不会AI就失业？三门AI相关认证推荐

根据Gartner的最新报告，到2027年，全球约80%的软件工程师将需要提升技能，以跟上生成式AI技术日益增长的需求。这意味着软件开发行业即将迎来重大变革，AI将成为未来软件开发的核心推动力。

短期：生产力提升初见成效

Gartner认为，在短期内，AI工具将通过支持开发者现有的工作，带来适度的生产力提升。这一阶段，AI主要充当开发者的辅助工具，帮助其更高效地完成任务。目前，这一趋势已开始显现，特别是对于资深开发者而言，AI的应用带来了显著的便利。

中期：进入AI原生时代

随着AI技术的不断演进，中期阶段将看到AI在软件工程中的影响进一步扩大。届时，许多开发任务将实现自动化，AI将在编写代码中扮演更为主动的角色，开发者将更多地扮演“指导员”的角色，负责引导AI在具体任务中的应用。Gartner高级分析师Philip Walsh指出，”在AI原生时代，软件工程师将采用‘AI优先’的思维方式，主要专注于为AI代理提供任务相关的上下文与约束条件。”

这一阶段，开发者需要掌握自然语言提示工程和检索增强生成（RAG）等新技能，以更好地与AI协作。

长期：AI工程师的崛起

Gartner认为，随着AI技术的进一步成熟，行业对具备AI开发能力的工程师需求将持续增长。企业对于AI软件的需求不断上升，推动了“AI工程师”这一新型软件专业人才的兴起。Walsh强调，AI工程师将同时具备软件工程、数据科学和AI/机器学习的技能，成为行业中最受追捧的人才之一。

尽管有一些关于AI可能取代人类工程师的猜测，Gartner认为，AI不会完全取代人类工程师，而是改变他们的角色。Walsh表示，“人类的专业知识和创造力在开发复杂且创新的软件时始终不可或缺。”

提升AI技能的迫切需求

目前，许多企业已经意识到AI技能的重要性，愿意为具备AI技能的技术人员支付更高的薪水。例如，AWS的研究显示，拥有AI技能的员工在薪酬上可以获得高达31%的溢价。

另一份来自求职平台Indeed的报告指出，AI技能已成为最具财务回报的职业技能之一，拥有这些技能的员工年薪平均可达17.4万美元。

企业应如何应对？

Gartner建议，企业应积极投资AI开发平台，以更高效地构建AI能力。这一举措不仅需要软件开发人员提升技能，还需要数据工程和平台工程团队的支持。通过不断的技能提升，企业和工程师将能够在AI驱动的软件开发时代占据有利位置。

生成式AI的崛起不仅改变了软件工程的未来，也为企业和工程师带来了新的机遇和挑战。如何在这场技术变革中抓住机遇，成为行业的佼佼者，将是未来几年中各大企业和工程师们必须思考的关键问题。

对于个人而言，提升自己的AI相关技能才能在当前恶劣的求职环境中脱颖而出。承制科技推荐下列三门AI相关认证，助力大家在职场中大展身手，不仅提升专业技能，更能赢得更多职业发展机遇与挑战的主动权。

01

工信部人工智能AI认证课程

中级

课程内容覆盖了职场人士办公的方方面面，如一键生成PPT、流程图，批量设计海报，生成数字人视频，甚至24小时直播等场景。不仅如此，高阶应用还会教您如何训练自己的AI大模型，生成您的保险理财小助手、数据分析小助手。最后，对于不会编程的小白，您也可以让他给您写代码，帮您爬取一些数据，进行数据分析和展示。让您在职场中如虎添翼，游刃有余。我们的人工智能中级认证课程体系专注于提供实践中的应用技能，并通过具体的操作案例来加深您的理解和技能。这一体系旨在帮助您不仅理解AI的基本原理，而且能够在实际工作中运用AI技术来提高效率和产出。

