AI图像处理专项职业能力考核规范
一、定义
AI图像处理是运用Python编程语言结合AI算法进行图像处理的能力。
二、 适用对象
专科及以上学历,运用或准备运用本项能力求职计算机视觉、图像处理就业的人员。
三、 能力标准和鉴定内容
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能力名称:AI图像处理 职业领域:人工智能训练师 |
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工作任务 |
操作规范 |
相关知识 |
考核比重 |
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(一) 职业素质教育 |
1.能遵守软件工程职业道德规范 2.遵守信息安全行业规范 3.熟悉常用信息安全法律法规 |
1.互联网法律法规知识 2.软件工程职业道德规范知识 3.网络安全基础 4.安全运营与分析 |
5% |
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(二) Python基础知识 |
1.能够安装部署Anaconda的开发环境 2.能够配置Anaconda的环境变量 3.能够使用Python语言进行对象编程 |
1.Anaconda的安装与环境部署 2.Python的特点和运行环境 3.Python基本语法 |
15% |
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(三) 图像处理基础 |
1.能够使用Python语言实现图片的灰度变化 2.能够使用Python语言实现图片的均值滤波、高斯滤波、中值滤波 3.能够使用Python语言实现图像分割和目标检测 |
1.灰度变化 2.均值滤波 3.高斯滤波 4.中值滤波 5.图像分类 6.图像分割 7.目标检测 |
15% |
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(四) 图像处理应用 |
1.能完成基于插帧和超分辨率的视频增强应用 2.能完成花卉识别、手写汉字识别、新冠肺炎辅助诊断、乱序成语验证码识别等常见应用 3.能基于Keras完成狗狗分类与人脸相似检测 4.能够使用常见算法完成黑白图像自动着色 |
1.成基于插帧和超分辨率的视频增强应用 2.基于Pix2Pix的快速图像风格迁移 3.常见花卉识别 4.基于Keras的狗狗分类与人脸相似检测器 5.新冠肺炎辅助诊断系统 6.基于SRGAN的单图像超分辨率 7.黑白图像自动着色 8.基于TensorFlow的人脸检测 |
35% |
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(五) 图像处理项目 |
1.能够动手搭建常见机器学习模型解决图像的分类、回归、聚类问题 2.能运用常见的深度学习算法解决图像局部感知、参数共享、图片序列、图像生成的问题 3.能调用常见API接口完成图像识别、图像搜索、发票验真等综合项目 |
1.有监督学习 2.无监督学习 3.半监督学习 4.深度学习 5.图像处理综合项目应用 |
30% |
四、 鉴定要求
(一)申报条件
达到法定劳动年龄,大专及以上学历,具有相应技能的劳动者均可申报。
(二)考评员构成
考评员应具备一定的技术支持能力,包括考试系统的安装、调试及常见网络问题的解决能力;每个考评组中不少于3名考评员。
(三)鉴定方式与鉴定时间
技能操作考核采取上机操作考核,技能操作考核时间为90分钟。
(四)鉴定场地设备要求
每间考核机房面积约50平方米,至少配备1台服务器、1台管理机和30台考试机,2个高清摄像头(或1个摄像头,1个录像设备)。还需配备主考室及候考室。
设备最低配置如下:
1.服务器配置及设置:CPU:最低主频2.4GHz、四核心,内存:16G以上;固态硬盘500G以上。
2.管理机配置:CPU:最低主频1.8GHz、四核心;内存:16G以上;固态硬盘500G以上。
3.考试机配置及设置:CPU:最低主频2.4GHz,四核心;内存:16G以上;固态硬盘500G以上。(考试机提前预置Anaconda软件)
4.摄像头配置:高清摄像头,即插即用。