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AI 人工智能技术等级考AI Technology Certification
8 级完整大纲Full 8-level syllabus
笔试线上作答，80 分通过；3 级起加现场实操（3–5 级 2 小时、6–8 级 3 小时），笔试与实操均达标方可通过。无论年龄一律从 1 级考起。Written tests online (pass ≥ 80). Hands-on builds from L3 (2h for L3–5, 3h for L6–8). Both must pass. Everyone starts at L1.
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笔试Written
- 信息与设备Devices & info：认识电脑/平板/手机、输入输出设备、开关机与文件保存等基本操作computers/tablets/phones, I/O devices, basic operations
- 计算思维启蒙Thinking：把一件事拆成有序步骤（顺序结构），找简单规律break tasks into ordered steps; spot patterns
- 图形化编程认知Block coding：认识积木式界面、角色与舞台，让指令按顺序执行blocks, sprites & stage, run instructions in order
- 数据初识Data：文字/数字/图片/声音都是"信息"text, numbers, images, sound are all "information"
- 身边的 AIEveryday AI：识别生活中的 AI，理解"AI 是机器帮人做判断"recognize AI around us; "AI helps machines decide"
- 数字公民Digital citizen：健康用眼、保护个人信息、文明上网eye health, privacy, good online manners
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笔试Written
- 图形化编程Block coding：事件、循环、条件、变量、广播（Scratch 等）events, loops, conditionals, variables, broadcasts
- 三种基本结构Three structures：顺序 / 循环 / 分支 的识别与运用sequence / loop / branch
- 算法Algorithms：用流程图描述解题，初识"排序、查找"思想flowcharts; intro to sorting & searching ideas
- 数据Data：变量、简单统计、坐标variables, simple stats, coordinates
- 网络与安全Net & safety：互联网是什么、强密码、辨别网络风险what the internet is, strong passwords, online risks
- AIAI：机器"学习"概念、按特征分类、"训练数据=给机器看的例子"how machines "learn", classification, training data
- 进制启蒙Binary：认识二进制（0/1）intro to binary (0/1)
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笔试Written
- 前端三大语言职责Web's 3 languages：HTML 管结构、CSS 管样式、JavaScript 管行为HTML=structure, CSS=style, JS=behavior
- 网页结构Page structure：常用标签、浏览器如何打开网页common tags, how a browser opens a page
- 读代码Read code：能读懂简单 HTML/CSS 并预测效果read simple HTML/CSS and predict the result
- 文本编程入门Text coding：变量、数据类型、输入输出、顺序/分支/循环variables, types, I/O, control flow
- 进制Binary：二进制 ↔ 十进制简单互转binary ↔ decimal
- 网址URL：什么是 URL、网站与网页的区别what a URL is; site vs. page
- AI：监督学习、数据标注、"训练→预测"流程supervised learning, labeling, train→predict
实操 2hBuild · 2h
- 用 HTML + CSS 制作一个静态网页（个人介绍页 / 主题页）Build a static web page with HTML + CSS
- 包含标题、文本、图片、链接、简单布局与配色headings, text, images, links, simple layout & color
- 代码结构清晰clean, readable structure
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笔试Written
- JavaScript：函数、事件、DOM（获取/修改网页元素）functions, events, DOM manipulation
- 数据结构入门Data structures：数组/列表、对象/字典arrays/lists, objects/dicts
- 程序设计Program design：分解为函数，调试排错思路decompose into functions; debugging
- CSS 布局CSS layout：盒模型、Flex 基础、响应式概念box model, Flex, responsive basics
- 算法Algorithms：冒泡排序/线性查找，初步复杂度直觉bubble sort/linear search; complexity intuition
- 网络Network：HTTP 请求/响应，前端如何取数据（认识 API）HTTP req/res; what an API is
- AI：常见 AI 任务，体验训练简单模型（如 Teachable Machine）common AI tasks; train a simple model
实操 2hBuild · 2h
- 做一个有交互的网页应用（计算器 / 小测验 / 待办清单）Build an interactive web app (calculator / quiz / to-do)
- 用 JS 响应用户操作、动态更新页面use JS to respond to input and update the page
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笔试Written
- 主力语言Core language：Python 系统化——函数、模块、文件读写、异常Python — functions, modules, file I/O, exceptions