报名要求

中级没有条件

课程内容

AI基本原理与基本工具介绍

这个模块是整个课程的基石，您将会会人工智能的基础原理、核心概念、发展历程以及主要的应用领域。此外，我们还会介绍当前市场上最好最主流的AI工具和平台，帮助您建立起对人工智能工具的基本认识。

AI基本命令使用—掌握提示词的万能钥匙

在这部分，您将学会如何有效地与AI系统交互，包括如何构建有效的Prompt(提示词)，如何追问以获取更准确的信息，以及如何纠正AI的偏差，确保输出的质量。只要您学会Prompt的五步法，就可以掌握所有与人工智能的对话能力。并教会您拥有自己的智能体，比如金融小助手，保险小助手，法务小助手等等。

AI基础技能篇

在AI基础技能篇中，您将学会如何利用AI技术一键制作PPT和流程图。这将通过实际的应用练习和案例分析，使您能够掌握将AI技术应用于报告、公告、邮件和PPT等撰写的技能。

AI市场与产品能力篇

• 在市场能力方面，您将学会如何利用AI技术进行市场调研，包括搜索网页数据、自动生成市场调研报告，以便更好地了解市场趋势和竞争态势。
• 在产品能力方面，您将学会如何运用AI技术进行用户研究，包括分析用户行为、识别用户需求，以及利用AI自动生成访谈记录，从而提高产品设计和研发的针对性。
• 在产品能力方面，您还将学习如何利用AI技术进行商业模式分析，包括撰写商业方案、优化商业模式，以及运用AI技术进行商业模式的创新和优化，以提高企业的竞争力和盈利能力。

AI管理能力篇

在这个课程里，您将学会如何用AI来管理项目的预算、资源分配、风险评估以及进度跟踪

AI通用能力篇

在这个模块中，您将学会如何运用AI技术进行面试，包括模拟面试情境、面试问题的制定以及如何评估候选人的回答。通过这个模块，您将能够更好地利用AI技术来优化您的面试流程，从而更有效地找到合适的人才。

AI运营能力篇

• AI运营数据分析：您将学会如何使用AI工具进行数据挖掘、分析和可视化，从而更好地理解用户需求、市场趋势和运营效果。这将帮助学员做出更明智的决策，提高运营效果。
• AI撰写运营文案：通过学习AI技术，您将能够生成更具针对性和吸引力的运营文案。这将有助于提高用户参与度、转化率和留存率，从而提升运营效果。
• AI制作运营视频：您将学会如何使用AI工具制作运营视频，包括视频剪辑、特效处理和语音合成等。这将使学员能够快速创建高质量的视频内容，吸引更多用户关注。并且还将学会制作数字人进行24小时直播。
• AI一键生成设计图：通过学习AI技术，您将能够生成各种设计元素，如海报、插图和排版等。这将帮助学员快速创建专业级的设计图，提升品牌形象和吸引力。
• AI优化设计图进阶：在这一部分，您将学会如何运用AI技术进行高级设计，包括自定义设计元素、创建独特风格和优化设计效果等。这将使学员能够为公司或个人品牌创建独特的设计风格，提高设计质量和影响力。

02

工信部人工智能AI认证课程

高级

高级认证在知识深度与广度上远超中级认证，涵盖更复杂的算法、高级应用技能以及解决复杂问题的能力，适用于已具备基础并期望在人工智能领域深入发展的专业人士。中级认证则侧重于基础知识和常见应用场景，为初学者或希望进入该领域的职场人士提供起点。

报名要求

需要本科以上学历

课程内容

前半部门课程与中级课程内容和时间保持一致，以下为在中级基础上增加的高级课程内容：

面向未来的视角与当前实

在本部分，我们将深入探讨人工智能的当前发展进度和未来的可能趋势。通过“超体”电影片段的启迪，我们将引导学员领悟AI技术的未来可能性，并分析科技发展的历程，从电脑到移动设备，再到界面趋于无形的转变。我们还将探讨语音技术如何逐步成为人机交互的主流方式，并展望AI如何替代甚至超越人类的知觉和认知功能。最终目标是理解人工智能如何构建新一代的智能终端和机器人，实现超越当前技术限制的飞跃。

