人工智能訓練師的職業技能鑒定分為理論知識考試、技能考核以及綜合評審。
在理論知識考試中，不同技能等級在理論知識上的要求是不同的，五級和四級制涵蓋「數據采集和處理」、「數據標注」、「智能系統運維」，三級及以上則涵蓋「業務分析」、「智能訓練」、「智能系統設計」、「培訓與指導」。
從「五級 / 初級工」到「一級 / G級技師」，人工智能訓練師的職業技能要求依次遞進。
技能考核的分層與理論知識考核有相似之處，可以看到，在五級和四級的考察要求中，占據大比重的都是數據標注。
人工智能訓練師國家職業技能標準的發布，將有效促進人工智能訓練師職業規范化和規模化發展，帶動G質量就業，幫助實現社會生產力的整體躍升。
附件：政策標準 人工智能訓練師 國家職業技能標準發布
工信廳通裝函〔2022〕4號,加強智能制造前瞻性和戰略性問題研究,提升研究水平和支撐能力,決定成立國家制造強國建設戰略咨詢委員會智能制造專家委員會
將自動化視為可持續發展和增強基礎運營的新關鍵，同時說明了自動化反過來將如何促進員工升級價值鏈，專注于解決更有價值的問題
市場人工智能競賽發展趨勢,拆解人工智能競賽的價值意義,提出對人工智能競賽推動前沿技術落地的創新價值思考
政策層面,國內外不斷強化人工智能的戰略地位;技術及應用層面,以深度學習為代表的人工智能技術飛速發展;基于可信人工智能的產業實踐不斷深入
盤點了神經科學、認知科學、智能技術等相關L域的重要進展，同時還囊括了腦機接口、新型腦成像等學科熱點
現有人工智能企業超過11,000家,累計融資總額超過2,500億美元;累計融資金額則達到總額的95%，AI企業和融資活動集中在美、中、英等國家
解讀了百度智能云全新升級的智能對話平臺UNIT 7.0及三大引擎的技術先進性與應用價值,幫助企業促進營銷與服務的一體化升級
《藍皮書》主要結合教育部計算機L域本科教育教學改革試點工作計劃(101計劃)中《人工智能引論》課程建設階段性結果,對人工智能教與學的知識點歷史發展和建設思路進行思考
人工智能知識L域相關內容被分為智能系統基礎,搜索與優化,知識表達和推理,學習,智能體,計算機視覺,自然語言處理,模式識別,先進機器學習,機器人,知識系統,神經網絡和遺傳算法等13個知識點
設置了10個模塊和62個知識點(含9個進階知識點),希望學生們能了解符號主義人工智能,連接主義人工智能和行為主義人工智能以及人工智能融合交叉等歷史發展脈絡
A14K12 將K12四個年齡層次學生需要掌握的知識點分為智能感知,表示和推理,機器學習, 自然交互和社會影響五個方面,了解計算機通過傳感器感知環境的能力
提升人工智能系統穩定性,隱私保護技術占據可信人工智能技術研究主流;開展可信AI測試工具征集和可信AI試評估等落地實踐;發布了一系列研究成果
