一、机器学习基础
腾讯云AI训练师考试中，机器学习基础是核心模块，主要包括以下知识点：
- 监督学习与无监督学习的区别及应用场景
- 特征工程的定义与实现方式（自动/手工特征提取）
- 过拟合与欠拟合的识别及解决方法
考生需重点掌握数据标注方法、模型选择标准以及损失函数的设计原理。
二、数据处理与分析
数据预处理能力直接影响模型效果，高频考点包括：
- 缺失值处理的常用策略（删除/插补）
- 特征标准化与归一化的应用场景差异
- 使用Pandas进行数据清洗的具体操作
特别需注意数据标注规范与质量评估标准在项目开发中的应用。
三、深度学习框架应用
本模块聚焦主流框架的实践能力：
- TensorFlow与PyTorch的架构对比
- CNN在图像识别中的参数调优技巧
- RNN处理时序数据的应用限制
需结合腾讯云提供的AI开发环境完成模型部署测试。
四、腾讯云AI平台服务
平台服务能力考核重点包括：
- 图像识别API的调用与参数配置
- 语音合成服务的性能优化方案
- AI模型在云端的部署流程
需熟悉控制台操作及资源监控工具的用法。
五、模型优化与调参
该模块占考试实操题的40%，主要涉及：
- 超参数搜索策略（网格/随机搜索）
- 模型压缩与量化技术原理
- A/B测试在模型迭代中的应用
需掌握腾讯云智能钛平台上的模型调优工具。
考试重点围绕理论理解与平台实操两大维度展开，建议结合官方题库进行专项突破，同时通过腾讯云实验室完成至少3个完整项目演练，注意数据处理与模型优化的交叉考点在案例分析题中的综合应用。
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