人工智能训练师_3级_操作技能题 -202507版本参考答案pdf版

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手写数字识别系统交互流程设计考核时间：20min 测量评分表： M1：模型加载代码正确得2分； M2：加载图像正确得2分； M3：调整大小为MNIST模型的输入尺寸代码正确得2分； M4：转为numpy数组代码正确得2分； M5：添加batch维度代码正确得2分； M6：添加通道维度代码正确得2分； M7：返回模型输入列表代码正确得2分； M8：执行预测代码正确得2分； M9：获取预测结果代码正确得2分； M10：截图3.2.2-1.jpg中预测类别结果正确：得1分； M11：人机交互最优流程（不少于3条）正确得1分；合计配分：20分 (缺图)

面部表情识别系统交互流程设计考核时间：20min 1.场地设备要求（1）人工智能训练师主机 1 台；（2）Python 编译环境；（3）Pytorch 框架。 2.工作任务面部表情识别系统是一种先进的计算机视觉技术，它能够分析人脸的微表情，识别出诸如快乐、悲伤、惊讶等基本情绪。通过捕捉和解读面部特征，如眼睛、眉毛和嘴部的动作，这类系统能在实时或预录的视频中判断人的情感状态，广泛应用于人机交互、市场调研、医疗健康监测、安全监控及教育科技等多个领域，为提升用户体验、增进情感智能和优化社会服务提供了有力工具。 AI模型说明：提供的已训练的模型“emotion-ferplus.onnx”，其专门用于进行面部表情识别。定义情感类别与数字标签的映射表为{'neutral':0, 'happiness':1, 'surprise':2, 'sadness':3, 'anger':4, 'disgust':5, 'fear':6, 'contempt':7}。该模型的使用交互流程为： 1)加载模型“emotion-ferplus.onnx”和加载情感类别与数字标签的映射表； 2)加载一张本地图片“img_test.png”，并预处理图像； 3)使用已训练的模型对图片面部表情识别； 4)输出识别后的表情标签。你作为一名人工智能训练师，请完成以下工作任务：（1）补全该模型的使用交互流程对应的Python代码（3.2.3.ipynb），实现本地测试图片“img_test.png”的识别，将其识别结果截图保存为.jpg格式文件，命名为3.2.3-1.jpg。（2）在上面的使用交互流程基础上，给出在面部表情识别系统中使用“emotion=ferplus.onnx”模型的一种人机交互的最优方式，将其保存为docx文件，命名为3.2.3.docx。所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号+身份证号后六位”。 3.技能要求（1）能确保模型在单一场景下稳定运行；（2）能通过分析，找到单一场景下人工和智能交互的最优方式。 4.质量指标（1）模型运行稳定，使用正常；（2）单一场景下人工和智能交互的最优方式切实可行。 (缺图)【缺少答案，请补充】

补全该模型的使用交互流程对应的Python代码（3.2.3.ipynb），实现本地测试图片“img_test.png”的识别，将其识别结果截图保存为.jpg格式文件，命名为3.2.3-1.jpg。

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题名称：面部表情识别系统交互流程设计考核时间：20min 测量评分表： | 细则编号 | 配分 | 评分细则描述 | 规定或标称值 | 结果或实际值 | 得分 | | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | | M1 | 3 | 定义情感类别与数字标签的映射表代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M2 | 3 | 模型加载代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M3 | 3 | 加载本地图片并进行预处理代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M4 | 3 | 运行模型，进行预测代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M5 | 3 | 解码模型输出，找到预测概率最高的情感类别代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M6 | 3 | 根据预测的标签找到对应的情感名称代码正确得3分： | 根据数据 | | | | M7 | 1 | 截图3.2.3-1.jpg中识别的面部情绪正确：得1分： | 根据数据 | | | | M8 | 1 | 人机交互最优流程（不少于3条）正确得1分： | 根据数据 | | | | 合计配分 | 20 | 合计得分 | | | | (缺图)

