感谢您在茫茫网海进入到我们的网站，今天有幸能与您分享关于AI人工智能工程师（AI人工智能工程师试用期总结）的有关知识，本文内容较多，还望您本事心浏览，我们的知识点均来自于互联网的搜集整理，不一定完全准确，希望您谨慎辨别信息的真实性，我们就开始介绍AI人工智能工程师（AI人工智能工程师试用期总结）的相关知识点。

AI人工智能工程师（AI人工智能工程师试用期总结）

自进入公司开始，我作为一位AI人工智能工程师，经历了为期三个月的试用期。在这段时间里，我深入了解了公司的工作环境、项目流程和AI人工智能的利用。通过不断学习和实践，我获得了一定的成绩，并有了一些心得和体会。

我意想到AI人工智能领域是一个充满挑战和机遇的领域。在试用期的项目中，我参与了人脸辨认和语音辨认等多个项目。我了解到，在人脸辨认项目中，AI技术可以帮助提高辨认的准确度和速度，为安全防控提供了有力的支持。而在语音辨认项目中，AI技术可以实现语音与文字的转换，提高人们对信息的获得效力。

我发现AI人工智能工程师需要具有扎实的编程和算法基础。在试用期的项目中，我充分应用了Python、Java等编程语言，使用了TensorFlow、Caffe等AI框架，熟习了常见的神经网络算法和深度学习模型。通过不断的实践和调试，我掌握了区别项目中的编程技能，并逐步提高了自己的编程能力。

我还体会到了团队合作的重要性。在试用期的项目中，我与团队成员紧密合作，相互协作，共同解决问题。我们相互交换经验，共同学习，有效地提高了项目的进展和质量。通过团队合作，我也学会了聆听他人的建议和意见，提升了自己的沟通能力和团队协作能力。

我认识到在AI人工智能领域，学习永无止境。试用期的项目只是对AI技术的一次尝试和实践，而且AI领域的技术日新月异，需要不断学习和更新知识。我在试用期结束后，计划继续学习深度学习、自然语言处理等前沿技术，并加深对AI算法和模型的理解。

通过这三个月的试用期，我不但收获了知识和技能，更重要的是锻炼了自己的能力和素质。我深深地感遭到了AI人工智能工程师的责任和使命，希望能在这个领域继续努力，为公司做出更大的贡献。

在未来的工作中，我将以更加积极的态度和专业的技能，不断提升自己，为公司的发展贡献气力。我将继续关注AI人工智能领域的最新动态，学习最新的技术和算法，不断提高自己的专业水平。我也将重视团队合作，与团队成员共同努力，共同获得更好的成绩。

试用期对我来讲是一段宝贵的经历。在这段时间里，我收获了知识，锻炼了能力，并且更加坚定了自己在AI人工智能领域的发展方向。我相信，在未来的工作中，我一定能够不断进步，为公司的发展做出更大的贡献。

AI人工智能工程师（AI人工智能工程师试用期总结）

ai即人工智能，ai工程师的工作职责是：从事图象处理及模式辨认项目的开发；负责辨认算法的训练、优化；协助完成项目开发和相应的文档管理；从事人工智能深度学习项目的开发；负责数字图象及视频处理算法开发，利用模块实现。ai工程师的招聘要求是：

1、年龄在18周岁以上，大专及以上学历；

2、熟练使用深度学习框架建模，能够熟练制作训练模型的样本数据；

3、有1年以上的大数据或AI工作经验

1、基于机器学习/深度学习等技术，结合供应链领域知识，在新零售、客服中心、门店连锁、金融等多个行业，深入研发可适用于客户的运筹优化算法和机器学习模型；

2、研发适用于新零售、客服中心、门店连锁、金融等行业中业务场景的自动化预测相关系统，包括数据模型构建、自动化机器学习（特点工程、模型优化等）、模型部署等，包括模块的实际开发和与客户本身系统的对接；

3、研发基于on-demand的运筹学调度及控制方向。岗位要求：

1. 统计学、计算机科学等相关专业背景，3年以上算法利用经验；

2. 最少精通运筹优化、数据发掘、机器学习、深度学习等中的一项技术；

3. 熟练使用SAS、R、python等相关统计分析语言，快速的模型迭代与代码实现能力，对Python熟习者优先；

4. 在以下子领域中有一项或多项丰富工作经验的同学（或觉得自己有信心和实力）优先斟酌：

1）运筹优化（包括但不限于排班排产计划等）；

2）机器学习与深度学习；

3）数据发掘；

5. 有团队协作精神, 能与业务方沟通解决问题.

