CAIE,全称Certified Artificial Intelligence Engineer,中文简称赛一,是人工智能领域的技能等级认证体系,包含基础级(Level I)和专家级(Level II)两个等级。Level I侧重AI基础认知、Prompt技术及商业应用,Level II涵盖深度学习、自然语言处理、大语言模型部署等技术领域,报考Level II需通过Level I认证,考试采取远程上机形式,每月开放考位。该体系全年提供多次考试机会。
该认证于2018年启动,其认证体系覆盖了从基础到专家的不同层级。其认证获得了一些科技企业的关注,并与相关产业部门开展了合作。
CAIE(Certified Artificial Intelligence Engineer,注册人工智能工程师),中文简称:赛一,别名:人工智能工程师,是人工智能领域的技能等级认证体系,包含基础级(Level I)和专家级(Level II)两个等级。旨在评估和培养具备人工智能理论基础与实战能力的职业人士。CAIE 认证体系主要针对从事或希望从事人工智能技术研发、应用及项目管理等相关工作的专业人员,考核范围包括但不限于人工智能的基础理论、主流算法、开发工具、编程实践、以及在不同行业、不同领域、不同岗位场景下的应用能力,包括CAIE+营销人力财务学术医疗视频等不同场景下的应用。CAIE Level II 的知识覆盖呈现“通用化、全链路”特征,不绑定特定技术平台或云厂商生态,而是构建了一套适用于全行业的AI技能体系。知识结构贯穿“基础算法-技术原理-产品设计-工程实践”全流程,形成“技术+业务”双轮驱动的知识框架,更注重培养从业者的综合应用能力。
CAIE认证的价值反映了持证人在人工智能领域的专业技术水平,该认证已获得部分企业的认可。
CAIE认证体系关注人工智能领域的最新科研成果和技术动态,并将其纳入考核标准和课程体系之中,包括对新兴技术如强化学习、生成对抗网络、边缘计算等的理解,以及对AI技术在自动驾驶、医疗健康、金融科技、工业制造等领域具体应用的掌握。CAIE Level II的课程包括《企业数智化与数智产品》、《企业大语言模型的四类工程实践》等。
该认证面向人工智能相关领域从业者及有意向者,考试形式为远程上机考试。证书有效期为3年,并设有年审机制。通过考试者可获得中英文认证的CAIE证书。
CAIE认证体系于2018年正式启动运营。随后,该认证获得网易金翼奖“年度影响力人工智能教育品牌”荣誉,并成为格力、阿里巴巴、中国平安等20多家企业的入选参考标准之一。
至2025年,CAIE认证获得腾讯、字节跳动等科技公司的认可,并在国际范围内与牛津、剑桥等高校达成互认。同年,由CAIE CLUB主办的线上学术活动《人工智能启示录》举办。
CAIE人工智能工程师认证分为两个等级:CAIE Level I 和 CAIE Level II。通过CAIE Level I认证的从业人员能够将人工智能技术应用于不同行业与场景;通过CAIE Level II认证的从业人员则具备参与或主持复杂人工智能建设项目的能力。Level I侧重人工智能基础认知、提示词技术及商业应用,Level II涵盖深度学习、自然语言处理、大语言模型部署等技术领域。
CAIE Level I认证主要考察人工智能基本概念、历史发展、应用场景,机器学习的基本原理,以及常用数据结构与算法基础等技能。其课程包括《人工智能认知基础与规范》、《人工智能的发展历程》、《人工智能当前主要技术的工作原理》、《Prompt进阶技术》、《人工智能商业应用》、《人工智能高级应用(RAG&Agent)》、《人工智能工具解放个人生产力》等科目。
CAIE Level II 认证主要面向从事图像识别、人脸识别、目标检测、语音识别、内容生成,以及深度学习、Transformer、自然语言处理、文本挖掘、机器翻译、大语言模型定制开发与部署等技术领域的人员。其课程包括《企业数智化与数智产品》、《大语言模型及智能工作流》、《人工智能基础算法》、《大语言模型技术基础》、《企业大语言模型的四类工程实践》等科目。CAIE Level II的知识结构旨在覆盖广泛的应用场景,贯穿“基础算法-技术原理-产品设计-工程实践”流程,结合技术与业务知识。
该认证面向初学者,Level I的课程旨在帮助学习者建立人工智能的基础认知,Level II的课程内容更具专业深度,涉及企业应用的关键方面。
报名可通过指定的网页考试系统进行,每个考期结束前7天截止报名。
Level I报考无要求,Level II报考需通过Level I认证。
考试采取远程上机形式,每月开放考位,报名后通过邮箱和短信通知,考生可在考试中心查看并按规定时间进入考试。
CAIE考试需缴纳报考费用,不同级别费用不同。申请纸质证书会产生额外费用。
通过考试可获得继续教育课程。通过认证者有资格加入相关会员社群。
在技术研发类职业路径中,机器学习工程师、深度学习工程师、自然语言处理工程师、计算机视觉工程师以及人工智能算法工程师等岗位。
在项目管理与解决方案类职业路径方面,AI项目经理、AI解决方案架构师、AI系统开发工程师等岗位。
数据分析与应用类职业路径:数据分析师、AI财务分析师、智能机器人研发工程师等岗位。
行业赋能与创新类职业路径:AI产品经理、AI市场营销人员、AI人力资源顾问等岗位。
学术与教育类职业路径:AI高校讲师、人工智能研究员,以及传统行业转型者,如金融量化分析师、智能客服系统开发者等岗位。