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题名称：花朵智能识别系统交互流程设计考核时间：20min 1.场地设备要求（1）人工智能训练师主机 1 台；（2）Python 编译环境；（3）Pytorch 框架。 2.工作任务花朵智能识别系统在现代城市绿化管理中起着越来越重要的作用，其利用先进的计算机视觉技术，如花朵检测与识别，实现了对花朵种类的实时监控与管理。本系统要求开发一个基于已训练模型的花朵检测与分类系统，能够准确识别出不同类别的花朵。 AI模型说明：提供的模型“flower-detection.onnx”是使用 Pytorch 框架和基于深度卷积神经网络训练得到的，专门用于进行花朵识别。对应的标签文件为“labels.txt”。该模型的使用交互流程为： 1)加载模型“flower-detection.onnx”和加载类别标签“labels.txt”； 2)加载一张本地花朵图片“flower_test.png”，并预处理图像； 3)使用 flower-detection 模型对花朵图片进行识别； 4)输出花朵的预测类型和识别的准确率。你作为一名人工智能训练师，请完成以下工作任务：（1）补全该模型的使用交互流程对应的Python代码（3.2.4.ipynb），实现本地测试图片“flower _test.png”的识别，将其识别结果截图保存为jpg格式文件，命名为3.2.4-1.jpg。（2）在上面的使用交互流程基础上，给出在花朵智能识别系统使用“flower-detection.onnx”模型的一种人机交互的最优流程，将其保存为docx文件，命名为3.2.4.docx。所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号+身份证号后六位”。 3.技能要求（1）能确保模型在单一场景下稳定运行；（2）能通过分析，设计单一场景下人工和智能交互的最优流程。 4.质量指标（1）模型运行稳定，使用正常；（2）单一场景下人工和智能交互的最优流程切实可行。 (缺图)【缺少答案，请补充】

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题名称：花朵智能识别系统交互流程设计考核时间：20min 技能要求：（1）能确保模型在单一场景下稳定运行；（2）能通过分析，设计单一场景下人工和智能交互的最优流程。质量指标：（1）模型运行稳定，使用正常；（2）单一场景下人工和智能交互的最优流程切实可行。所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号+身份证号后六位”。 “flower-detection.onnx”模型的一种人机交互的最优流程，将其保存为docx文件，命名为3.2.4.docx。 (缺图)

在安防监控、智能交通等领域，实时准确的人脸检测需求日益增长。传统的人脸检测方法在面对复杂光照、多角度、遮挡等情况时，检测效果往往不尽人意。随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的人脸检测模型展现出强大的性能优势。ONNX（Open Neural Network Exchange）作为一种开放式的神经网络交换格式，能够实现不同深度学习框架间的模型转换与共享，使得基于ONNX的人脸检测模型可以在多种环境下高效运行。本系统所使用的“version-RFB-320.onnx”模型，通过大量数据训练，能够快速准确地检测出图像中的人脸，在实际应用场景中具有重要价值。 AI模型说明：“version-RFB-320.onnx”模型是用于人脸检测的ONNX格式模型，对应的类别标签文件为“voc-model-labels.txt”。该模型的使用交互流程为：（1）加载“version-RFB-320.onnx”模型和“voc-model-labels.txt”类别标签；（2）加载本地测试图片文件夹“imgs”中的所有图片，并对每张图片进行预处理以符合模型输入要求；（3）使用“version-RFB-320.onnx”模型对加载的图片进行人脸检测；（4）在图片上绘制检测到的人脸框，并将处理后的图片保存到“./detect_imgs_results_onnx”文件夹中；（5）统计所有图片中检测到的人脸总数并输出。你作为一名人工智能训练师，请完成以下工作任务：（1）补全该模型的使用交互流程对应的Python代码（3.2.5.ipynb），实现本地测试图片文件夹“imgs”中所有图片的人脸检测，将运行结果截图保存到3.2.5-1.jpg中，并将检测结果的图片上传。（2）在上面的使用交互流程基础上，结合实际应用场景，设计在人脸检测系统中使用“version-RFB-320.onnx”模型的一种人机交互优化方案，包括交互界面布局、操作流程等内容，将其保存为docx文件，命名为3.2.5.docx。所有结果文件储存在桌面新建的考生文件夹中，文件夹命名为“准考证号 + 身份证号后六位”。

