摘要：人工智能训练师的考核通常分为实操考核和理论考核两个部分。实操考核：主要考核的是训练师的实际操作水平，例如能否准确把握训练过程中的技术要求、能否...

人工智能训练师的考核通常分为实操考核和理论考核两个部分。

实操考核：主要考核的是训练师的实际操作水平，例如能否准确把握训练过程中的技术要求、能否熟练掌握人工智能相关算法和框架的知识等。

理论考核：旨在考察训练师的理论知识水平，针对不同类型的课程会有相应的理论考核内容，例如深度学习专业训练师会通过考核证明自己对TensorFlow，Pytorch，Keras等深度学习框架有所了解。

拓展：另外，训练师还需要具备实时调试技巧以及解决现场问题的能力，以及对模型结果进行分析和评价的能力。这些对于一位高素质的AI训练师而言都是必不可少的能力，因此他们还需要在职的过程中通过实践和反复的练习来熟练掌握并应用各种AI算法和技术，也要持续不断的提升自身的能力。