本書嚴格依據(jù)人工智能訓練師國家職業(yè)技能標準（2021年版）進行精心編撰。其內(nèi)容系統(tǒng)地涵蓋了5級至3級的相關知識體系，全書共計8章。其中，除第8章外，其余各章均精心設置了實訓環(huán)節(jié)，有效實現(xiàn)了理論與實際的有機結合，旨在全方位提升讀者的知識掌握水平與實踐操作能力。本書特色鮮明：其一，相關內(nèi)容于深圳多區(qū)開展了多輪培訓實踐，積累了豐富經(jīng)驗。其二，案例緊扣時代脈搏，將基礎知識傳授與大模型工具應用有機融合，極大提升學習效果與效率。其三，內(nèi)容全面且深入淺出，與高校專業(yè)教材相比，閱讀難度適中，適合廣大受眾研讀，可有效助力各層次讀者掌握專業(yè)知識與技能，為讀者在人工智能訓練領域的學習與探索奠定堅實基礎。本書適用于對人工智能訓練師職業(yè)感興趣、渴望踏入該領域且基礎尚待夯實的廣大人群，包括計劃參加人工智能訓練師職業(yè)技能等級認證的學員，以及大中專院校相關專業(yè)尋求知識拓展與實踐經(jīng)驗補充的師生群體，同時也可作為相關領域從業(yè)者知識更新與技能提升的參考資料。
深圳市人工智能產(chǎn)業(yè)協(xié)會成立于2019年,堅持黨建引領,對標德國技術監(jiān)督協(xié)會(TǔV),秉持為人工智能產(chǎn)業(yè)服務的宗旨,以成為國際一流的人工智能專業(yè)服務平臺為目標,堅持做一個企業(yè)降本增效的事,政府委托交辦的事,個人解決不了的事:堅持不與企業(yè)爭利,不與政府爭權,不與學界爭名,不與個人爭資原則!堅持"一切為了發(fā)展會員,一切為了服務會員,一切為了會員發(fā)展”的辦會方針,"一群人、一輩子、一件事,干成!”的戰(zhàn)略定力,"想干事、能干事、會干事、干成事”的做事原則取得了諸多開創(chuàng)性成績。2019年協(xié)會定位為核心團隊打造年,2020年協(xié)會定位為核心業(yè)務打磨年,2021年協(xié)會定位為品牌建設年，2022年協(xié)會定位為服務能力提升年,2023年協(xié)會定位為高質(zhì)量發(fā)展年,2024年協(xié)會定位為合規(guī)發(fā)展年。協(xié)會先后打造人工智能產(chǎn)業(yè)信息化服務平臺-"AI圈”,成立了深圳高技能人才培訓基地,設立了市貿(mào)促委出口品牌認證中心和商事調(diào)解工作室。先后獲得了深圳市工信局2022年新興產(chǎn)業(yè)扶持--人工智能產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)和行業(yè)技術交流服務體系建設資金支持,市場監(jiān)管局專利導航項目建設資金支持。先后榮獲全國"四好”商會、全國工商聯(lián)商會團體標準"領先者”、"深圳市5A級社會組織”、"廣東省四好商會深圳市四好商會”、"深圳行業(yè)協(xié)會商會高質(zhì)量100”等。
第1章 人工智能訓練師職業(yè)認知和相關法律法規(guī)知識 1
1.1 人工智能訓練師職業(yè)認知 1
1.1.1 人工智能的各個發(fā)展階段 1
1.1.2 人工智能的應用領域 3
1.1.3 人工智能訓練師職業(yè)及其由來 3
1.2 相關法律法規(guī)知識介紹 4
1.2.1 《中華人民共和國勞動法》 5
1.2.2 《中華人民共和國勞動合同法》 5
1.2.3 《中華人民共和國網(wǎng)絡安全法》 6
1.2.4 《中華人民共和國知識產(chǎn)權法》 7
1.2.5 人工智能數(shù)據(jù)使用和共享的合規(guī)原則 7
1.3 Python開發(fā)環(huán)境搭建和測試（實訓） 9
1.3.1 訓練目標 9
1.3.2 訓練任務 9
1.3.3 知識準備 9
1.3.4 訓練活動 10
1.3.5 過程考核 14
1.3.6 參考資料 15
1.4 第1章小結 17
1.5 思考與練習 18
第2章 數(shù)據(jù)采集和處理 19
2.1 業(yè)務數(shù)據(jù)采集 19
2.1.1 業(yè)務數(shù)據(jù)的來源及其特點和采集方法 19
2.1.2 數(shù)據(jù)采集方法及其適用場合 21
2.1.3 業(yè)務數(shù)據(jù)采集的合規(guī)標準 22
2.1.4 業(yè)務數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量控制標準 23
