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六大能力维度：技术能力、数据处理能力、行业整合能力、系统架构能力、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：
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. 行业整合能力
o 基础业务场景识别：如电商商品分类、基础推荐系统。
o 初步分析AI如何提升效率，并设计简单的业务逻辑。
4. 系统架构能力
o 理解模块化开发，掌握功能拆分的基本概念。
5. 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。
6. 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。
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. 行业整合能力
o 结合业务需求，设计适配行业场景的智能化解决方案（如医疗影像分析、智能风控）。
o 编写清晰的需求文档并提出AI解决方案。
4. 系统架构能力
o 优化现有系统架构：支持并行计算与分布式任务处理。
o 测试与迭代：提升系统稳定性与扩展性。
5. 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。
6. 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。
1. 技术能力
o 分布式训练：设计大规模并行模型训练任务。
o 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）。
2. 数据处理能力
o 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。
o 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。
3. 行业整合能力
o 主导技术标准：参与行业技术标准制定，并推动其应用。
o 创新解决方案：针对行业痛点提出突破性AI应用方案（如高效的供应链优化）。
4. 系统架构能力
o 架构设计：开发支持全球协作的分布式与边缘计算架构。
o 智能生态：领导企业技术生态的智能化升级与优化。
5. 产品化与运营能力
o 商业化策略：设计AI产品商业模式并推动市场落地。
o 运营优化：结合数据分析推动AI产品的长期价值增长。
6. 伦理与合规能力
o 全球化合规：制定适应多国法律与伦理框架的AI项目计划。
o 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。
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维度 |
A123（基础） |
B123（中级） |
C123（高级） |
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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 |
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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 |
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行业整合能力 |
简单场景应用 |
行业级解决方案设计 |
技术标准制定与创新应用 |
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系统架构能力 |
模块化开发 |
系统优化与扩展 |
分布式架构与智能生态升级 |
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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 |
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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。