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《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》內(nèi)容系統(tǒng)、全面，實(shí)例豐富，共有10章，包括51個實(shí)操案例解析和80個行業(yè)案例分析。通過學(xué)習(xí)《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術(shù)，成為合格的AI訓(xùn)練師�！禔I訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》附贈了同步教學(xué)視頻＋PPT 教學(xué)課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。
書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹，具體內(nèi)容如下。
技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動態(tài)，還重點(diǎn)講述了AI訓(xùn)練師的職業(yè)技能提升方法，具體內(nèi)容包括認(rèn)識AI訓(xùn)練師、能力培養(yǎng)、Python編程語言、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、自然語言處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模型評估和優(yōu)化、管理和部署等，對人工智能訓(xùn)練相關(guān)工作做了系統(tǒng)的描述和指導(dǎo)。
案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實(shí)際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)典案例，如Amazon、華為、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海爾、小米、支付寶、百度、京東、阿里巴巴、美團(tuán)、網(wǎng)易云商、文心一言、淘寶、剪映、Google、今日頭條、攜程旅行、字節(jié)跳動、Stable Diffusion等，可以讓讀者更好地掌握AI訓(xùn)練的相關(guān)技能。
《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》適合準(zhǔn)備從事AI訓(xùn)練師的讀者，以及對人工智能感興趣的讀者，包括人工智能從業(yè)者、模型開發(fā)者、數(shù)據(jù)標(biāo)注師、數(shù)據(jù)分析師、AI產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)決策者、任何想要提升AI技能的人。此外，《AI訓(xùn)練師手冊：算法與模型訓(xùn)練從入門到精通》還可以作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)和職業(yè)院校的參考教材。

51個實(shí)操案例解析：高效學(xué)習(xí)，將知識轉(zhuǎn)化為技能
80個行業(yè)案例分析：輕松掌握人工智能訓(xùn)練全應(yīng)用
126個同步視頻：可隨時隨地學(xué)習(xí)，助力讀者成為AI訓(xùn)練高手
8大超值贈送：教學(xué)視頻 PPT教學(xué)課件 電子教案 習(xí)題答案 素材 效果 軟件資源 AI提示詞

市場優(yōu)勢
2020 年2 月，人工智能訓(xùn)練師（Artificial Intelligence Trainer，后稱AI 訓(xùn)練師）被正式認(rèn)定為新職業(yè)，并被納入國家職業(yè)分類目錄。另外，人力資源和社會保障部同年發(fā)布的《新職業(yè)人工智能工程技術(shù)人員就業(yè)景氣現(xiàn)狀分析報告》顯示，我國人工智能人才缺口超過500 萬，國內(nèi)的供求比例為1 ∶ 10，供需比例嚴(yán)重失衡。
隨著AI 技術(shù)在各個行業(yè)的廣泛應(yīng)用，如辦公、制造、金融、醫(yī)療、政務(wù)等，對高質(zhì)量AI 模型的需求不斷增加。這使得企業(yè)對專業(yè)AI 訓(xùn)練師的需求也在迅速增長，AI 訓(xùn)練師成為市場上備受追捧的熱門人才。隨著人工智能市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，為AI 訓(xùn)練師提供了廣闊的就業(yè)空間和職業(yè)發(fā)展機(jī)會。

技術(shù)優(yōu)勢
AI 訓(xùn)練師能夠高效地處理和分析大量數(shù)據(jù)，訓(xùn)練和優(yōu)化算法和模型，在人工智能領(lǐng)域扮演著至關(guān)重要的角色，他們不僅具備全面的技術(shù)能力，還具有出色的實(shí)踐經(jīng)驗。隨著AI 技術(shù)的不斷發(fā)展，AI 訓(xùn)練師的需求將會不斷增加，同時對其專業(yè)技能水平的要求也會不斷提高。因此，從事這個職業(yè)的人需要不斷學(xué)習(xí)和提高自己的能力水平。通過閱讀本書，讀者能夠系統(tǒng)地了解AI 訓(xùn)練師所需的核心技能和知識，掌握從算法到模型訓(xùn)練的全流程，為成為合格的AI 訓(xùn)練師打下堅實(shí)的基礎(chǔ)。

