人工智能训练师技能等级认定四级技能考核评分表样卷.docx

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1、广东省职业技能等级认定试卷人工智能训练师技能等级认定四级技能考核评分表样卷001总成绩表序号试题名称配分得分权重最后得分备注1垃圾分类数据集规范2020%1.1能正确使用python内置os库加载数据集文件88%1.2根据图像格式提出修改意见，修改意见中包含问题原因及解决方法66%1.3根据图像通道提出修改意见，修改意见中包含问题原因及解决方法66%垃圾分类数据集处理4040%2.1能正确修改Q2-l.py文件筛除非JPG格式的图像数据1010%2.2能正确修改Q2-l.py文件筛除非RGB通道的图像数据1010%2.3能正确编写Q2-2.py文件去除数据集中非JPG格式图像数据1010%2.

2、4能正确编写Q2-2.py文件去除数据集中非RGB通道图像数据1010%学生成绩数据集综合应用4040%3.1能正确使用python读取学生成绩数据集88%3.2能对数据集进行缺失值、重复值和异常值的查找和处理，并显示前五行数据88%3.3能正确编写分析成绩分布并绘制柱状图代码66%3.4能正确编写分析年龄属性并绘制箱线图代码66%3.5能正确编写计算与学生成绩的相关性系数代码66%3.6能正确编写绘制与学生成绩相关性最高的五个属性热力图代码66%统分人：年月日一、垃圾分类数据集规范(20分)序号考核内容考核要点配分评分标准扣分得分1垃圾分类数据集规范能正确使用python内置。s库加载数据集

3、文件8分使用python的os库加载数据集正确得分，错误不得分2根据图像格式提出修改意见，修改意见中包含问题原因及解决方法6分未提出图像中包含非JPG格式图片扣2分，未提出除去非JPG格式图片办法扣4分3根据图像通道提出修改意见，修改意见中包含问题原因及解决方法6分未提出图像中包含非RGB通道图片扣2分，未提出除去非RGB通道图片办法扣4分合计20分否定项：若考生发生下列情况之一，则应及时终止其考试，考生该试题成绩记为零分。(1)考生没按规定要求使用设备。(2)出现扰乱正常比赛秩序等行为。(3)造成人身伤害或设备损坏。评分人核分人：二、垃圾分类数据集处理(40分)序号考核内容考核要点配分评分标

4、准扣分得分1垃圾分类数据集处理能正确修改Q2-l.py文件筛除非JPG格式的图像数据10分文件修改错误扣6分，输出数据集中仍包含非JPG格式图片数据扣4分2能正确修改Q2-i.py文件筛除非RGB通道的图像数据10分文件修改错误扣6分，输出数据集中仍包含非RGB通道图片数据扣4分3能正确编写Q2-2,py文件去除数据集中非JPG格式图像数据10分文件编写错误扣6分，输出数据集中仍包含非JPG格式图片数据扣4分4能正确编写Q2-2,py文件去除数据集中非RGB通道图像数据10分文件编写错误扣6分，输出数据集中仍包含非RGB通道图片数据扣4分合计40分否定项：若考生发生下列情况之一，则应及时终止其

5、考试，考生该试题成绩记为零分。(1)考生没按规定要求使用设备。(2)出现扰乱正常比赛秩序等行为。(3)造成人身伤害或设备损坏。评分人核分人：三、学生成绩数据集综合应用(40分)序号考核内容考核要点配分评分标准扣分得分1学生成绩数据集综合应用能正确使用python读取学生成绩数据集8分使用python加载数据集正确得分，错误不得分2能对数据集进行缺失值、重复值和异常值的查找和处理，并显示前五行数据8分未能正确处理数据集扣4分，未能显示前五行数据扣4分3能正确编写分析成绩分布并绘制柱状图代码6分未能正确分析成绩分布扣2分，未能绘制柱状图扣4分4能正确编写分析年龄属性并绘制箱线图代码6分未能正确分析

6、年龄属性扣2分，未能绘制箱线图扣4分5能正确编写计算与学生成绩的相关性系数代码6分未能正确计算数据相关性系数不得分6能正确编写绘制与学生成绩相关性最高的五个属性热力图代码6分选取属性错误扣2分，未能绘制热力图扣4分合计40分否定项：若考生发生下列情况之一，则应及时终止其考试，考生该试题成绩记为零分。(1)考生没按规定要求使用设备。(2)出现扰乱正常比赛秩序等行为。(3)造成人身伤害或设备损坏。评分人：年月日核分人：年月日广东省职业技能等级认定统一试卷人工智能训练师技能等级认定四级技能考核试卷001注意事项1、考试时间：120分钟。2、请首先按要求在试卷的标封处填写您的姓名、准考证号和所在单位的

