生成式人工智能应用职业技能等级标准-国民经济分类号A2465 征求意见稿.pdf

T/CAICIXXXX—XXXX

生成式人工智能应用职业技能等级标准

1范围

本标准规定了生成式人工智能应用职业技能等级对应的人才工作领域、工作任务及职业技能要求等。

本标准是衡量从业人员技能水平和工作能力的尺度，是进行技能培训、技能鉴定、企业用人以及开

展国际劳务合作交流的主要依据。

本标准适用于人工智能训练人才和生成式人工智能人才的各种不同岗位的工作职责和能力要求、职

业技能培训、考核与评价、相关用人单位的人员聘用、培训与考核可参考使用。

2规范性引用文件

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，

仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其必威体育精装版版本（包括所有的修改单）适用于本

文件。

GB/T42755-2023人工智能面向机器学习的数据标注规程

GB/Z42759-2023智慧城市人工智能技术应用场景分类指南

GB/T42131-2022人工智能知识图谱技术框架

GB/T41867-2022信息技术人工智能术语

GB/T42018-2022信息技术人工智能平台计算资源规范

GB/T5271.31-2006信息技术词汇第31部分:人工智能机器学习

GB/T20090.2-2013信息技术先进音视频编码第2部分：视频

3术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

GB/T41867-2022界定的及下列术语和定义适用于本文件。

3.1人工智能平台artificialintelligenceplatform

为人工智能应用提供各类资源的软硬件系统。

[来源：GB/T42018-2022，3.1]

3.2人工智能artificialintelligence；AI

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学科人工智能系统（3.1.8）相关机制和应用的研究和开发。

[来源：GB/T41867-2022，3.1.2]

3.3人工智能服务器artificialintelligenceserver

信息系统中能够为人工智能应用提供高效能计算处理能力的服务器。

[来源：GB/T41867-2022，3.1.3]

3.4虚拟计算资源virtualcomputingresource

为人工智能应用提供信息处理能力（如储存、计算等）的逻辑设备。

3.5生成式对抗网络generativeadversarialnetworks

机器学习框架，由生成器和判别器组成，生成器接收随机噪声作为输入生成与真实数据相似的数据；

判别器区分生成的数据和真实数据。

3.6生成式神经网络generativeneuralnetworks

利用深度神经网络来学习数据分布并生成新数据的模型。

3.7深度学习deeplearning

使用具有多层结构的神经网络来学习数据的复杂模式。

3.8变分自编码器variationalautoencoder

通过将输入数据编码为低维度的隐向量，然后解码器将隐向量重新生成原始数据。

3.9注意力机制attentionmechanism

在神经网络中用于提高模型性能的技术，通过为不同部分分配不同的权重，使模型能够关注输入数

据的重要部分。

3.10人工智能加速处理器artificialintelligenceacceleratingprocessor

具备适配人工智能算法的运算微架构，能够完成人工智能应用加速运算处理的集成电路元件。

[来源：GB/T41867-2022,