第二届中华人民共和国职业技能大赛人工智能工程技术赛项样题
资源内容介绍
在第二届中华人民共和国职业技能大赛的人工智能工程技术赛项中，参赛者面对的是一系列与自然语言处理技术相关的具体任务和挑战。整个赛项的核心在于运用编程技能解决实际问题，并且要求参赛者在规定时间内完成指定的项目任务。参赛者需要正确使用赛场提供的高性能GPU工作站、人工智能教学实验平台以及前端设备应用实训平台，利用PyTorch深度学习框架进行技术实现。其中，自然语言处理技术应用成为重点考察领域，参赛者需要根据项目需求开发和维护AI应用代码，并将结果和代码文件妥善保存。对于这些任务，赛事提出了详细的职业素养和安全意识要求，如正确使用设备、遵守操作规范、尊重考评人员等。赛事还强调了对选手在竞赛中可能出现的不当行为制定了扣分规则。例如，操作不当导致设备损坏或事故，以及不符合职业规范的行为，都可能导致扣分甚至取消比赛资格。具体竞赛任务包括自然语言处理技术应用，其中涉及句子词性分析，这是自然语言处理中的一项基础但至关重要的任务。词性分析的目的是对句子中的每个单词进行词性标注，这有助于理解和处理自然语言。在机器翻译、信息检索和文本分类等应用中，词性分析能提供重要信息，提高相关任务的准确性。赛项明确指出了竞赛环境要求包括硬件和软件资源。硬件资源主要是高性能的GPU工作站等设施，而软件资源则限定为使用“task1”文件夹内的PyTorch深度学习框架。竞赛任务还要求参赛者使用公开的nltk-Universal POS tags数据集完成词性分析模型的测试和开发。参赛者在完成竞赛任务时，需遵循一系列操作流程，包括但不限于：导入依赖模块、设置随机种子、定义并测试模型、数据准备与处理、创建自定义数据集类以及设置批处理大小。赛事提供了一系列代码示例和待填空的提示，参赛者需要在规定的时间内，根据自己的理解完成代码编写并进行结果的保存。值得注意的是，参赛者需要使用.py文件保存完成的代码，并且不得删除Notebook中的程序输出结果。在竞赛过程中，如果遇到设备或器件故障，参赛者可以申请更换，但若被误判，则需计入比赛时间。比赛结束后，所有与竞赛相关的材料均不得带离赛场。赛事内容丰富，覆盖了自然语言处理的多个方面，从词性分析到模型开发，从数据处理到结果呈现。参赛者需要具备良好的编程基础和问题解决能力，以及在紧张的竞赛环境中保持高度的专业素养和操作安全意识。比赛任务书的描述涉及了竞赛准备、比赛流程、注意事项和实际操作等方面的内容，为参赛者提供了全面的比赛指南和规则说明。通过参与这样的赛事，参赛者不仅能够展示和提升自身的专业技能，还能学习和体验到人工智能领域内真实的工作环境和挑战。预览图1
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