本書特色
在當(dāng)今時代，人工智能已成為引領(lǐng)第四次工業(yè)革命的核心力量，從智能手機(jī)到自動駕駛汽車，從醫(yī)療診斷到金融預(yù)測，AI 技術(shù)正逐步改變著人類社會的各個方面。作為AI 技術(shù)的關(guān)鍵角色，AI 訓(xùn)練師在推動這一變革中發(fā)揮著不可或缺的作用，本書正是為這一專業(yè)群體量身打造的指南，本書特色如下。
（1）內(nèi)容全面：本書共有10 章，結(jié)合80 個行業(yè)案例分析，系統(tǒng)地介紹了AI 訓(xùn)練師所需的典型技能，旨在幫助讀者從零開始構(gòu)建自己的AI 技術(shù)能力。書中先引導(dǎo)讀者認(rèn)識AI 新職業(yè)AI 訓(xùn)練師，了解其職責(zé)和要求；然后通過系統(tǒng)地介紹編程語言、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法等核心技能，幫助讀者構(gòu)建扎實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)；接著，本書深入探討了自然語言處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等關(guān)鍵技術(shù)，讓讀者掌握訓(xùn)練人工智能系統(tǒng)的全流程；最后，介紹了模型評估和優(yōu)化、管理和部署等實(shí)踐應(yīng)用，確保讀者能夠成功地將訓(xùn)練好的AI 模型應(yīng)用于實(shí)際場景。
（2）實(shí)踐導(dǎo)向：在編寫本書的過程中，我們力求內(nèi)容的全面性和實(shí)用性，通過51 個實(shí)操案例，幫助讀者掌握AI 技術(shù)的基礎(chǔ)知識，并激發(fā)創(chuàng)新思維和實(shí)踐能力。通過理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式，本書將帶領(lǐng)讀者踏上成為優(yōu)秀AI 訓(xùn)練師的旅程。
（3）資源豐富：為了幫助讀者更好地掌握書中的內(nèi)容，我們特地錄制了一系列的教學(xué)視頻，這些視頻詳細(xì)地講解了書中的重點(diǎn)和難點(diǎn)知識，讓讀者能夠更加深入地理解AI 訓(xùn)練的精髓。此外，本書還附贈了PPT 教學(xué)課件＋素材＋效果＋ AI 提示詞等資源，方便讀者更好地學(xué)習(xí)本書。

溫馨提示
（1）版本更新：本書在編寫時，是基于當(dāng)前各種AI 工具和網(wǎng)頁平臺的界面截取的實(shí)際操作圖片，但本書從編輯到出版需要一段時間，這些工具的功能和界面可能會有變動，讀者在閱讀時，請根據(jù)書中的思路舉一反三進(jìn)行學(xué)習(xí)。
其中，Python 的版本為3.12.1，Stable Diffusion 的版本為1.6.1，VIA 的版本為2.0.12，SD-Trainer 的版本為v1.4.1。
（2）提示詞：提示詞也稱為關(guān)鍵字、關(guān)鍵詞、描述詞、輸入詞、指令、代碼等，網(wǎng)上大部分用戶也將其稱為咒語。需要注意的是，即使是完全相同的提示詞，AI 模型每次生成的文案、圖片或視頻內(nèi)容也會有所差別。

