感知與知覺（六級）

學習和記憶

概念和思維

語言和交流

認知控制和執行功能

程式設計技能：掌握至少一種主流程式語言，如Python、Java、C 等，熟悉資料結構和演算法，並且能夠在程式碼中實現。

數學基礎：包括線性代數、機率論、統計學、微積分等數學基礎知識，這些知識在機器學習和深度學習等領域都有應用。

機器學習演算法：掌握常見的機器學習演算法，如迴歸、決策樹、支援向量機、隨機森林等，以及它們的實現方式和最佳化技巧。

深度學習演算法：掌握深度學習演算法，如卷積神經網路、循環神經網路、注意力機制等，以及它們的實作方式和最佳化技巧。

資料處理：熟悉資料預處理、資料清洗、資料轉換等資料處理技術，能夠針對不同的資料類型和格式進行對應的資料處理。

電腦視覺：了解電腦視覺的基本原理和方法，如影像處理、特徵提取、目標偵測、語意分割等。

自然語言處理：了解自然語言處理的基本原理與方法，如文字處理、字詞向量表示、情緒分析、機器翻譯等。

強化學習：了解強化學習的基本原理與方法，如馬可夫決策過程、Q-learning、策略梯度等。

模型部署與調優：了解模型部署和調優的基本原理與方法，包括模型壓縮、模型加速、模型最佳化等。

程式設計技能：深入掌握至少一種主流程式語言，如Python、Java、C 等，熟悉高效能運算和分散式運算技術，並且能夠在程式碼中實現複雜的演算法和模型。

數學基礎：深入掌握線性代數、機率論、統計學、微積分等數學基礎知識，能夠運用高階數學知識來解決實際問題。

機器學習演算法：深入掌握各種機器學習演算法，包括傳統機器學習演算法如支援向量機、決策樹、整合學習等以及深度學習演算法如卷積神經網路、循環神經網路、注意力機制等，並且能夠根據不同任務的需求選擇和調優適合的演算法。

強化學習演算法：深入掌握強化學習演算法的理論與實踐，包括基於價值函數的方法、基於策略梯度的方法、基於演化演算法的方法等，以及它們在實際場景中的應用。

無監督學習演算法：深入掌握各種無監督學習演算法，包括聚類、降維、生成模型等，能夠根據不同資料類型和場景選擇合適的無監督學習演算法，並且能夠進行有效的資料探索和分析。

自然語言處理：深入掌握自然語言處理的基本理論和方法，包括文字處理、語言模型、序列到序列模型、語意理解等，並且能夠應用自然語言處理技術解決實際問題，如智慧客服、智慧翻譯、自動摘要等。

電腦視覺：深入掌握電腦視覺的基本理論和方法，包括影像處理、特徵提取、目標偵測、影像分割等，並且能夠應用電腦視覺技術解決實際問題，如人臉辨識、物體辨識、影像生成等。

自動駕駛：深入掌握自動駕駛的基本理論和技術，包括感測器融合、環境感知、路徑規劃等，並且能夠應用自動駕駛技術解決實際問題，如自動駕駛汽車的開發和實現

大數據技術：掌握大數據技術，包括資料儲存、資料探勘、分散式運算等，能夠處理大規模的資料集並提取有用的資訊。

高效能運算技術：了解高效能運算技術，包括GPU加速、分散式運算、雲端運算等，能夠利用這些技術提升演算法的運算速度與效率。

軟體工程：熟悉軟體工程的基本理論和方法，包括程式碼管理、版本控制、測試和調試等，能夠寫出高品質、可維護的程式碼並進行有效的測試和調試。

管理和領導：具備管理和領導力，能夠在團隊中發揮領導作用，有效地組織和協調團隊成員的工作，推動專案的進展和實現

包括線性代數、微積分、機率論、統計、離散數學、演算法和資料結構等

如Python、C 、Java、MATLAB、R等，以及相關的開發工具和函式庫，如TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、NumPy等

包括監督學習、無監督學習、強化學習、神經網路、卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器等

如邏輯迴歸、支援向量機、隨機森林、深度神經網路、卷積神經網路等，並掌握如何設計、訓練和最佳化這些模型

包括資料清洗、特徵提取、資料視覺化、資料分析和資料探勘等，掌握常用的資料處理和分析工具和函式庫，如Pandas、NumPy、Scikit-learn等

熟悉深度學習在電腦視覺、自然語言處理、語音辨識等領域的應用，了解常用的深度學習模型和演算法，如目標偵測、影像分割、文字分類、語音辨識等，並掌握如何應用這些模型來解決實際問題

了解常用的最佳化演算法和加速技術，如梯度下降演算法、自適應學習率演算法、批歸一化、卷積計算等，以及如何在實際應用中提高深度學習演算法的效率和準確率

掌握如何將AI技術應用於實際場景，如何評估與優化模型效能，如何與團隊成員合作解決問題等

費雪公式（MV=PQ）

估值方法

財務報告分析方法