人工智能這個領域大家都不陌生了。但是人工智能工程師又可以考取哪些證書呢?如何才能通過考試呢?通過考試需要必備什么樣的條件呢?認證之后的好處在哪里？有疑問才會有答案?？梢哉J證它們的公司也有很多。

一、谷歌TensorFlow開發者認證

TensorFlow 表示，這項測試的目的是向每個人提供展示自己 ML 專業知識的機會。它是一個基礎證書，面向學生、開發者、數據科學家等人群，幫助他們展示自己在用 TensorFlow 構建、訓練模型的過程中所學到的實用機器學習技能。考試題由 TensorFlow 團隊設計。

TensorFlow 的產品總監 Kemal EL Moujahid 在一則推文中解釋了他們推出該認證的初衷，表示「許多想要上手 ML 項目的公司說他們找不到人才，想要入行 ML 的開發者說他們不知道怎么做。于是，我們推出了 TensorFlow 認證項目來解決這個問題?！?/p>

為了對接開發者和需求方，TensorFlow 不僅設置了認證考試，還搭建了一個認證網絡。這個網絡相當于一個人才庫，通過認證考試的開發者會被納入其中，其他人可以通過檢索找到這些人才信息。此外，開發者還可以在簡歷、GitHub 以及社交媒體平臺(如領英)上展示他們獲得的證書。

通過考試之后，你將被納入 TensorFlow 的認證網絡。

對于想要參加認證考試的開發者，TensorFlow 提供了以下信息：

參加認證要滿足什么條件?

此一級考試認證主要測試的是開發者將機器學習集成至工具或應用上的基本能力。認證程序要求理解如何使用計算機視覺、卷積神經網絡、自然語言處理、現實世界中真實的數據集以及最優策略去建立 TensorFlow 模型。

為了充分應對考試，應試者應該了解下列知識點：

機器學習和深度學習的基本原理;

如何使用 TensorFlow 去建立機器學習模型;

如何使用深度神經網絡以及卷積神經網絡去開發圖像識別、目標檢測、文本識別等算法;

如何使用不同類型、大小的真實圖像數據來可視化圖像在卷積中的處理過程，以此來理解計算機是如何「看到」信息的;

探索防止過擬合的策略，包括數據增強及 Dropout 機制;

基于 TensorFLow 應用神經網絡去解決自然語言處理的相關問題。

這項認證對我有什么好處?

學習新東西：這一考試可以提升你的機器學習能力，還能測試你使用 TensorFlow 的技能。

獲得社區的承認：得到全球 TensorFlow 社區的認可。

展示你的技能：通過將證書展示在簡歷和社交平臺上，你可以成為頂級科技企業入門級 TensorFlow 開發者職位的候選人。

尋找人才：通過認證網絡，你可以找到那些擁有證書的人，在 ML 的工作中尋找你想要的人才。

考試重點有哪些?

考試時間總共有 5 小時，在下載并注冊考試插件后開始計時。如果沒能在 5 小時內完成考試，那到時間也會自動提交代碼。

整場考試主要測試學生使用 TensorFlow 構建模型、解決問題的能力。在考試中，參與者需要完成 5 個模型，每一個都屬于不同的類別?？荚嚳偡?100 分，過了 90 分就算合格，也就是說 5 個模型都要完成，且只能有一些小錯誤。

考試涉及的模型類別如下：

第一類：基礎、簡單模型

第二類：基于學習數據集的模型

第三類：采用真實圖像數據訓練卷積神經網絡

第四類：采用真實文本數據訓練 NLP 文本分類模型

第五類：采用真實數值數據訓練序列模型

深度學習最基礎的知識點其實并不多，全連接、卷積、循環神經網絡就能解決大多數問題，剩下的是各種優化與提升模塊。如果我們要在 5 小時內完成這 5 個模型，從頭寫估計時間會非常緊張，因此我們可以事先完成一部分。例如模型架構、損失函數和最優化器，再加上訓練過程等等。

因為同類模型大多數差別都體現在數據預處理與分批過程，所以后面一大堆代碼都可以事先準備。例如訓練卷積神經網絡，我們可以以 CIFAR-10 為例，搭建一個完整的圖像識別模型，并把數據接口做得更易于遷移。等到拿到真實數據后，只需要改數據接口，再測試幾組超參數就差不多了。

考試手冊并沒有說是 TF 1.X 還是 2.X，很多資深 TF Boy 還會使用 1.X 的靜態計算圖。不過估計考試會采用 2.X，畢竟連 Colab 都開始默認使用 2.X 了。

認證流程是怎樣的?

