著重於計算機視覺平台的部署、調試、維護，為資料科學家進行建模、開發工程師進行應用開發提供保障。
- 適用學習對象
- 專科及以上在校相關專業學生、或同等學歷非相關專業轉行人員、符合初級申報資格的人員。
- 工作能力要求
- 綜合能力
- 具有對計算機視覺平台實施、維護的經驗，其中包括大數據、作業系統、分散式存儲與計算、微服務編排及容器虛擬化等方面的實施與維護工作經驗，並可規劃相應部署方案；
- 具有網路診斷能力及排障綜合分析能力；
- 掌握人工智慧平台的基礎架構，熟悉人工智慧平台的使用主流程，熟悉人工智慧平台工作流程；
- 具備實施過程中客戶跟蹤及產出標準交付物的能力；
- 瞭解計算機視覺平台與應用系統對接的流程與關鍵點。
- 專業知識能力
- 具備網路技術專業知識基礎、大數據專業知識基礎；
- 具備作業系統部署、大數據部署、分散式存儲部署、微服務編排及容器虛擬化部署的知識；
- 具備網路規劃、系統優化、大數據及微服務編排等元件架構的知識。
- 技術能力
- 熟練掌握程式設計語言，如Python等；熟練掌握Shell腳本編寫，並根據需求編寫輔助腳本；
- 熟悉主流作業系統，如Linux、UNIX等，熟練掌握作業系統中的基礎命令、基礎服務配置與基本記憶體排障、日誌分析技巧以及系統防火牆、磁片管理、網路管理等技巧；
- 熟悉資料庫技術，掌握基本SQL語句編寫、服務安裝配置、優化排障；
- 熟悉Docker及Kubernetes技術，包括部署安裝、服務配置、日誌分析等；
- 熟悉大數據技術，包括HDFS、YARN等元件工作原理，服務配置、參數優化；
- 熟悉常用網路通訊協定和典型的網路通信過程。
- 工程實作能力
- 具備豐富的專案實施經驗，能夠獨立完成專案實施階段的方案設計、部署實施、文檔編寫及相應的故障應對處理方案；能夠控制專案實施階段環境、設備、軟體等問題風險範圍；
- 具備企業級實施部署的技術能力與規範約束力，包括解決技術問題、遵守安全制度及產出規範文檔等；
- 具備獨立安裝部署大數據平臺的能力，擁有人工智慧場景的應用實施經驗。
- 證照測驗考科明細及佔比
| 測驗考科重點 |
百分比 |
| 人工智慧導論 |
8.49% |
| Linux操作系統 |
8.49% |
| Python |
8.49% |
| 資料庫 |
4.95% |
| 容器 |
3.96% |
| 大數據 |
4.95% |
| 計算機網路 |
7.78% |
| 計算機視覺概論 |
12.30% |
| 機器學習及深度學習入門 |
5.80% |
| 深度學習環境搭建與使用 |
4.10% |
| 視頻變化區域檢測(Python+opencv) |
4.10% |
| 基於Docker的軟體部署 |
6.22% |
| 行人檢測系統的部署與升級 |
4.10% |
| 基於人臉識別的打卡系統部署 |
4.24% |
- 學習路徑推薦
- 掌握六門基礎課程
- 人工智慧導論
- 人工智慧應用基礎
- Linux系統管理
- 資料庫技術及應用
- Python程式設計
- 大數據平台應用
- 掌握四門專業核心課程
- 熟練學習四個實作項目
- 人工智慧基礎
- 視頻變化區域檢測(python+opencv)
- Python基礎
- 機器學習
- 電腦視覺