SORA模型和大模型的理解与应用

本部分将着重于SORA模型的学习，让学员从基本原理到应用实例了解大模型的工作机制和威力。我们会通过SORA模型，探讨如何从基础开始构建和理解扩散模型，为学员在职场中应用这些技术打下扎实的基础。

LLM（大型语言模型）的探索

在这一部分，学员将全面了解大型语言模型（LLM）的构造与功能。我们将深入探讨如何通过这些先进的机器学习框架来解决复杂的语言处理问题，这对于在AI行业中谋求职业发展至关重要。

NLP原理与技术实操

本部分将带领学员深入了解自然语言处理（NLP）的基础原理和关键技术。课程将涵盖从文本分析到情感识别的各个方面，帮助学员掌握职场所需的关键AI技能。

从零开始搭建你的大语言模型

这一部分课程将指导学员如何从无到有搭建自己的大型语言模型。从硬件条件到软件技能，我们将提供一步一步的指导，帮助学员实现个人技术提升和职业转型。

培训相关

1.5个月为一个周期的晚课，内含直播+录播+题库+班级群

考试相关

• 考试安排：上课结束之后统一安排考试
• 考试形式：线上机考
• 考试题型：单选题，100道，满分100分，60分通过，考试时间100分钟
• 题库数量：中级290，高级200
• 考试下证书：考完一个半月下证书，纸质证书，证书可查
• 证书有效期：终生有效

证书样例

03

CAISP人工智能安全认证专家

人工智能安全认证专家(Certified Artificial Intelligence Security Professional，CAISP)由国际云安全联盟大中华区发布，旨在为从事AI(含AI安全)的研究、管理、运营、开发以及网络安全等从业人员提供一套全面覆盖AI安全领域、跨领域综合能力培养、实践导向与案例分析、结合全球视野与法规治理的AI安全课程。

CAISP学习对象

• AI行业相关人员：AI工程师与开发者、AI安全工程师、AI应用终端用户；
• 安全相关人员：安全研究员、合规与风险管理专员、网络安全从业者；
• 其他：政策制定者和监管机构、科技管理者、在校学生。

CAISP课程内容

模块	培训内容
AI安全概述篇	AI与AI安全基本概念AI与安全衍生技术发展脉络
技术基础篇	常见AI算法与模型介绍AI模型与算法安全性分析数据隐私保护与安全措施
安全风险篇	大模型安全风险概述典型攻击与应对策略：提示攻击、对抗攻击、梯度泄露攻击、推理攻击、模型萃取攻击、供应链攻击、应对策略防御机制解析
政策与治理篇	国内外AI安全法律法规、标准规范分析AI安全治理框架
全生命周期管理篇	DevSecOps与AIAI安全需求分析与设计安全的AI系统开发指南与实践AI安全测评框架应用AI渗透测试技术与方法AI安全运营保障体系建设
标准与评估篇	AI安全框架AI成熟度模型应用与评估AI安全标准与测评认证实践
特别篇ChatGPT的安全影响	恶意行为者利用LLM的安全分析 防御者如何将LLM应用于网络安全恶意提示词攻击的防范措施 企业安全使用ChatGPT的最佳实践
实践案例篇	现实世界中的AI安全问题深度分析解决方案制定与应对策略关键领域的AI安全最佳实践案例行业大模型应用及安全实践案例
伦理与未来发展	AI伦理道德挑战与分析典型场景下的AI伦理道德风险未来发展趋势
考前串讲	考前要点讲解与考前练习

CAISP考试相关

线上考试，考试题型为单选题和多选题，共60道题，90分钟考试时间。获得70%以上的成绩通过考试。

CAISP证书样例