在上面的使用交互流程基础上，结合实际应用场景，设计在人脸检测系统中使用“version-RFB-320.onnx”模型的一种人机交互优化方案，包括交互界面布局、操作流程等内容，将其保存为docx文件，命名为3.2.5.docx。

人机交互的最优方式（答对3条以上正确得1分） (缺图)

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，现计划对新进技术人员进行数据标注的培训。这次培训，将会使新进技术人员掌握Label studio标注工具的使用，能对文本、图像、视频、音频进行标注，达到人工智能训练师五级/初级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.1.docx中的培训大纲。 (缺图)

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题单准考证号：试题代码：试题名称：Label studio培训大纲编写考核时间：10min 1.场地设备要求（1）人工智能训练师主机；（2）Office软件。 2.工作任务 A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，现计划对新进技术人员进行数据标注的培训。这次培训，将会使新进技术人员掌握Label studio标注工具的使用，能对文本、图像、视频、音频进行标注，达到人工智能训练师五级/初级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.1.docx中的培训大纲。 3.技能要求（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训； 4.质量指标（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题单准考证号：试题代码：试题名称：爬虫培训大纲编写考核时间：10min 1.场地设备要求（1）人工智能训练师主机；（2）Office软件。 2.工作任务 A企业是一家互联网金融机构，需要利用人工智能技术获取大量上市公司的财务报告。为了提高获取效率，现计划对新进技术人员进行网页爬虫工具的使用培训。通过这次培训，将会使新进技术人员掌握常用网页爬虫工具的使用，能对网络公开的上市公司财务报告进行获取，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.2.docx中的培训大纲。 3.技能要求（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训； 4.质量指标（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

人工智能训练师（三级）操作技能考核试题单准考证号：试题代码：试题名称：数据清洗培训大纲编写考核时间：10min 1.场地设备要求（1）人工智能训练师主机；（2）Office软件。 2.工作任务 A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据清洗工具的使用培训。通过这次培训，将会使新进技术人员掌握4中基于Python的数据清洗工具的使用，能对大量的康复数据进行清洗，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.3.docx中的培训大纲。 3.技能要求（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。 4.质量指标（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。【缺少答案，请补充】

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据清洗工具的使用培训。通过这次培训，将会使新进技术人员掌握4中基于Python的数据清洗工具的使用，能对大量的康复数据进行清洗，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.3.docx中的培训大纲。技能要求：（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。质量指标：（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据清洗工具的使用培训。因为Pandas是Python中最为广泛使用的数据分析和操作库之一，因此这次培训将使新进技术人员掌握Pandas的主要数据清洗功能使用，能对大量的康复数据进行清洗，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.4.docx中的培训大纲。技能要求：（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。质量指标：（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据清洗工具的使用培训。因为Pandas是Python中最为广泛使用的数据分析和操作库之一，因此这次培训将使新进技术人员掌握Pandas的主要数据清洗功能使用，能对大量的康复数据进行清洗，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.4.docx中的培训大纲。技能要求：（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。质量指标：（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

A企业是一家康复训练机构，需要利用人工智能技术为康复患者提供个性化的康复训练计划，并实时监控训练效果。为了提高人工智能技术的应用效果，其采集了大量的康复数据，现计划对新进技术人员进行数据可视化工具的使用培训。通过这次培训，将会使新进技术人员掌握Python的数据可视化工具的使用，能对重要数据进行可视化操作，达到人工智能训练师四级/中级工的技能水平。请你根据要求补全素材4.1.5.docx中的培训大纲。技能要求：（1）能编写初级培训讲义；（2）能对初级工、中级工开展知识和技术培训。质量指标：（1）培训讲义编写逻辑合理；（2）培训资料正确有效；（3）语句组织通顺。

