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人工智慧訓練師(高級工)

  • 作者：編者:范叢明//秦永彬//劉小華|責編:康靜
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121497483
  • 出版日期：2025/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：269
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書嚴格依據人工智慧訓練師國家職業技能標準（2021年版）進行精心編撰。其內容系統地涵蓋了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，其餘各章均精心設置了實訓環節，有效實現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，相關內容於深圳多區開展了多輪培訓實踐，積累了豐富經驗。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，內容全面且深入淺出，與高校專業教材相比，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知識與技能，為讀者在人工智慧訓練領域的學習與探索奠定堅實基礎。
    本書適用於對人工智慧訓練師職業感興趣、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慧訓練師職業技能等級認證的學員，以及大中專院校相關專業尋求知識拓展與實踐經驗補充的師生群體，同時也可作為相關領域從業者知識更新與技能提升的參考資料。
作者介紹
編者:范叢明//秦永彬//劉小華|責編:康靜
目錄
第1章  人工智慧訓練師職業認知和相關法律法規知識
  1.1  人工智慧訓練師職業認知
    1.1.1  人工智慧的各個發展階段
    1.1.2  人工智慧的應用領域
    1.1.3  人工智慧訓練師職業及其由來
  1.2  相關法律法規知識介紹
    1.2.1  《中華人民共和國勞動法》
    1.2.2  《中華人民共和國勞動合同法》
    1.2.3  《中華人民共和國網路安全法》
    1.2.4  《中華人民共和國知識產權法》
    1.2.5  人工智慧數據使用和共享的合規原則
  1.3  Python開發環境搭建和測試（實訓）
    1.3.1  訓練目標
    1.3.2  訓練任務
    1.3.3  知識準備
    1.3.4  訓練活動
    1.3.5  過程考核
    1.3.6  參考資料
  1.4  第1章小結
  1.5  思考與練習
第2章  數據採集和處理
  2.1  業務數據採集
    2.1.1  業務數據的來源及其特點和採集方法
    2.1.2  數據採集方法及其適用場合
    2.1.3  業務數據採集的合規標準
    2.1.4  業務數據採集的質量控制標準
    2.1.5  業務數據採集相關工作任務綜述
  2.2  業務數據採集（實訓）
    2.2.1  訓練目標
    2.2.2  訓練任務
    2.2.3  知識準備
    2.2.4  訓練活動
    2.2.5  過程考核
    2.2.6  參考資料
  2.3  業務數據處理
    2.3.1  常見的數據處理技術和工具
    2.3.2  數據處理過程中的數據清洗、轉換和整合原則
    2.3.3  業務數據整理歸類
    2.3.4  業務數據匯總
  2.4  業務數據質量檢測
    2.4.1  數據質量評估的方法和指標
    2.4.2  數據質量問題的識別和解決辦法
    2.4.3  對預處理后業務數據進行審核
    2.4.4  業務數據採集規範
    2.4.5  業務數據處理規範
  2.5  數據處理方法優化
    2.5.1  數據處理方法和工具的最新發展趨勢
    2.5.2  數據處理效率和效果的優化原則
    2.5.3  優化數據採集、數據處理方法和流程
    2.5.4  提高數據處理效率和質量的方法

  2.6  數據處理與數據匯總（實訓）
    2.6.1  訓練目標
    2.6.2  訓練任務
    2.6.3  知識準備
    2.6.4  訓練活動
    2.6.5  過程考核
    2.6.6  參考資料
  2.7  複習題
第3章  數據標注
  3.1  原始數據清洗與標注
    3.1.1  數據清洗的基本原則和方法
    3.1.2  數據標注的基本原則和方法
  3.2  數據清洗（實訓）
    3.2.1  訓練目標
    3.2.2  訓練任務
    3.2.3  知識準備
    3.2.4  訓練活動
    3.2.5  過程考核
    3.2.6  參考資料
  3.3  數據標注（實訓）
    3.3.1  訓練目標
    3.3.2  訓練任務
    3.3.3  知識準備
    3.3.4  訓練活動
    3.3.5  過程考核
    3.3.6  參考資料
  3.4  標注后數據分類與統計
    3.4.1  分類與統計核心概念梳理
    3.4.2  分類方法解析
    3.4.3  統計方法探究
    3.4.4  工具使用指南
  3.5  數據歸類和定義
    3.5.1  數據歸類與定義的意義
    3.5.2  數據歸類的方法
    3.5.3  數據歸類的標準和流程
    3.5.4  數據定義的方法
    3.5.5  數據定義的標準和流程
  3.6  標注數據審核
    3.6.1  審核的重要性
    3.6.2  審核的原則
    3.6.3  審核的方法和技巧
    3.6.4  審核報告的撰寫
    3.6.5  數據篩選
  3.7  第3章小結
  3.8  思考與練習
第4章  智能系統運維
  4.1  智能系統基礎操作
    4.1.1  智能系統的基本原理和架構
    4.1.2  智能系統的基礎操作技能
    4.1.3  智能系統的部署和配置