整個 TensorFlow 認證考試是面向全球的，國內也可以直接參與，但一些受美國制裁的國家和地區不能「直接」參加考試。整個考試的流程可以分為以下 6 個步驟：學習課程、注冊、預備環境、參與考試、收到證書、展示證書。

在考試過程中，游覽器會被限制只能訪問 TensorFlow 文檔，且每次考試都需要繳納 100 刀。中間的考試環境都是準備好的，TF 團隊把各種配置都集成為 PyCharm IDE 的一個插件，考生只需要熟悉 PyCharm 并安裝了 TensorFlow 就行了。

最后，為了防止某些氪金玩家靠量取勝，TF 規定第一次沒通過考試需要等 14 天才能再次測試，連續兩次沒通過需要等兩個月，而連續三次沒通過需要等一年才能再次測試。

值得注意的是，每次考試的有效期只有三年，也就是說三年后需要重新參加考試。

當然，這個證書只是一個開始，TensorFlow 還計劃為高級從業者提供更高級別的認證。

二、華為認證人工智能工程師(HCIA-AI)

認證概述 HCIA-AI認證定位于人工智能的普及、深度學習的了解、基于開源TensorFlow框架進行編程之基礎能力的構建和華為云EI的學習，旨在推動ICT行業人工智能人才的培養。 HCIA-AI認證包括...

認證概述 hcia/504.html' target='_blank'>HCIA-AI認證定位于人工智能的普及、深度學習的了解、基于開源TensorFlow框架進行編程之基礎能力的構建和華為云EI的學習，旨在推動ICT行業人工智能人才的培養。 HCIA-AI認證包括但不限于：AI概覽、Python編程和實驗、數學基礎知識和實驗、TensorFlow介紹和實驗、深度學習預備知識和深度學習概覽、華為云EI概覽，圖像識別、語音識別、人機對話的應用實驗。 通過HCIA-AI認證，將證明您系統理解并掌握Python編程，人工智能領域的必備數學知識，應用廣泛的開源機器學習/深度學習框架TensorFlow的基礎編程方法，深度學習的預備知識和深度學習概覽，華為云EI概覽，圖像識別基礎編程，語音識別基礎編程，人機對話基礎編程，使您具備人工智能售前技術支持、人工智能售后技術支持、人工智能產品銷售、人工智能項目管理、自然語言處理工程師、圖像處理工程師、語音處理工程師、機器學習算法工程師等崗位所必備的知識和技能。 擁有HCIA-AI 認證的工程師，意味著企業掌握了人工智能技術基礎原理、架構和編程等知識，具備運用人工智能技術、機器學習技術、深度學習技術和開源 TensorFlow 框架進行機器學習、圖像識別、語音識別和人機對話等人工智能產品和人工智能解決方案設計、開發的必備能力。 認證前提條件 無 考試大綱 一、AI概覽 二、 Python 編程基礎 三、數學基礎知識 四、TensorFlow 介紹 五、深度學習預備知識和深度學習概覽 六、華為云EI概覽 七、Python編程基礎實驗 八、數學基礎知識實驗 九、TensorFlow 編程基礎實驗 十、圖像識別編程實驗 十一、 語音識別編程實驗 十二、人機對話編程實驗 注：本文提到的考試內容僅僅為考生提供一個通用的考試指引，本文未提到的其他相關內容在考試中也有可能出現。 考試成績有效期 本考試成績有效期為 3 年。 再認證方法 證書持有者在證書超過有效期之前，可以通過以下方式更新證書有效期 1. 再次通過本門考試。

三、阿里云人工智能助理工程師認證(ACA)

阿里云人工智能助理工程師認證(Alibaba Cloud Certified Associate，ACA) 是面向人工智能技術愛好者、入門學習者的專業技術認證，主要涉及人工智能概論、深度學習神經網絡及TensorFlow基礎、阿里云機器學習與深度學習開發平臺PAI、阿里云人工智能API等，是對學員入門人工智能基礎，以及掌握阿里云人工智能產品技能水平的全面檢驗和能力認證。

通過該技術認證可以有效證明該認證人員具備以下能力：

了解人工智能、深度學習、神經網絡的概念和基礎知識;

掌握TensorFlow的基本使用;

使用阿里云機器學習平臺PAI、深度學習開發環境PAI DSW，實現簡單的自然語言處理、圖像識別等需求;

了解阿里云的人工智能API，能夠通過API在應用程序中實現自然語言處理、圖像識別等需求。

課程簡介：

第1章 人工智能概論：主要介紹人工智能的概念、發展歷程、技術概覽(機器學習、深度學習)、應用場景(自然語言、圖像、語音、知識圖譜等)