在快速发展的零售行业中，商家面临着巨大的竞争压力，需要精准地了解消费者行为、优化库存管理、预测销售趋势以及提升顾客体验。为了应对这些挑战，某大型连锁超市决定部署一套智能零售分析系统，该系统将利用人工智能和大数据分析来提升其业务效率和客户满意度。智能零售分析系统的目标包括： ● 提高销售转化率和客户忠诚度。 ● 减少库存成本，避免滞销和断货。 ● 降低运营成本，提高供应链效率。 ● 加强市场竞争力，快速响应市场变化。智能零售分析系统的业务需求包括： ● 顾客行为分析：收集顾客购物习惯、偏好和购买频率，以便于定制个性化营销策略。 ● 库存优化：实时监测货架上的商品存量，预测补货需求，减少过度库存和缺货情况。 ● 销售预测：基于历史销售数据和市场趋势，预测未来销售，辅助决策。 ● 动态定价：根据供需关系、竞争对手价格变动等因素，动态调整商品价【缺少答案，请补充】

智能零售分析系统数据采集和处理指导方案 1. 数据源确定 ● 销售点（POS）数据：从收银系统获取交易记录，包括商品种类、数量、价格和购买时间。 ● 顾客信息：会员卡使用数据，包括______。 ● 库存管理系统：实时库存量、入库和出库记录。 ● 顾客反馈：在线评价、投诉和建议。 ● 外部数据：天气预报、节假日信息、竞争对手价格数据。 2. 数据采集方法 ● API接口：与内部系统（如POS、CRM）和外部数据提供商建立API连接，自动化数据抓取。 ● 传感器和物联网设备：在货架上安装RFID标签和重量传感器，监测商品存量。 ● 社交媒体监听：通过社交媒体API监听品牌相关的公众讨论和评价。 ● 顾客调查：定期发送电子问卷，收集顾客反馈。 3. 数据预处理 ● 清洗：______。 ● 标准化：______。 ● 整合：将来自不同来源的数据合并到单一数据库中，创建关联字段。 4. 数据安全与合规 ● 加密传输：确保数据在传输过程中的安全。 ● 访问控制：限制对敏感数据的访问权限，只允许授权人员查看。 ● 匿名化处理：对个人信息进行去标识化，遵守GDPR等数据保护法规。 5. 数据存储与管理 ● 云存储：选择可靠的云服务商，如AWS或Azure，存储海量数据。 ● 备份与恢复：定期备份数据，并测试恢复流程，以防数据丢失。 6. 数据分析与应用 ● 建模：______。 ● 可视化：开发仪表板展示关键指标，帮助管理层做出决策。 ● 报告：定期生成销售、库存和顾客满意度报告，提供业务洞察。 ● 通过上述方案，智能零售分析系统能够有效地采集、处理和分析大量数据，为企业提供决策支持，最终达到______的目标。

AI辅助的医疗影像诊断系统数据采集和处理指导方案随着医疗科技的进步，AI在医疗影像诊断领域的应用日益广泛。AI辅助的医疗影像诊断系统能够通过深度学习技术，分析X射线、CT、MRI等医学影像，帮助医生更快速、更准确地识别病灶，评估病情，尤其在早期癌症筛查、骨伤评估、神经系统疾病诊断等方面展现出巨大潜力。这种系统不仅提高了诊断效率，降低了误诊率，还为偏远地区或医疗资源匮乏的地方提供了高水平的医疗影像分析服务。 AI辅助的医疗影像诊断系统的目标包括： ● 提高诊断准确率：利用AI技术，辅助医生识别细微的病灶特征，减少漏诊和误诊； ● 加速诊断流程：自动化分析影像，缩短医生等待影像分析结果的时间，加快治疗进程； ● 个性化诊疗方案：基于AI分析的结果，为患者提供更为精准的个性化治疗建议； ● 医疗资源均衡分配：通过远程诊断，协助基层医疗机构提高诊疗水平，缩小城乡医疗差距；你作为一名人工智能训练师，根据上述的AI辅助的医疗影像诊断系统的系统目标，补全AI辅助的医疗影像诊断系统的数据采集和处理指导方案（见素材文件夹中4.2.2.docx）。

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