AI人工智能工程师证书

人工智能工程师是一种职称，指的是在人工智能领域从事工程开发和研究的专业人士。他们负责设计、开发和实行人工智能系统，包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术的利用。

人工智能工程师需要具有扎实的计算机科学和数学基础，熟习各种编程语言和算法，能够解决复杂的问题并优化算法性能。

他们在各个行业中都有广泛的利用，如医疗、金融、交通等，是推动人工智能技术发展的重要气力。

人工智能工程师是技术职称

人工智能工程师是一种新兴的技术职称,主要负责设计和开发人工智能系统,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等方面。

综上所述,人工智能工程师是一种技术含量高、综合素质要求严格的职称。

AI人工智能工程师出差次数

审计师根据审计业务情况决定去外地审计或者在本地审计。如果被审计单位在本地，审计师肯定不用出差干审计工作。如果被审计单位在外地，一定要出差到外地被审计单位进行审计工作。由于审计工作需要审计师客观的，独立的审计所有的会计资料，包括银行存款，库存现金，库存材料盘点，固定资产盘点，债权债务盘点等等审计师应当掌握的第一手资料。

事务所常常出差很正常，特别是有一定范围的所，由于事务所主要是做审计业务的，审计业务非常多，特别越到年底越忙，而审计业务是全国的，所以会常常出差，去外地对外地的公司进行审计。我有很多同学都在事务所，他们常常一出就是好几个月回不来

审计出差次数算是比较多的，特别是当你所在的事务所业务比较大，客户覆盖面不只局限于某一个地区的时候。审计工作需要亲临被审计单位现场，而且一待就最少一个月，而且中间为了部份审计程序可能要来回被审单位和其外地仓库所在地、子公司、关联企业、事务所所在地等等。

审计需要出差的，县级审计公务员也常常会被抽调，跨全国大半个地区大半年也是常有的，不过这类出差一般会有相应的补助。

以我所在的地区来讲审计系统公务员年收入由于有特岗补助和审计八不准补助，相对其他系统公务员一年高一万左右，如果除去出差，在本县区相对加班较少，工作内容专业性强，除去早期学习阶段，或者比较轻松一点的。不知道题主想考的是哪一个层次的，如果是县级以下，审计或者很不错的，即便出差也比每天下乡走村串户要轻松一点，乡镇特别是坑，慎入。