7、名称。3、请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写您的答案。nl411|4、不要在试卷上乱写乱画，不要在标封区填写无关的内容。四五六总分得分得分评分人一、垃圾分类数据集规范1 .基本情况：本题分值：20分(2)考核时间：30min考核形式：实操设备设施材料准备：表1设备设施材料清单序号名称规格单位数量备注1人工智能训练师主机CPU:性能不低于九代i5内存：不少于16GB操作系统:WindowslO深度学习模型训练平台：数据处理平台、人工智能实验平台、模型训练平台开发语言:Python3.764bit开发工具:PythonIDE；数据标注平台配件：鼠标、键盘及显示器等配件台12 .具体考核

8、要求：现有经过数据采集代码采集的一组垃圾分类数据集，为了利用这组数据集进行垃圾分类模型的训练，研究人员需要对现有数据进行评估与处理，已知垃圾分类模型训练所要求的数据要求为RGB通道的JPG格式图像，请完成下述要求：(1)能够使用python内置os库加载数据集文件，并将代码文件保存为Ql.py；(2)结合模型训练所需图像格式要求提出修改意见，将修改意见填写在Commentsl.doc文档中；(3)结合模型训练所需图像通道要求提出修改意见，将修改意见填写在Commentsl.doc文档中。二、垃圾分类数据集处理1 .基本情况：本题分值：40分考核时间：40min考核形式：实操设备设施材料准备:表

9、2设备设施材料清单序号名称规格单位数量备注1人工智能训练师主机CPU:性能不低于九代i5内存：不少于16GB操作系统:WindowslO深度学习模型训练平台：数据处理平台、人工智能实验平台、模型训练平台开发语言:Python3.764bit开发工具：PythonIDE；数据标注平台配件：鼠标、键盘及显示器等配件台12 .具体考核要求针对上一题中垃圾分类模型训练数据要求，现有垃圾分类数据集采集代码的Q2-l.py文件，请完成下述要求：(1)能够修改垃圾分类数据采集代码Q2-l.py文件筛除非JPG格式的图像数据；(2)能够修改垃圾分类数据采集代码Q2-l.py文件筛除非RGB通道的图像数据；(3

10、)能够编写去除垃圾分类数据集中非JPG和非RGB图像数据处理代码，并将文件保存为Q2-2.py；(4)修改后垃圾分类数据采集代码Q2-l.py文件和数据处理代码Q2-2.py文件能够正常运行。得分评分人三、学生成绩数据集综合应用1 .基本情况：本题分值*40分考核时间：50min考核形式：实操设备设施材料准备：表3设备设施材料清单序号名称规格单位数量备注1人工智能训练主机CPU:性能不低于九代i5内存：不少于16GB操作系统:WindowslO深度学习模型训练平台：数据处理平台、人工智能实验平台、模型训练平台开发语言：Python3.764bit开发工具：PythonIDE；数据标注平台配件：

11、鼠标、键盘及显示器等配件台12 .具体考核要求现有经过数据采集得到的学生成绩数据集，数据集中包括学生的成绩、年龄等数据，为了使数据可视化呈现出来，请完成下述要求：(1)能够使用python读取student-mat.csv学生成绩数据集，并将代码文件保存为Q3.py；(2)能够对原数据集数据进行数据预处理，数据预处理操作包括查找和处理缺失值、重复值和异常值，处理完成之后显示前五行数据，并将代码文件保存为Q3.py；(3)能够对处理后的数据集数据做数据分析和数据可视化，具体操作如下：分析成绩分布并绘制柱状图；分析年龄属性并绘制箱线图；完成之后将代码文件保存为Q3.py；(4)能够计算出数据集中各

12、数据与学生成绩的相关性系数；(5)能够使用与学生成绩相关性最高的前五个属性绘制热力图，并将代码文件保存为Q3.py。广东省职业技能等级认定试卷人工智能训练师技能等级认定四级技能考核试卷准备通知单(考场)样卷001一、垃圾分类数据集规范1.基本情况本题分值：20分考核时间:30min考核形式：实操设备设施材料准备:表1设备设施材料清单序号名称规格单位数量备注1人工智能训练师主机CPU:性能不低于九代i5内存：不少于16GB操作系统:WindowslO深度学习模型训练平台：数据处理平台、人工智能实验平台开发语言:Python3.764bit开发工具：PythonIDE；数据标注平台配件：鼠标、键盘及显示器等配件台1说明：考场在实施考核时，应该根据清单和要求充分准备好设备。二、垃圾分类数据集处理1.基本情况本题分值：40分考核时间：40min考核形式：实操设备设施准备：序号名称规格单位数量备注1人工智能训练师主机CPU:性能不低于九代i5内存：不少于16GB操作系统:WindowslO深度学习模型训练平台：数据处理平台、人工智能实验平台开发语言:Python3.764bit开发工具：PythonIDE；数据标注平台配件：鼠标、键盘及显示