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前言 INTRODUCTION
第1章 认识AI新职业——AI训练师
1.1 认识人工智能
1.1.1 认识人工智能：用AI开启全新时代
1.1.2 层级分类：解析人工智能的能力
1.1.3 技术革新：人工智能如何改变世界
1.1.4 十大行业变革：人工智能引领的未来趋势
1.1.5 AI训练师的出现：赋予人工智能“人性之魂”
1.2 全方位了解AI训练师
1.2.1 AI训练师的起源：技术发展的必然产物
1.2.2 AI训练师的基础能力：专业素养与实践技能
1.2.3 AI训练师的人才缺口：挑战与机遇并存
1.2.4 AI训练师的职业规划：持续发展与未来展望
1.2.5 AI训练师的发展前景：新兴职业的无限可能
本章小结
课后习题
第2章 能力培养——成为一名合格的AI训练师
2.1 AI训练师知识与技能的全面解析
2.1.1 计算机操作知识：AI训练师基础中的基础
2.1.2 数学基础知识：AI训练师的核心能力
2.1.3 编程技能：实现人工智能的关键所在
2.1.4 特征能力工程：挖掘数据深层价值的艺术
2.1.5 数据处理知识：数据为王的时代必备
2.1.6 人工智能基础知识：深入理解AI的脉络
2.2 AI训练师的工作职责与从业领域
2.2.1 AI训练师工作职责：赋予人工智能生命与智慧
2.2.2 AI训练师从业领域：实现更智能化的解决方案
本章小结
课后习题
第3章 编程语言——AI训练师至少要会一门
3.1 Python的安装与部署流程
3.1.1 下载与安装Python
3.1.2 配置Python环境变量
3.2 6个技巧，学会Python编程的语法格式
3.2.1 使用Python基础语法：输出英文字符
3.2.2 使用Python中文编码：输出中文字符
3.2.3 设置Python变量赋值：定义不同数据
3.2.4 使用Python运算符：进行加减乘除计算
3.2.5 使用Python条件语句：对比数的大小
3.2.6 使用Python循环语句：输出一系列数字
3.3 AI训练师实战：5个实例，精通Python编程
3.3.1 实例1：使用Python计算业绩提成奖金
3.3.2 实例2：使用Python由小到大排列数字
3.3.3 实例3：使用Python输出斐波那契数列
3.3.4 实例4：使用Python输出九九乘法口诀表
3.3.5 实例5：使用Python制作猜数字游戏
本章小结
课后习题
第4章 机器学习算法——常用的AI训练方法
4.1 认识机器学习算法
4.1.1 机器学习与人工智能：共筑智能未来
4.1.2 3个基本类型：了解机器学习算法的技术原理
4.1.3 6个基本流程：看懂机器学习算法的工作方式
4.2 6类场景，精通机器学习算法的应用
4.2.1 图像识别和分类：人脸识别、图像检索、物体识别
4.2.2 自然语言处理：机器翻译、文本分类、语音识别
4.2.3 推荐系统：电商平台商品推荐、社交媒体内容推荐
4.2.4 工业制造：质量控制、异常检测
4.2.5 自动驾驶：视觉感知、路况识别
4.2.6 环境保护：气象预测、大气污染监测
本章小结
课后习题
第5章 深度学习算法——AI训练师的核心技能
5.1 认识深度学习算法
5.1.1 概念解读：认识深度学习算法
5.1.2 深入对比：机器学习与深度学习的区别
5.1.3 工作原理：深度学习算法的底层逻辑
5.2 AI训练师实战：8个实例，掌握深度学习的应用场景
5.2.1 实例1：使用AI生成绘画作品
5.2.2 实例2：使用AI翻译方言
5.2.3 实例3：使用AI推荐美食
5.2.4 实例4：使用AI充当旅游助手
5.2.5 实例5：使用AI识别中文表格
5.2.6 实例6：使用AI识别车牌
5.2.7 实例7：使用AI总结网页内容
5.2.8 实例8：使用AI进行语音聊天
本章小结
课后习题
第6章 自然语言处理——让AI能够与人类对话
6.1 认识自然语言处理
6.1.1 概念解读：什么是自然语言处理？
6.1.2 底层原理：语言学与计算机科学的交汇
6.1.3 自然语言处理的两种途径：传统与深度
6.1.4 自然语言处理的两大核心任务：理解与生成
6.1.5 语料预处理的6个关键步骤
6.2 5类场景，精通自然语言处理的应用