如果是市级或区级选择范围大，建议多多对照，谨慎斟酌。

审计师需要去全国各地每个单位进行审计，所以要常常出差

不一定，有事就出差没事就不用了

AI人工智能工程师试用期总结

随着计算机技术的迅猛发展和日趋广泛的利用，自然地会提出人类智力活动能不能由计算机来实现的问题。几十年来，人们一向把计算机当作是只能以极快地、熟练地、准确地运算数字的机器。但是在现今世界要解决的问题其实不完全是数值计算，像语言的理解和翻译、图形和声音的辨认、决策管理等都不属于数值计算，特别像医疗诊断要有专门的独有的经验和知识的医师才能作出正确的诊断。这就要求计算性能从“数据处理”扩大到还可以“知识处理”的范畴。计算性能力范畴的转化是导至“人工智能”快速发展的重要因素。 人工智能的定义： 著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义：“人工智能是关于知识的学科――怎样表示知识和怎样取得知识并使用知识的科学。”而另外一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人材能做的智能工作。”这些说法反应了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究怎么让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何利用计算机的软硬件来摹拟人类某些智能行动的基本理论、方法和技术。 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机学科的一个分支，二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一（空间技术、能源技术、人工智能）。也被认为是二十一世纪（基因工程、纳米科学、人工智能）三大尖端技术之一。这是由于近三十年来它取得了迅速的发展，在很多学科领域都取得了广泛利用，并获得了丰富的成果，人工智能已逐渐成为一个独立的分支，不管在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能是研究使计算机来摹拟人的某些思惟进程和智能行动（如学习、推理、思考、计划等）的学科，主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算性能实现更高层次的利用。人工智能将触及到计算机科学、心理学、哲学和语言学等学科。可以说几近是自然科学和社会科学的所有学科，其范围已远远超越了计算机科学的范畴，人工智能与思惟科学的关系是实践和理论的关系，人工智能是处于思惟科学的技术利用层次，是它的一个利用分支。从思惟观点看，人工智能不但限于逻辑思惟，要斟酌形象思惟、灵感思惟才能增进人工智能的突破性的发展，数学常被认为是多种学科的基础科学，数学也进入语言、思惟领域，人工智能学科也一定要借用数学工具，数学不但在标准逻辑、模糊数学等范围发挥作用，数学进入人工智能学科，它们将相互增进而更快地发展。 从实用观点来看，人工智能是一门知识工程学：以知识为对象，研究知识的获得、知识的表示方法和知识的使用。 计算机与智能 通常我们用计算机，不但要告知计算机，要做甚么，还一定要详细地、正确地告知计算机怎样做。也就是说，人们要根据任务的要求，以适当的计算机语言，编制针对该任务的利用程序，才能利用计算机完成此项任务。这样实际上是在人完全控制计算机完成的，是谈不上计算机有“智能”。 大家都知道，世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫与美国IBM公司的RS／6000（深蓝）计算机系统于1997年5月11日进行了六局“人机大战”，结果“深蓝”以3.5比2.5的总比分获胜。比赛结束了给人们留下了深入的思考；下棋要获胜要求选手要有很强的思惟能力、记忆能力、丰富的下棋经验，还得及时作出反应，迅速进行有效的处理，否则一着出错满皆输，这明显是个“智能”问题。虽然开发“深蓝”计算机的IBM专家也认为它离智能计算机还相差甚远，但它以高速的并行的计算能力（2r108步／秒棋的计算速度）。实现了人类智力的计算机上的部份摹拟。 从字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在计算机上实现人的智能，或说是人们使计算机具有类似于人的智能。 智能与知识 在20世纪70年代以后，在许多国家都相继展开了人工智能的研究，由于当时对实现机器智能理解得过于容易和片面，认为只要一些推理的定律加上强大的计算机就可以有专家的水平和超人的能力。