- 数据结构Data structures：列表/字典/集合/栈/队列，按场景选结构list/dict/set/stack/queue; pick the right one
- 算法Algorithms：排序查找进阶、递归入门、大 O 初步sorting/search, recursion, big-O basics
- 数据处理Data work：读取/清洗/统计、简单可视化read/clean/analyze, simple charts
- 网络协议Protocols：HTTP 方法、状态码、JSON、调用公开 APIHTTP methods, status codes, JSON, calling APIs
- 版本控制Version control：git 概念（仓库/提交/历史）、命令行基础git basics, command line
- AI：机器学习流程、过拟合直觉、调用 AI 模型 APIML workflow, overfitting, calling model APIs
实操 2hBuild · 2h
- 用 Python 完成数据处理 / 小工具项目A Python data or tool project
- 如调 API 取数并分析可视化，或一个命令行程序e.g. fetch & visualize API data, or a CLI program
- 逻辑清晰、有基本错误处理clear logic, basic error handling
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笔试Written
- 架构Architecture：客户端/服务器模型、前后端分离client/server, front-back separation
- 后端入门Backend：路由、请求处理，用框架搭服务（Flask/Express 等）routing, request handling, web frameworks
- 数据库Databases：关系型数据库与 SQL（增删改查）、表/主键、数据建模入门relational DB & SQL (CRUD), tables/keys, modeling
- 网络Network：URL 组成、DNS、HTTP/HTTPS、Cookie/SessionURL parts, DNS, HTTP/HTTPS, cookies/sessions
- git：分支、合并、远程仓库、协作流程branches, merges, remotes, collaboration
- 软件工程Engineering：需求拆解、模块化、基本测试意识requirements, modularity, testing mindset
- AI：把 AI 能力集成进应用、提示工程基础integrate AI into apps; prompt basics
实操 3hBuild · 3h
- 开发含前端 + 后端 + 数据库的小型全栈应用Build a small full-stack app (front + back + DB)
- 如留言板 / 简单博客 / 任务系统，实现数据存取与展示e.g. guestbook / blog / task system with data storage
- 用 git 管理代码manage code with git
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笔试Written
- 系统设计System design：分层架构、RESTful API 设计、协作规范layered architecture, RESTful API, conventions
- 数据库进阶DB advanced：多表关系、JOIN、索引概念、数据一致性relations, JOINs, indexes, consistency
- 网络与部署Deploy：服务器/云服务、域名与部署、HTTPS/证书、环境变量servers/cloud, domains, HTTPS/certs, env vars
- 工程化Engineering：git 协作（PR/评审）、依赖管理、基础 CI、日志调试git PRs/review, dependencies, basic CI, logging
- 安全Security：常见 Web 安全（注入/越权/敏感信息）基础意识common web security awareness
- AI 应用开发AI apps：智能体/工作流、检索增强（RAG）直觉、AI 辅助编程agents/workflows, RAG intuition, AI-assisted coding
实操 3hBuild · 3h
- 设计并实现一个集成 AI 能力的完整应用Design & build a complete AI-integrated app
- 含合理架构、数据库、API 与部署上线with sound architecture, DB, API and deployment
- 使用 git 协作式工作流using a collaborative git workflow
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笔试Written
- 软件工程综合Engineering：架构权衡、可扩展性/可维护性、性能优化trade-offs, scalability, maintainability, performance
- 算法与数据结构Algorithms & DS：综合应用及复杂度分析applied, with complexity analysis
- 服务化Services：缓存、消息、并发初步caching, messaging, intro to concurrency
- 数据工程Data engineering：数据建模、数据管线、隐私与合规modeling, pipelines, privacy & compliance
- AI 系统AI systems：模型选择与评估、微调/提示优化、智能体编排、AI 伦理与安全model selection/eval, fine-tuning, agent orchestration, AI ethics
- DevOps：完整交付链（版本控制→测试→部署→监控）full delivery: version control → test → deploy → monitor
实操 3hBuild · 3h
- 从 0 构建一个有真实价值的产品级项目（融合 AI）Build a real, production-grade AI product from scratch
- 覆盖需求分析、架构设计、全栈实现、数据库、部署与文档covering analysis, architecture, full-stack, DB, deploy & docs
- 体现工程规范与产品思维（呼应 Build in Public）showing engineering rigor & product thinking