2.1.5 業(yè)務數(shù)據(jù)采集相關工作任務綜述 24
2.2 業(yè)務數(shù)據(jù)采集（實訓） 25
2.2.1 訓練目標 25
2.2.2 訓練任務 26
2.2.3 知識準備 26
2.2.4 訓練活動 26
2.2.5 過程考核 32
2.2.6 參考資料 33
2.3 業(yè)務數(shù)據(jù)處理 35
2.3.1 常見的數(shù)據(jù)處理技術和工具 36
2.3.2 數(shù)據(jù)處理過程中的數(shù)據(jù)清洗、轉換和整合原則 36
2.3.3 業(yè)務數(shù)據(jù)整理歸類 37
2.3.4 業(yè)務數(shù)據(jù)匯總 38
2.4 業(yè)務數(shù)據(jù)質(zhì)量檢測 39
2.4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量評估的方法和指標 40
2.4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的識別和解決辦法 40
2.4.3 對預處理后業(yè)務數(shù)據(jù)進行審核 41
2.4.4 業(yè)務數(shù)據(jù)采集規(guī)范 41
2.4.5 業(yè)務數(shù)據(jù)處理規(guī)范 42
2.5 數(shù)據(jù)處理方法優(yōu)化 45
2.5.1 數(shù)據(jù)處理方法和工具的最新發(fā)展趨勢 45
2.5.2 數(shù)據(jù)處理效率和效果的優(yōu)化原則 47
2.5.3 優(yōu)化數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理方法和流程 47
2.5.4 提高數(shù)據(jù)處理效率和質(zhì)量的方法 48
2.6 數(shù)據(jù)處理與數(shù)據(jù)匯總（實訓） 49
2.6.1 訓練目標 49
2.6.2 訓練任務 50
2.6.3 知識準備 50
2.6.4 訓練活動 50
2.6.5 過程考核 58
2.6.6 參考資料 59
2.7 復習題 61
第3章 數(shù)據(jù)標注 63
3.1 原始數(shù)據(jù)清洗與標注 63
3.1.1 數(shù)據(jù)清洗的基本原則和方法 63
3.1.2 數(shù)據(jù)標注的基本原則和方法 66
3.2 數(shù)據(jù)清洗（實訓） 74
3.2.1 訓練目標 74
3.2.2 訓練任務 75
3.2.3 知識準備 75
3.2.4 訓練活動 75
3.2.5 過程考核 80
3.2.6 參考資料 81
3.3 數(shù)據(jù)標注（實訓） 84
3.3.1 訓練目標 84
3.3.2 訓練任務 85
3.3.3 知識準備 85
3.3.4 訓練活動 85
3.3.5 過程考核 97
3.3.6 參考資料 98
3.4 標注后數(shù)據(jù)分類與統(tǒng)計 102
3.4.1 分類與統(tǒng)計核心概念梳理 102
3.4.2 分類方法解析 103
3.4.3 統(tǒng)計方法探究 104
3.4.4 工具使用指南 105
3.5 數(shù)據(jù)歸類和定義 107
3.5.1 數(shù)據(jù)歸類與定義的意義 108
3.5.2 數(shù)據(jù)歸類的方法 108
3.5.3 數(shù)據(jù)歸類的標準和流程 108
3.5.4 數(shù)據(jù)定義的方法 109
3.5.5 數(shù)據(jù)定義的標準和流程 109
3.6 標注數(shù)據(jù)審核 110
3.6.1 審核的重要性 110
3.6.2 審核的原則 110
3.6.3 審核的方法和技巧 111
3.6.4 審核報告的撰寫 111
3.6.5 數(shù)據(jù)篩選 111
3.7 第3章小結 112
3.8 思考與練習 112
第4章 智能系統(tǒng)運維 114
4.1 智能系統(tǒng)基礎操作 114
4.1.1 智能系統(tǒng)的基本原理和架構 114
4.1.2 智能系統(tǒng)的基礎操作技能 119
4.1.3 智能系統(tǒng)的部署和配置 121
4.2 智能系統(tǒng)維護 123
4.2.1 智能系統(tǒng)功能應用記錄與分析 123
4.2.2 智能系統(tǒng)知識庫構建與管理 124
4.2.3 智能產(chǎn)品應用場景適配與拓展 126
4.2.4 智能系統(tǒng)故障診斷與修復 127