虽然也取得一定成果，但问题也随着出现了，例如机器翻译当时人们常常认为只要用一部双向词典及词法知识，就可以实现两种语言文字的互译，其实完全不是这么一回事，把英语句子“Time flies like an arrow”（光阴似箭）翻译成日语，然后再译回英语，居然成为“苍蝇喜欢箭”；当把英语“The spirit is willing but the flesh is weak”（爱莫能助）译成俄语后，再译回来竟变成“The wine is good but the meat is spoiled”（酒是好的但肉已变质）。在其它方面也都遇到这样或那样的困难。本来对人工智能抱怀疑态度的人提出指责，乃至把人工智能说成是“骗局”、“庸人自扰”，有些国家还削减人工智能的研究经费，一时人工智能的研究进入了低潮。 人工智能研究的先驱者们没有放弃，而是经过认真的反思、总结经验和教训，认识到人的智能表现在人能学习知识，有了知识，能了解、应用已有的知识。正向思惟科学所说“智能的核心是思惟，人的一切智慧或智能都来自大脑思惟活动，人类的一切知识都是人们思惟的产物。”“一个系统之所以有智能是由于它具有可应用的知识。”要让计算机“聪明”起来，首先要解决计算机如何学会一些必要知识，和如何应用学到的知识问题。只是对一般事物的思惟规律进行探索是不可能解决较高层次问题的。人工智能研究的展开应当改变成以知识为中心来进行。 自从人工智能转向以知识为中心进行研究以来，以专家知识为基础开发的专家系统在许多领域里取得成功，例如：地矿勘探专家系统（PROSPECTOR）具有15种矿藏知识，能根据岩石标本及地质勘探数据对矿产资源进行估计和预测，能对矿床散布、蕴藏量、品位、开采价值等进行推断，制定公道的开采方案，成功地找到了超亿美元的钼矿。又如专家系统（MYCIN）能辨认51种病菌，正确使用23种抗菌素，可协助医生诊断、医治细菌感染性血液病，为患者提供最好处方，成功地处理了数百个病例。它还通过以下的测试：在相互隔离的情况下，用MYCIN系统和九位斯坦福大学医学院医生，分别对十名不清楚感染源的患者进行诊断和处方，由八位专家进行评判，结果是MYCIN和三位医生所开出的处方对症有效；而在会不会对其它可能的病原体也有效而且用药又不过量方面，MYCIN 则胜过了九位医生。显示出较高的水平。 专家系统的成功，充分表明知识是智能的基础，人工智能的研究一定要以知识为中心来进行。由于知识的表示、利用、获得等的研究都获得较大的进展。因此，人工智能的研究得以解决了许多理论和技术上问题。 人工智能研究的目标 1950年英国数学家图灵（A.M.Turing,1912—1954）发表了”计算机与智能”的论文中提出著名的“图灵测试”，形象地提出人工智能应当到达的智能标准；图灵在这篇论文中认为“不要问一个机器会不会能思惟，而是要看它能否通过以下的测试；让人和机器分别位于两个房间，他们只可通话，不能相互看见。通过对话，如果人的一方不能辨别对方是人或者机器，那末就能够认为那台机器到达了人类智能的水平。图灵为此特地设计了被称为“图灵梦想”的对话。在这段对话中“询问者”代表人，“智者”代表机器，并且假定他们都读过狄更斯（C.Dickens）的著名小说《匹克威克外传》，对话内容以下： 询问者：在14行诗的首行是“你犹如夏日”，你不觉得“春日”更好吗？ 智者：它不合韵。 询问者：“冬季”如何？它可完全合韵的。 智者：它确是合韵，但没有人愿意被比作“冬季”。 询问者：你不是说过匹克威克先生让你想起圣诞节吗？ 智者：是的。 询问者：圣诞节是冬季的一个日子，我想匹克威克先生对这个比喻不会介意吧。 智者：我认为您不够严谨，“冬季”指的是一般冬季的日子，而不是某个特别的日子，如圣诞节。 从上面的对话可以看出，能满足这样的要求，要求计算机不但能摹拟而且可以延伸、扩大人的智能，到达乃至超过人类智能的水平，在目前是难以到达的，它是人工智能研究的根本目标。 人工智能研究的近期目标；是使现有的计算机不但能做一般的数值计算及非数值信息的数据处理，而且能应用知识处理问题，能摹拟人类的部份智能行动。依照这一目标，根据现行的计算机的特点研究实现智能的有关理论、技术和方法，建立相应的智能系统。例如目前研究开发的专家系统，机器翻译系统、模式辨认系统、机器学习系统、机器人等。 人工智能的研究领域 人工智能的研究是与具体领域相结合进行的。基本上有以下领域； 专家系统 专家系统是依托人类专家已有的知识建立起来的知识系统，目前专家系统是人工智能研究中展开较早、最活跃、成效最多的领域，广泛利用于医疗诊断、地质勘探、石油化工、军事、文化教育等各方面。它是在特定的领域内具有相应的知识和经验的程序系统，它利用人工智能技术、摹拟人类专家解决问题时的思惟进程，来求解领域内的各种问题，到达或接近专家的水平。 机器学习 要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另外一种是使计算机本身有取得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践进程中不总结、完善，这类方式称为机器学习。 