AIEC考试以培养行业急需的高水平AI开发工程师为核心，全面测试学员在以下方面的能力：

1. 人工智能核心技术掌握程度。

2. 数据处理、模型优化及系统架构设计能力。

3. 将AI技术融入业务场景、实现产品化的整合能力。

4. 对AI伦理和法律合规要求的理解与实践能力。

根据人工智能开发工程师的四大能力维度：基本技术能力、数据处理能力、产品化与运营能力、伦理与合规能力。

以下是分层次的考试大纲：

---

初级人工智能开发工程师

考试目标

• 掌握基础的人工智能技术和工具，能完成简单任务和初步的业务场景应用。

四维度考试内容

1. 技术能力

o 人工智能基础知识：AI定义、发展历程与核心概念。

o 工具基础：掌握TensorFlow/PyTorch的基本操作（如加载数据、训练简单模型）。

2. 数据处理能力

o 数据清洗与预处理：处理缺失值、重复值和数据标准化。

o 特征工程：简单的特征提取与编码（如One-hot Encoding）。

3. 产品化与运营能力

o 开发简单的AI产品原型（如分类器API）。

o 记录并优化模型运行效果，形成基础报告。

4. 伦理与合规能力

o 数据隐私保护基础知识：如数据匿名化与基本安全措施。

o AI伦理概念：了解公平性与透明性的重要性。

考试形式与评分

• 理论考试：基础知识与场景题。
• 实践考试：实现AI任务。

---

中级人工智能开发工程师

考试目标

• 深入掌握AI开发的核心技能，能够结合行业需求完成模型优化与应用场景设计。

四维度考试内容

1. 技术能力

o 深度学习：掌握CNN、RNN的模型构建与训练方法。

o 微调技术：掌握Prompt Engineering及预训练模型的应用与优化。

2. 数据处理能力

o 分布式数据处理：使用Hadoop或Spark处理大规模数据集。

o 数据驱动应用：开发如智能问答系统、推荐系统等业务场景应用。

3. 产品化与运营能力

o 推动AI产品上线：设计从开发到测试的全生命周期管理流程。

o 产品迭代：结合用户反馈优化AI模型，提升实用性。

4. 伦理与合规能力

o 数据合规性：掌握数据安全标准与政策要求（如GDPR）。

o AI伦理应用：分析案例中的伦理风险并给出优化建议。

考试形式与评分

• 理论考试：简答题与案例分析。
• 实践考试：完成一个行业级应用（如文本生成、图像分类）。
• 综合分析：撰写业务场景解决方案。

---

四维度考试内容
基本技术能力	○ 分布式训练：设计大规模并行模型训练任务。 ○ 多模态AI系统：开发融合文本、图像、音频的多模态应用（如智能翻译系统）。
数据处理能力	○ 实时数据处理：设计并实现支持流式数据分析的企业级平台。 ○ 跨部门数据整合：推动业务数据的协同与共享，实现企业数据资产化。
产品化与运营能力	○ 商业化策略：设计AI产品商业模式并推动市场落地。 ○ 运营优化：结合数据分析推动AI产品的长期价值增长。
伦理与合规能力	○ 全球化合规：制定适应多国法律与伦理框架的AI项目计划。 ○ 可持续发展：提出AI技术在环保、社会影响等方面的实践策略。

---

分层次总结对比

维度	A123（基础）	B123（中级）	C123（高级）
基本技术能力	工具基础与简单模型实现	深度学习模型优化与微调	分布式训练、多模态应用开发
数据处理能力	数据预处理与特征工程	分布式数据处理与应用开发	实时数据分析与跨部门数据整合
产品化与运营能力	产品原型设计	生命周期管理与用户反馈优化	商业模式设计与长期价值增长
伦理与合规能力	数据隐私保护基础	合规性框架设计	全球化合规与可持续发展策略

此大纲可能根据技术发展改变，以中国软件行业协会最新发布的相关文件为准。