第2章 神經網絡基礎：主要介紹神經網絡的概念、神經元模型、工作機制、激活函數，以及常見的神經網絡——CNN、RNN、GAN等。

第3章 TensorFlow開發基礎：主要介紹深度學習開發框架TensorFlow的使用方法，包括架構與工作原理、基本語法、開發流程、神經網絡模型開發等。

第4章 阿里云機器學習與深度學習開發平臺PAI：主要介紹阿里云的機器學習平臺和深度學習一站式開發平臺PAI，包括可視化建模方法、以及notebook的使用。

第5章 阿里云人工智能產品介紹與應用：主要介紹阿里云的人工智能API產品，以及如何在應用中使用API快速實現自然語言、圖像、語音等智能處理需求。

四、騰訊云機器學習應用工程師認證(TCP)

適用于對機器學習有興趣并希望從事人工智能或機器學習領域相關工作的學生或個人開發者;需要在工作中使用機器學習平臺的企業或個人用戶。 認證概述 騰訊云機器學習應用工程師認證(TCP)是針對機器學習應用型人才的專項技能認證，通過該認證，可有效驗證您是否熟練掌握機器學習常用算法以及基于機器學習平臺的建模能力。適用于從事人工智能或機器學習領域相關工作的學生或個人開發者、產品經理、以及需要在工作中應用機器學習平臺的企業或個人用戶。該認證需要學員提前報名，并在騰訊云官方指定地點進行。

報名費用：1800元

考試時長：240分鐘(理論60分鐘 + 上機180分鐘)

考試總分：200分

考試題型：60單選 + 20多選 + 2上機實驗

通過條件：理論&實驗分別達50分及以上，且總成績達到120分及以上

認證回報 TCP權威認證證書 (2年有效) 通過認證考試將獲得由騰訊云發放的能力認證證書，證明自身技術實力;該證書支持企業通過輸入您的姓名及認證編號進行查詢，以辨真偽;同時您的信息也將被錄入騰訊系優秀人才庫，幫助您獲得更多職場機會。 * 注：隨著網絡技術的發展，騰訊云認證內容將不斷進行更新或優化，您可通過再認證，保證認證信息的有效性，證書有效期刷新自最近一次認證成績發布日起計算2年。

五、百度深度學習工程師認證考試

百度和Linux Foundation聯合權威認證，證明自身實力，助力職業發展

就業“綠色通道” 認證工程師將納入AI專項人才庫，百度及相關生態合作企業技術崗位優先錄用

行業精英交流 認證人才加入飛槳AI精英人才社區，優先參與線下交流活動

個人能力增值 百度和Linux Foundation雙認證，提升自我價值，行業權威認可

六、CDA數據分析師

CDA(Certified Data Analyst)，即“CDA數據分析師”，是大數據和人工智能時代面向國際范圍全行業的數據分析專業人才職業簡稱，具體指在互聯網、金融、咨詢、電信、零售、醫療、旅游等行業專門從事數據的采集、清洗、處理、分析并能制作業務報告、提供決策的新型數據分析人才。 全球CDA持證者秉承著先進商業數據分析的新理念，遵循著《CDA數據分析師職業道德和行為準則》新規范，發揮著自身數據科學專業能力，推動科技創新進步，助力經濟持續發展。

CDA LEVEL I 業務數據分析師

面向零基礎、業務領域(包括市場、營銷、運營、產品、咨詢、財務等)，無需編程技術，能力要求：統計基礎、SQL數據庫、數據處理、常用建模分析。

CDA LEVEL II 建模分析師

面向數據挖掘、機器學習、建模分析相關技術與業務崗，助企業實現客戶生命周期管理、風控、精準營銷等業務目標。能力要求：數據挖掘理論與算法，數據處理技術，項目建模分析。

CDA LEVEL II 大數據分析師

面向從事大數據架構、分析、應用相關崗位，助企業搭建大數據平臺并實現大數據分析應用。能力要求：Java、Python技術，Hadoop理論，數據(倉)庫，機器學習算法，Mahout、Spark等工具應用。

CDA LEVEL III 數據科學家

面向有三年以上工作經驗的資深數據崗，為企業培養具有綜合實力的首席數據官。能力要求：計算機科學技術，大數據處理與架構設計，機器學習與深度學習，項目管理。

學習是真的沒有止境，當一個人學會游泳之后，他應該就會想要試試潛水。當你獲取一個證書的時候，應該再接再厲，繼續升級打怪。想要了解更多有關計算機的信息，請繼續關注中培偉業。