机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思惟的进程；和机器学习的方法；和建立针对具体任务的学习系统。 机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已获得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式辨认 模式辨认是研究如何使机用具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的辨认。如辨认物体、地形、图像、字体（如签字）等。在平常生活各方面和军事上都有广大的用处。最近几年来迅速发展起来利用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐步取代传统的用统计模式和结构模式的辨认方法。 特别神经网络方法在模式辨认中获得较大进展。 理解自然语言 计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），即可以直接用口语操作计算机，这将给人们带极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算性能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算性能把输入的自然语言翻译成要求的另外一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最好的方法，有待于更进一步深入探索。 机器人学 机器人是一种能摹拟人的行动的机械，对它的研究经历了三代的发展进程： 第一代（程序控制）机器人：这类机器人通常为按以下二种方式“学会”工作的；一种是由设计师预先按工作流程编写好程序存贮在机器人的内部存储器，在程序控制下工作。另外一种是被称为“示教—再现”方式，这类方式是在机器人第一次履行任务之前，由技术人员引导机器人操作，机器人将全部操作进程一步一步地记录下来，每步操作都表示为指令。示教结束后，机器人按指令顺序完成工作（即再现）。如任务或环境有了改变，要重新进行程序设计。这类机器人能尽心尽责的在机床、熔炉、焊机、生产线上工作。日前商品化、实用化的机器人大都属于这一类。这类机器人最大的缺点是它只能呆板地按程序完成工作，环境稍有变化（如加工物品略有倾斜）就会出问题，乃至产生危险，这是由于它没有感觉功能，在日本曾产生过机器人把现场的一个工人抓起来塞到刀具下面的情况。 第二代（自适应）机器人：这类机器人配备有相应的感觉传感器（如视觉、听觉、触觉传感器等），能获得作业环境、操作对象等简单的信息，并由机器人体内的计算机进行分析、处理，控制机器人的动作。虽然第二代机器人具有一些低级的智能，但还需要技术人员调和工作。目前已有了一些商品化的产品。 第三代（智能）机器人：智能机器人具有类似于人的智能，它设备了高灵敏度的传感器，因此具有超过常人的视觉、听觉、嗅觉、触觉的能力，能对感知的信息进行分析，控制自己的行动，处理环境产生的变化，完成交给的各种复杂、困难的任务。而且有自我学习、归纳、总结、提高已掌握知识的能力。目前研制的智能机器人大都只具有部份的智能，和真实的意义上的智能机器人，还差得很远。 智能决策支持系统 决策支持系统是属于管理科学的范畴，它与“知识—智能”有着极为密切的关系。在80年代以来专家系统在许多方面获得成功，将人工智能中特别是智能和知识处理技术利用于决策支持系统，扩大了决策支持系统的利用范围，提高了系统解决问题的能力，这就成为智能决策支持系统。 人工神经网络 人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑神经系统工程结构和工作机理。 在人工神经网络中，信息的处理是由神经元之间的相互作用来实现的，知识与信息的存储表现为网络元件互连间散布式的物理联系，网络的学习和辨认取决于和神经元连接权值的动态演变进程。 多年来，人工神经网络的研究获得了较大的进展，成为具有一种独特风格的信息处理学科。固然目前的研究还只是一些简单的人工神经网络模型。要建立起一套完全的理论和技术系统，需要作出更多努力和探讨。但是人工神经网络已成为人工智能中极为重要的一个研究领域。 结束语：人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。人类社会空前地高速发展。知识是智能的基础，知识只有转化为智能才能发挥作用，知识无穷的积累，智能也就将在人类社会起愈来愈大的作用，更有人提出：知识经济的进一步发展将是“智能经济”。“智能经济”是基于“广义智能”的经济，“广义智能”包括：人的智能、人工智能和人和智能机器相结合的“集成智能”。可以想象基于广义智能的“智能经济”将比基于知识的“知识经济”将具有更高的智能水平，更高更快发展速度。

