的，先用电子元件制成神经元模型，然后把神经元模型连接成神经网络(脑模型) ，以完成某种功能，模拟人的某些智能。如1957年美国康乃尔大学罗森布莱特等人设计的“感知机”；1975年日本的福岛设计的“认知机”（自组织多层神经网络) 。11年前 0条评论