谷建陽
人工智能工程師、AI訓(xùn)練師，具備卓越的技術(shù)實(shí)力和豐富的實(shí)踐經(jīng)驗，能夠熟練地運(yùn)用各種工具進(jìn)行AI模型訓(xùn)練，為各種復(fù)雜的應(yīng)用場景提供精準(zhǔn)高效的解決方案
在AI深度學(xué)習(xí)、深層算法、機(jī)器學(xué)習(xí)等方面擁有深厚的理論基礎(chǔ)，能夠全面掌握各種算法和模型的特性，擅長使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行模型訓(xùn)練，并能夠根據(jù)客戶需求靈活選擇合適的工具和庫進(jìn)行定制化開發(fā)
在AI數(shù)據(jù)處理方面，具備豐富的經(jīng)驗和技術(shù)，能夠針對不同的數(shù)據(jù)類型和特性進(jìn)行有效的特征提取、數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)簽化處理，為模型訓(xùn)練提供有力的數(shù)據(jù)支持
熟練掌握各種AI優(yōu)化算法和技巧，能夠根據(jù)模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)特性進(jìn)行有針對性的參數(shù)調(diào)整和模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，訓(xùn)練出的AI模型往往能夠達(dá)到優(yōu)秀的性能表現(xiàn)，滿足客戶的高標(biāo)準(zhǔn)需求

第1章 認(rèn)識AI新職業(yè)AI訓(xùn)練師
1.1 認(rèn)識人工智能 002
1.2 全方位了解AI訓(xùn)練師 016
本章小結(jié) 021
課后習(xí)題 021
第2章 能力培養(yǎng)成為一名合格的AI訓(xùn)練師
2.1 AI訓(xùn)練師知識與技能的全面解析 023
2.2 AI訓(xùn)練師的工作職責(zé)與從業(yè)領(lǐng)域 029
本章小結(jié) 034
課后習(xí)題 034
第3章 編程語言AI訓(xùn)練師至少要會一門
3.1 Python的安裝與部署流程 036
3.2 6個技巧，學(xué)會Python編程的語法格式 041
3.3 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：5個實(shí)例，精通Python編程 054
本章小結(jié) 070
課后習(xí)題 070
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)算法常用的AI訓(xùn)練方法
4.1 認(rèn)識機(jī)器學(xué)習(xí)算法 073
4.2 6類場景，精通機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 083
本章小結(jié) 091
課后習(xí)題 091
第5章 深度學(xué)習(xí)算法AI訓(xùn)練師的核心技能
5.1 認(rèn)識深度學(xué)習(xí)算法 093
5.2 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：8個實(shí)例，掌握深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景 096
本章小結(jié) 112
課后習(xí)題 112
第6章 自然語言處理讓AI能夠與人類對話
6.1 認(rèn)識自然語言處理 114
6.2 5類場景，精通自然語言處理的應(yīng)用 120
6.3 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：5個步驟，訓(xùn)練Embedding語言模型 126
本章小結(jié) 133
課后習(xí)題 134
第7章 數(shù)據(jù)標(biāo)注AI訓(xùn)練的必要環(huán)節(jié)
7.1 認(rèn)識數(shù)據(jù)標(biāo)注 136
7.2 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：5個實(shí)例，掌握VGG數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 140
本章小結(jié) 147
課后習(xí)題 147
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練教AI如何更懂人類
8.1 認(rèn)識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 149
8.2 AI訓(xùn)練師必知的6種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 152
8.3 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：5個流程，訓(xùn)練特定畫風(fēng)的LoRA模型 156
本章小結(jié) 167
課后習(xí)題 167
第9章 模型評估和優(yōu)化確保AI訓(xùn)練的結(jié)果
9.1 5個指標(biāo)，評估訓(xùn)練好的AI模型 169
9.2 8個方法，優(yōu)化AI模型的性能 172
9.3 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：通過融合模型優(yōu)化AI繪畫效果 178
本章小結(jié) 182
課后習(xí)題 182
第10章 管理和部署應(yīng)用訓(xùn)練好的AI模型
10.1 4個流程，管理AI模型 184
10.2 4種方式，部署AI模型 186
10.3 AI訓(xùn)練師實(shí)戰(zhàn)：6個步驟，訓(xùn)練和發(fā)布ChatGPT模型 190
本章小結(jié) 199
課后習(xí)題 200
附錄 課后習(xí)題答案 201