收藏！申請AIGC算法備案介紹

第一步 注冊/登錄備案系統

先在互聯網信息服務算法備案系統(https://beian.cac.gov.cn/#/index)里面注冊賬號密碼，點擊【開始填報】，完成賬號注冊并登錄系統

第二步 算法主體信息填報

算法備案填報人員應真實準確地填寫備案主體信息，包括：

主體基本信息：主體名稱、統一社會信用代碼、主體類型、注冊地、詳細地址、網址、月活躍用戶量;證件信息：主體證件類型、證件地址、證件有效期;法定代表人信息：法定代表人姓名、證件類型、證件號碼;算法安全責任人信息：算法安全責任人姓名、證件類型、證件號碼、手機號碼、電子郵箱等。按照模板要求填寫、加蓋公章并掃描上傳《算法備案承諾書》和《落實算法安全主體責任基本情況》兩份文件。注意：這里面比較難寫的是《落實算法安全主體責任基本情況》這份文件，里面需要撰寫一份算法安全管理制度，包括：

這是我們給客戶寫的算法安全管理制度

第三步 算法備案信息填報

算法備案填報人員可點擊主頁的“備案信息”，進行算法信息填報。

算法備案信息主要包括：

算法基礎屬性信息：算法類型、算法名稱、上線時間、應用領域、算法安全自評估報告、擬公示內容;算法詳細屬性信息：算法簡介、使用場景、算法數據的輸入和輸出模態、算法模型及訓練數據集、算法策略和算法風險與防范機制等。注意：這里面最難寫的是算法自評估報告，在報告里面如用了第三方的數據，需要提供相關合作證明截圖。

第四步 產品及功能信息填報

算法備案填報人員可點擊主頁的“產品及功能信息”，進行產品及功能信息填報。包括：

1.添加產品信息，包括：產品名稱、產品的服務形式、訪問地址、服務狀態、服務對象、產品使用是否需要實名認證和前置許可、產品功能訪問路徑等;

2.添加產品功能訪問路徑;

3.添加路徑下的功能信息，包括功能信息、功能介紹等。

最后，針對算法備案的注意事項

1、不管是以APP、網頁、還是小程序形式提供算法服務均需要進行算法備案。

2、算法備案應當以提供的算法服務個數來確定備案數量，并非以公司主體數量為判斷標準;同一種算法被用于不同應用產品時，只需要一項備案即可;同一款產品如果應用了多項算法，應當申請多個算法備案。

3、若是生成合成類的，是使用他人API算法的，也是需要備案，在備案的身份里應選擇"服務提供者"，而不是“服務支持者”。

4、算法備案過程中所需要撰寫的材料一定要結合自身實際業務、實際情況，撰寫可執行、可落地的方案，不要從網上套模板或者用AI來生成，很容易被老師判“材料真實性存疑”。

5、做了大模型的項目，項目還是用到了生成式算法的企業，除了要進行算法備案，還需去當地網信辦做大模型備案。

ai算法工程師招聘

1、學習內容包括數學基礎、算法積累以及編程語言。數學要學好高數、線性代數、概率論、離散數學等等內容，算法積累需要學會人工神經網絡、遺傳算法等等，還需要學習一門編程語言，通過編程語言實現算法，還可以學習一下電算類的硬件基礎。

2、2、數學基礎數學基礎涉及概率論、數理統計、線性代數、微積分等數學學科，是人工智能算法設計中必不可少的基礎知識。數據處理和分析、機器學習模型的跨領域應用都需要高水平的數學基礎。3、人工智能技術人工智能技術是該專業的核。

3、AI專業主要學習計算機科學、數學、控制科學、認知科學等多個學科領域的知識，主要研究機器學習、計算機視覺、自然語言處理、專家系統等。具體學習的課程包括人工智能導論、機器學習、深度學習、神經網絡與計算、自然語言處理、計算機。

4、算法工程師需要學習數據庫的基礎知識，包括關系型數據庫和非關系型數據庫。他們需要了解數據模型、數據結構、SQL語言以及數據庫管理系統的基本原理和使用方法。這些知識對于開發數據密集型應用程序和算法很有幫助。5、計算機視覺 。

5、AI, 人工智能； AI工程師就是人工智能工程師。 屬高端前沿的技術研究領域。全世界的科學家都在摸索階段， 怎么可能有人隨隨便便就能告訴你如何成為一個AI工程師呢？建議先學好高等數學、離散數學、操作系統原理、數據結構、。

6、理論知識是AI工程師的基石，面試時常會深入探討模型和算法細節。從不愛記筆記到機器學習時的筆記記錄，每一步都至關重要。學習路徑可以這樣理解：機器學習→深度學習，掌握監督學習（如分類）和無監督學習（聚類）。實戰與社區。

7、一般來說，要成為算法工程師，可能需要學習以下專業：計算機科學：這是算法工程師的核心專業，涉及數據結構、算法設計、操作系統、計算機網絡和數據庫等方面的知識。數學：包括線性代數、微積分、離散數學和概率論等，這些知識在。

8、人工智能知識體系 數學基礎 微積分 線性代數 概率統計 信息論 集合論和圖論 博弈論 2、技術基礎 計算機原理 程序設計語言 操作系統 分布式系統 算法基礎 3、機器學習算法 機器學習基礎：估計方法、特征工程 線性模型：線性。

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