回答者：duyedi - 助理 二级 3⑵3 22:29人类经过五千的发展进入了基于知识的“知识经济”。

回答者：falali998877 - 试用期 一级 3⑵4 12:39基因工程.

回答者：yunfei3622 - 试用期 一级 3⑵4 15:29多做难的数学题

回答者：haan_qian - 助理 二级 3⑵4 16:41当今有哪几种途径?(学科产业)

答：生物信息学和计算机科学在进行这方面的研究，目前只停滞在实验室阶段还未曾产业化。一般弄人工神经网络的已上市一些检测器产品。 哪些正在研究?哪些有可能?

答：1，人工摹拟大脑功能。

2，在人 脑中植入芯片

都在进行研究，进展缓慢，由于人脑过于复杂 哪些地方(人)在研究?

答：国内几近没有，中科院生物所弄神经的和医科大的弄神经生理的科学家在弄，海外主要是美国科学家，由于￥￥多，弄这个很花钱。

回答者：kkluo2007 - 秀才 二级 3⑵5 12:44加强记忆可以改良智慧。

低等动物：本能，0长度记忆；

高等动物：判断，1单位记忆；

人类：理解，电话号码长度记忆；

海豚、外星人：分析，段落长度记忆；

电脑、机器人：逻辑推理，无穷长度记忆。 以上记忆指无误差的瞬间背诵记忆，

智慧是建立在记忆对中间结果的存储上的。

回答者：耗散的空虚 - 高级经理 七级 3⑵8 11:52雷击，电影是这样演的

还有注意不要被门卡到

回答者：匿名 3⑵9 13:23关于扩大人类智能方面，估计现在还没有哪一个国家在公然研究(比较这有舆论的压力:谁有资历先进行扩大智能呢)

这将和克隆人一样,停留在那里

固然,也许某天，人类的心都真实的仁慈起来,且没有被金钱所左右,那末这个雄伟的计划就能够实行了

回答者：liyongan_005 - 经理 四级 4⑵ 11:39

AI人工智能工程师提升

人工智能工程师证书怎样考：

一、CAIE介绍。

CAIE，全称Certificated Artificial Intelligence Engineer（注册人工智能工程师），是面向人工智能工程师的职业技能等级认证。CAIE狭义上来说，特指针对区别行业，利用机器学习和深度学习为主的算法技术，来为特定领域提供以自动决策。为主的智能化解决方案的工程技术人员。广义上来讲，人工智能工程师还泛指包括智能芯片在内的智能硬件开发领域中，从事和智能控制、知识推理、认知摹拟相关的算法研发人员。

欲从事人工智能相关岗位的人员，可以报考CAIE全国认证考试，通过考试者可取得由经管之家颁发的CAIE证书。

二、CAIE等级。

CAIE人工智能工程师认证将分为两个层级，CAIE Level I为人工智能工程师认证、CAIE Level II为人工智能工程师（专家）认证。通过L1认证从业人员便可参与实际人工智能工程项目，并能够利用理论知识解决基础人工智能工程问题；通过L2认证从业人员则有能力进一步主持复杂的、系统的人工智能系统建设项目。

L2认证分为两个方向：其中图象处理作为主要针对想要主持图象辨认、人脸辨认、目标检测、物体分割、风格迁移等方面项目的人员；自然语言处理主要服务于想要主持文本发掘、机器翻译、图象文字转换等项目的人员。三、考试情势。

CAIE人工智能考试分为笔试和操作两部份，笔试主要考察理论基础与人工智能技术应用思路，操作考察编程基础及算法实现。

四、报名时间。

1. 报名截止时间：2019年12月1日⑵020年6月5日。

2. 考试时间：

Level Ⅰ：2020年6月27日上午，具体时间见准考证信息。

Level Ⅱ：2020年6月27日下午，具体时间见准考证信息。

五、考试地址。

北京/上海/成都/深圳/广州/南京/杭州/福州/武汉/长沙/西安/贵阳/郑州/南宁/昆明/乌鲁木齐/沈阳/哈尔滨，共23所城市。

六、报考条件。

Level Ⅰ：本科以上学历。

Level Ⅱ：满足以下之一便可报考

1.LevelⅠ持证人

2.本科以上学历及工作2年以上。

七、报名流程。

进入考试系统（ai.cda.cn）——在线注册——提交资料——报考科目和地点——完成缴费——等待审核通过——报名成功——下载准考证（考前一周）——参加考试——查询成绩（考试后7日登录系统查询）——通过者，获得证书（考试后30日内寄送）

八、考试费用。

Level Ⅰ：1500 RMB

Level Ⅱ：2500 RMB

关于AI人工智能工程师（AI人工智能工程师试用期总结）的问题分享到这里就结束啦，希望可以解决您的问题哈！