阿里云人工智能ACA認證考試于2023年1月4日正式升級改版，目前阿里云人工智能ACA認證考試大綱【2023版】已發布，阿里云人工智能ACA認證考試大綱2023版內容如下：

阿里云人工智能工程師ACA認證介紹：

阿里云人工智能助理工程師 ACA 認證（Alibaba Cloud Certified Associate - Artificial Intelligence）是面向學生、人工智能技術愛好者、人工智能入門學習者的專業技術認證，主要涉及人工智能概論、阿里云機器學習平臺 PAI 基礎、數據處理基礎、機器學習&深度學習基礎、計算機視覺&語音&自然語言處理基礎等內容。通過該技術認證可以有效證明該認證人員具備以下能力：

1.熟悉數據處理的常用方法以及數據標注的原理與方法。

2.掌握了傳統機器學習常用算法的原理及應用場景。

3.掌握了深度學習的基本原理及常用算法的應用場景。

4.熟悉計算機視覺的關鍵技術及應用場景。

5.熟悉計算機語音的關鍵技術及應用場景。

6.熟悉自然語言處理的關鍵技術及應用場景。

7.了解人工智能的其他相關技術的基本概念，如知識圖譜、自動駕駛、智能搜索、智能推薦等。

阿里云人工智能ACA認證考試內容：

一、人工智能基礎：

（1）了解人工智能的定義

（2）了解人工智能的發展歷史

（3）熟悉人工智能的三大學派

（4）熟悉人工智能的研究目標

（5）了解人工智能的行業應用

（6）熟悉人工智能產業的基礎層

（7）熟悉人工智能產業的技術層

（8）熟悉人工智能產業的應用層

（9）掌握人工智能項目的需求分析流程

（10）掌握人工智能項目的數據準備流程

（11）掌握人工智能項目的模型訓練流程

（12）掌握人工智能項目的模型應用流程

二、機器學習平臺 PAI 基礎：

（1）了解 PAI 平臺的概念、架構與優勢

（2）了解 PAI 平臺的功能特性

（3）熟悉 PAI 平臺的關鍵組件

（4）了解 PAI-DSW 的基本概述

（5）熟悉 PAI-DSW 的功能特性與應用場景

（6）了解 PAI-Designer 基本概述

（7）熟悉 PAI-Designer 的功能特性與應用場景

（8）了解 PAI-EAS 的基本概述

（9）熟悉 PAI-EAS 的功能特性

三、數據處理基礎：

（1）了解數據的定義

（2）掌握數據的類別

（3）熟悉數據采集的定義和常用方法

（4）掌握常見的數據預處理類型

（5）熟悉數據標準化技術基礎

（6）掌握數據編碼技術基礎

（7）了解數據可視化的含義

（8）掌握數據可視化中的典型圖表及其繪制方法

（9）了解數據可視化工具 QuickBI&DataV

（10）掌握數據標注的定義和重要性

（11）熟悉多類型數據的標注方法及標準

（12）熟悉數據標注的常用文件格式

（13）熟悉基于機器學習 PAI 平臺的智能標注概述

（14）掌握基于機器學習 PAI 平臺的數據標注步驟

四、機器學習基礎：

（1）熟悉人工智能、機器學習與深度學習的關系

（2）了解機器學習的定義

（3）掌握分類和回歸的定義與區別

（4）熟悉機器學習常見函數

（5）熟悉機器學習常見評估指標

（6）掌握線性回歸的定義與應用

（7）掌握邏輯回歸的定義與應用

（8）熟悉樸素貝葉斯的定義與應用

（9）熟悉 K 近鄰算法的定義與應用

（10）熟悉支持向量機的定義與應用

（11）熟悉決策樹的定義與應用

（12）熟悉集成算法的定義與應用

（13）熟悉聚類算法的定義與應用

五、深度學習基礎：

（1）熟悉深度學習框架的簡介及關鍵特征

（2）了解常見深度學習框架的特點、對比及選擇

（3）熟悉 TensorFlow2.0 簡介及其主要變化

（4）掌握 TensorFlow 的相關術語

（5）掌握 TensorFlow 的基礎操作

（6）了解感知機與多層感知機的概述

（7）熟悉多層感知機的層級結構與激活函數

（8）了解卷積神經網絡的概述

（9）熟悉卷積神經網絡的層級結構

（10）熟悉經典卷積神經網絡

（11）掌握卷積神經網絡的應用

（12）了解循環神經網絡的概述

（13）熟悉經典循環神經網絡

（14）掌握循環神經網絡的應用

六、計算機視覺基礎：

（1）熟悉計算機視覺的定義

（2）了解計算機視覺在行業中的典型應用

（3）了解計算機視覺與人類視覺的關系

（4）了解計算機視覺的工作原理

（5）了解計算機視覺的關鍵技術

（6）熟悉圖像分類的定義

（7）熟悉圖像分類的類別

（8）了解圖像分類的典型應用

（9）熟悉目標檢測的定義

（10）了解目標檢測的評估指標

（11）熟悉圖像分割的定義

（12）熟悉圖像分割的類別

（14）了解圖像分割的應用

（14）了解阿里巴巴視覺智能開放平臺

七、自然語言處理基礎：

（1）熟悉自然語言處理的研究任務

（2）了解自然語言處理的發展歷史

（3）了解自然語言處理基礎知識體系

（4）熟悉自然語言處理的基本術語

（5）了解自然語言處理的常用語料庫

（6）了解分詞的概念與作用

（7）了解命名實體識別的概念與作用

（8）了解句法分析的概念與作用

（9）了解文本向量化的概念與作用

（10）熟悉自然語言理解的實現方法與應用

（11）熟悉自然語言生成的實現方法與應用

（12）掌握阿里巴巴 NLP 平臺的使用方法

八、智能語音技術基礎：

（1）了解智能語音技術的定義

（2）熟悉智能語音技術的研究任務

（3）了解智能語音技術的應用場景

（4）了解語音及語音信號的定義

（5）了解語音降噪與增強技術的定義

（6）熟悉語音降噪與增強技術的研究思路

（7）了解語音識別技術的定義

（8）熟悉語音識別技術的原理

（9）了解語音喚醒技術的定義

（10）熟悉語音喚醒模型的訓練流程

（11）了解語音合成技術的定義

（12）熟悉語音合成技術的原理

（13）了解人機交互方式的趨勢

（14）了解智能語音交互的定義及優劣勢

（15）熟悉智能對話系統的定義及分類

（16）了解智能對話系統的發展趨勢

（17）熟悉對話系統的組成

（18）掌握對話系統的實現流程及技術應用

（19）了解阿里云智能語音交互平臺的功能

（20）掌握一句話識別功能的簡單實現

九、人工智能其他相關技術：

（1）熟悉知識圖譜的定義

（2）了解知識圖譜的價值

（3）熟悉機器翻譯的定義

（4）了解機器翻譯的功能

（5）熟悉智能機器人的定義

（6）了解智能機器人的關鍵技術

（7）熟悉自動駕駛的定義

（8）了解自動駕駛的未來發展方向

（9）熟悉智能搜索引擎的定義

（10）了解智能搜索引擎的關鍵技術

（11）熟悉智能推薦的定義

（12）了解智能推薦的相關產品