4.2.5 智能系統(tǒng)性能監(jiān)控指標與優(yōu)化策略 130
4.2.6 智能系統(tǒng)維護規(guī)范文檔撰寫指南 132
4.3 智能系統(tǒng)優(yōu)化 135
4.3.1 智能系統(tǒng)優(yōu)化：內(nèi)涵與驅(qū)動因素 135
4.3.2 智能系統(tǒng)優(yōu)化核心要素剖析 136
4.3.3 智能系統(tǒng)性能優(yōu)化策略與實戰(zhàn) 138
4.3.4 智能系統(tǒng)功能與效果提升路徑 140
4.3.5 智能系統(tǒng)優(yōu)化的持續(xù)循環(huán)與保障機制 141
4.4 智能系統(tǒng)運維（實訓） 142
4.4.1 訓練目標 142
4.4.2 訓練任務 143
4.4.3 知識準備 143
4.4.4 訓練活動 143
4.4.5 過程考核 149
4.4.6 參考資料 150
4.5 第4章小結 152
4.6 思考與練習 152
第5章 業(yè)務分析 155
5.1 業(yè)務流程設計 155
5.1.1 業(yè)務流程分析和設計的基本原則 155
5.1.2 業(yè)務流程分析和設計的方法 158
5.1.3 業(yè)務流程建模和優(yōu)化的技巧 160
5.1.4 提升產(chǎn)品思維和結構化思維 162
5.1.5 利用AIGC優(yōu)化流程分析和設計 163
5.2 業(yè)務模塊效果優(yōu)化 165
5.2.1 業(yè)務模塊效果評估的方法和指標 165
5.2.2 業(yè)務模塊優(yōu)化的原則 167
5.2.3 業(yè)務模塊優(yōu)化的技巧 168
5.3 業(yè)務分析（實訓） 169
5.3.1 訓練目標 169
5.3.2 訓練任務 170
5.3.3 知識準備 170
5.3.4 訓練活動 170
5.3.5 過程考核 190
5.3.6 參考資料 191
5.4 第5章小結 195
5.5 思考與練習 195
第6章 智能訓練 197
6.1 數(shù)據(jù)處理規(guī)范制定 197
6.1.1 數(shù)據(jù)清洗標注流程與規(guī)范 197
6.1.2 經(jīng)典平臺使用與特征工程 202
6.1.3 訓練策略調(diào)優(yōu)與架構再探 206
6.2 算法測試 209
6.2.1 算法測試數(shù)據(jù)集管理 210
6.2.2 人工智能測試實施與分析 210
6.2.3 算法錯誤案例剖析與糾正 213
6.2.4 算法測試核心要點掌握 215
6.3 智能訓練（實訓） 216
6.3.1 訓練目標 216
6.3.2 訓練任務 217
6.3.3 知識準備 217
6.3.4 訓練活動 217
6.3.5 過程考核 226
6.3.6 參考資料 227
6.4 第6章小結 229
6.5 思考與練習 229
第7章 智能系統(tǒng)設計 232
7.1 智能系統(tǒng)監(jiān)控和優(yōu)化 232
7.1.1 智能系統(tǒng)監(jiān)控的概念及包含的主要內(nèi)容 232
7.1.2 智能系統(tǒng)監(jiān)控優(yōu)化的方法和技巧 234
7.2 人機交互流程設計 235
7.2.1 人機交互設計的基本原則 236
7.2.2 人機交互設計的常用方法 237
7.2.3 智能系統(tǒng)人機交互設計方法 239
7.2.4 單一場景下人機交互設計的最優(yōu)方式 240
7.2.5 用戶界面設計 241
7.3 智能系統(tǒng)設計（實訓） 241
7.3.1 訓練目標 242
7.3.2 訓練任務 242
7.3.3 知識準備 242
7.3.4 訓練活動 243
7.3.5 過程考核 250
7.3.6 參考資料 251
7.4 第7章小結 254
7.5 思考與練習 254
第8章 培訓與指導 257
8.1 培訓 257
8.1.1 培訓的內(nèi)容類別 257
8.1.2 培訓對員工能力提升的重要性 258
8.1.3 培訓如何設計 259
8.1.4 培訓如何實施 261
8.1.5 提升員工人工智能大模型應用能力 262
8.2 指導 265
8.2.1 指導對員工成長和團隊效能的影響 265
8.2.2 指導員工工作的方法和技巧 266
8.3 第8章小結 268
8.4 思考與練習 268
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