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人工智能训练师（三级）实操题
模拟练习环境 — 共 40 道实操题
模块数
4
题目数
40
模块一：业务分析与数据处理
1.1 业务数据处理流程设计
1.1.1
智能医疗系统中的业务数据处理流程设计
1.1.2
智能农业系统中的业务数据采集和处理流程设计
1.1.3
金融机构信用评估系统中的业务数据审核流程设计
1.1.4
电商平台用户行为分析系统的数据采集与处理流程设计
1.1.5
智能交通系统的数据采集、处理和审核流程设计
1.2 业务模块效果优化
1.2.1
顾客评价情感识别业务模块效果优化
1.2.2
老年人健康监测与管理服务业务模块效果优化
1.2.3
智慧金融服务业务模块效果优化
1.2.4
智能卖点生成系统业务模块效果优化
1.2.5
腾讯云智能数智人系统业务模块效果优化
模块二：数据标注与模型开发
2.1 数据清洗和标注流程设计
2.1.1
智慧交通中燃油效率模型的数据清洗和标注流程设计
2.1.2
低碳生活行为影响因素数据清洗和标注流程设计
2.1.3
信用评分模型数据清洗和标注流程设计
2.1.4
医疗研究数据清洗和标注设计
2.1.5
健康与营养咨询数据预处理与数据规范设计
2.2 模型开发与测试
2.2.1
智能信用评分Logistic回归模型开发与测试
2.2.2
智慧交通中燃油效率随机森林模型开发与测试
2.2.3
日常运动量随机森林预测模型开发与测试
2.2.4
低碳生活行为影响因素预测线性回归模型开发与测试
2.2.5
智能步数预测模型开发与测试
模块三：数据分析与系统设计
3.1 数据分析与优化
3.1.1
智能音箱产品的数据分析与优化
3.1.2
智能照明系统的数据分析与优化
3.1.3
智能健康手环的数据分析与优化
3.1.4
智能健康监测系统的数据分析与优化
3.1.5
智能家居环境控制系统的数据分析与优化
3.2 系统交互流程设计
3.2.1
图像识别评估系统交互流程设计
3.2.2
手写数字识别系统交互流程设计
3.2.3
面部表情识别系统交互流程设计
3.2.4
花朵智能识别系统交互流程设计
3.2.5
人脸AI智能检测系统交互流程设计
模块四：培训与指导
4.1 培训大纲编写
4.1.1
Label Studio培训大纲编写
4.1.2
爬虫培训大纲编写
4.1.3
数据清洗培训大纲编写
4.1.4
Pandas数据清洗培训大纲编写
4.1.5
Python数据可视化培训大纲编写
4.2 数据采集和处理指导
4.2.1
智能零售分析系统数据采集和处理指导
4.2.2
AI辅助的医疗影像诊断系统数据采集和处理指导
4.2.3
AI智能安防监控系统采集和处理指导
4.2.4
自动驾驶汽车感知系统数据采集与标注指导
4.2.5
智能化数据标注在文化遗产数字化保护中的应用指导