人工智能生成内容(AIGC)考试大纲

以下是基于当前行业动态和公开资料整理的「人工智能生成内容（AIGC）考试大纲」框架，综合技术能力、应用场景与伦理规范等核心模块设计： 一、基础概念与历史沿革 AIGC定义与特征 概念：人工智能生成内容（AIGC）的技术定义及与AI、AGI的区别。 核心特征：文本生成、图像生成、音视频生成、多模态融合能力。 发展历程 技术演进：从早期文本生成到多模态模型的突破（如Stable Diffusion、GPT系列）。 产业化进程：AIGC在传媒、电商、教育等领域的应用成熟度。 二、核心技术能力 生成模型与算法 基础模型：GAN、Transformer、扩散模型（Diffusion Models）的原理与应用场景。 多模态技术：跨模态数据（文本→图像→视频）的生成与融合。 预训练与微调 大规模预训练模型（如GPT-、文心一言）的架构与训练方法。 领域适配：垂直场景的模型优化与迁移学习。 提示工程（Prompt Engineering） 输入设计：有效提示词的构建与优化策略。 输出控制：生成内容的风格、长度与质量调控。 三、应用实践与案例分析 行业场景 内容创作：新闻写作、广告文案、影视剧本生成。 企业服务：智能客服、数据分析报告生成。 创意设计：AI绘画、音乐生成、D建模。 工具与平台 主流工具：Midjourney、DALL-E、ChatGPT的操作与适用场景。 开发框架：PyTorch、TensorFlow在AIGC中的应用实践。 四、伦理、法律与合规 风险与挑战 版权问题：生成内容的版权归属与侵权判定。 数据安全：训练数据的隐私保护与合规使用。 虚假信息：AIGC生成内容的真实性验证与监管。 伦理准则 责任归属：开发者、用户与平台的责任划分。 社会影响：自动化内容生产对就业与信息生态的冲击。 五、认证与能力评估 主流认证体系 GAI认证：涵盖生成式AI方法论、提示工程、伦理与社会影响。 AIGC导师级证书：侧重技术部署、行业应用与教学能力。 考试形式 理论考核：选择题、简答题（覆盖技术原理与应用场景）。 实践操作：基于真实场景的生成任务与模型调优。 参考资料与延伸阅读 技术白皮书：《中国信通院AIGC白皮书（）》 行业报告：《腾讯研究院AIGC发展趋势报告》 课程教材：《DeepSeek-R推理模型开发指南》 如需完整考试大纲或具体认证机构的详细要求，可参考来源并关注官方更新。