6.2.1 情感分析：理解文本中的情感倾向
6.2.2 聊天机器人：模拟人类对话的智能助手
6.2.3 语音识别：将声音转化为文字的科技奇迹
6.2.4 机器翻译：无界沟通
6.2.5 自动摘要：快速理解与提炼文本内容的利器
6.3 AI训练师实战：5个步骤，训练Embedding语言模型
6.3.1 认识模型：Embedding模型训练概述
6.3.2 优化参数：对Stable Diffusion进行配置
6.3.3 数据标注：对图像进行预处理操作
6.3.4 创建模型：生成嵌入式Embedding模型
6.3.5 训练模型：用Embedding打包提示词
本章小结
课后习题
第7章 数据标注——AI训练的必要环节
7.1 认识数据标注
7.1.1 定义与重要性分析：看懂数据标注的内涵
7.1.2 数据标注类型：各类标注的区分与应用场景
7.1.3 高效标注方法：提升标注效率和准确率的技巧
7.2 AI训练师实战：5个实例，掌握VGG数据标注工具
7.2.1 实例1：重建3D人脸模型
7.2.2 实例2：检索人体姿态
7.2.3 实例3：检索视频内容
7.2.4 实例4：检索绘画作品
7.2.5 实例5：标注图像信息
本章小结
课后习题
第8章 神经网络训练——教AI如何更懂人类
8.1 认识神经网络
8.1.1 概念：什么是神经网络？
8.1.2 原理：神经网络的组成结构
8.1.3 技巧：神经网络的训练方法
8.2 AI训练师必知的6种神经网络架构
8.2.1 感知机：用于解决模式识别问题
8.2.2 卷积神经网络：捕捉图像的空间结构
8.2.3 循环神经网络：用于处理序列数据
8.2.4 生成对抗网络：相互博弈以提升模型性能
8.2.5 递归神经网络：对序列数据进行有效处理
8.2.6 长短期记忆网络：处理自然语言序列等任务
8.3 AI训练师实战：5个流程，训练特定画风的LoRA模型
8.3.1 认识模型：LoRA模型训练概述
8.3.2 准备工作：安装训练器与整理数据集
8.3.3 数据标注：图像预处理和打标优化
8.3.4 参数调整：设置训练模型和数据集
8.3.5 测试模型：评估模型应用效果
本章小结
课后习题
第9章 模型评估和优化——确保AI训练的结果
9.1 5个指标，评估训练好的AI模型
9.1.1 准确率：直观展示模型的整体性能
9.1.2 精度：控制模型评估的误报率
9.1.3 F1分数：更全面地评估分类器的性能
9.1.4 误差：更好地处理异常值带来的影响
9.1.5 ROC曲线：显示不同分类阈值下模型的性能
9.2 8个方法，优化AI模型的性能
9.2.1 Holdout检验：用训练集训练模型并测试性能
9.2.2 交叉验证：实现更稳定、可靠的模型性能
9.2.3 验证曲线与学习曲线：了解模型是否过拟合或欠拟合
9.2.4 自助法：通过重抽样技术来进行模型训练和评估
9.2.5 模型调参：找到最优超参数组合，提高模型性能
9.2.6 数据预处理：有效改善模型训练数据的质量和分布
9.2.7 特征选择：降低维度、提高模型性能的有效方法
9.2.8 集成学习：有效提高模型的鲁棒性和泛化能力
9.3 AI训练师实战：通过融合模型优化AI绘画效果
9.3.1 融合模型：提升训练好的模型性能
9.3.2 测试模型：应用模型生成AI画作
本章小结
课后习题
第10章 管理和部署——应用训练好的AI模型
10.1 4个流程，管理AI模型
10.1.1 流程1：模型的开发与管理
10.1.2 流程2：数据集的管理和维护
10.1.3 流程3：模型部署和性能优化
10.1.4 流程4：持续监控和迭代改进
10.2 4种方式，部署AI模型
10.2.1 本地部署：稳定性高、安全性好
10.2.2 服务器端部署：扩展性强、灵活性高
10.2.3 无服务器部署：管理简便、成本较低
10.2.4 容器化部署：隔离性好、可移植性强
10.3 AI训练师实战：6个步骤，训练和发布ChatGPT模型
10.3.1 第一步：创建ChatGPT应用
10.3.2 第二步：设置AI对话提示词
10.3.3 第三步：设置训练模型及参数
10.3.4 第四步：构建并填充知识库
10.3.5 第五步：文本分段与清洗
10.3.6 第六步：添加数据集并发布ChatGPT应用
本章小结
课后习题
附录 课后习题答案
更新时间：2025-03-27 18:25:22
完结共176章
倒序