人工智能训练师考什么（人工智能训练师考什么专业）

人工智能训练师需要具备扎实的机器学习和数据分析基础,并掌握相关的训练算法和工具,具体可以参考下述关键考试:
1. 机器学习基础:包括线性代数、微积分、概率统计等基础知识,主要考察数据结构和算法、优化、损失函数、正则化等方面的知识。
2. 深度学习基础:包括神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等基本概念,主要考察神经网络设计、优化、激活函数、损失函数等方面的知识。
3. 数据科学基础:包括数据预处理、数据清洗、特征提取、数据可视化等方面的知识,主要考察数据处理的基本技能和工具。
4. 训练算法:包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等算法,主要考察算法的原理、应用场景和优化方法。
5. 工具和框架:包括常用的机器学习框架如TensorFlow、PyTorch等,以及相关的预训练模型如BERT、GPT等,主要考察对常用工具和框架的理解和使用能力。
6. 实践经验:包括实际项目的开发经验、数据分析和机器学习应用的经验等,主要考察解决实际问题的能力和实践经验。
因此,人工智能训练师需要全面掌握机器学习和数据分析领域的相关知识,并具备丰富的实践经验和项目开发经验。