  4.2  智能系統維護
    4.2.1  智能系統功能應用記錄與分析
    4.2.2  智能系統知識庫構建與管理
    4.2.3  智能產品應用場景適配與拓展
    4.2.4  智能系統故障診斷與修復
    4.2.5  智能系統性能監控指標與優化策略
    4.2.6  智能系統維護規範文檔撰寫指南
  4.3  智能系統優化
    4.3.1  智能系統優化：內涵與驅動因素
    4.3.2  智能系統優化核心要素剖析
    4.3.3  智能系統性能優化策略與實戰
    4.3.4  智能系統功能與效果提升路徑
    4.3.5  智能系統優化的持續循環與保障機制
  4.4  智能系統運維（實訓）
    4.4.1  訓練目標
    4.4.2  訓練任務
    4.4.3  知識準備
    4.4.4  訓練活動
    4.4.5  過程考核
    4.4.6  參考資料
  4.5  第4章小結
  4.6  思考與練習
第5章  業務分析
  5.1  業務流程設計
    5.1.1  業務流程分析和設計的基本原則
    5.1.2  業務流程分析和設計的方法
    5.1.3  業務流程建模和優化的技巧
    5.1.4  提升產品思維和結構化思維
    5.1.5  利用AIGC優化流程分析和設計
  5.2  業務模塊效果優化
    5.2.1  業務模塊效果評估的方法和指標
    5.2.2  業務模塊優化的原則
    5.2.3  業務模塊優化的技巧
  5.3  業務分析（實訓）
    5.3.1  訓練目標
    5.3.2  訓練任務
    5.3.3  知識準備
    5.3.4  訓練活動
    5.3.5  過程考核
    5.3.6  參考資料
  5.4  第5章小結
  5.5  思考與練習
第6章  智能訓練
  6.1  數據處理規範制定
    6.1.1  數據清洗標注流程與規範
    6.1.2  經典平台使用與特徵工程
    6.1.3  訓練策略調優與架構再探
  6.2  演算法測試
    6.2.1  演算法測試數據集管理
    6.2.2  人工智慧測試實施與分析

    6.2.3  演算法錯誤案例剖析與糾正
    6.2.4  演算法測試核心要點掌握
  6.3  智能訓練（實訓）
    6.3.1  訓練目標
    6.3.2  訓練任務
    6.3.3  知識準備
    6.3.4  訓練活動
    6.3.5  過程考核
    6.3.6  參考資料
  6.4  第6章小結
  6.5  思考與練習
第7章  智能系統設計
  7.1  智能系統監控和優化
    7.1.1  智能系統監控的概念及包含的主要內容
    7.1.2  智能系統監控優化的方法和技巧
  7.2  人機交互流程設計
    7.2.1  人機交互設計的基本原則
    7.2.2  人機交互設計的常用方法
    7.2.3  智能系統人機交互設計方法
    7.2.4  單一場景下人機交互設計的最優方式
    7.2.5  用戶界面設計
  7.3  智能系統設計（實訓）
    7.3.1  訓練目標
    7.3.2  訓練任務
    7.3.3  知識準備
    7.3.4  訓練活動
    7.3.5  過程考核
    7.3.6  參考資料
  7.4  第7章小結
  7.5  思考與練習
第8章  培訓與指導
  8.1  培訓
    8.1.1  培訓的內容類別
    8.1.2  培訓對員工能力提升的重要性
    8.1.3  培訓如何設計
    8.1.4  培訓如何實施
    8.1.5  提升員工人工智慧大模型應用能力
  8.2  指導
    8.2.1  指導對員工成長和團隊效能的影響
    8.2.2  指導員工工作的方法和技巧
  8.3  第8章小結
  8.4  思考與練習

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