本書嚴(yán)格依據(jù)人工智能訓(xùn)練師國家職業(yè)技能標(biāo)準(zhǔn)（2021年版）進(jìn)行精心編撰。其內(nèi)容系統(tǒng)地涵蓋了5級至3級的相關(guān)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(shè)置了實(shí)訓(xùn)環(huán)節(jié)，有效實(shí)現(xiàn)了理論與實(shí)際的有機(jī)結(jié)合，旨在全方位提升讀者的知識掌握水平與實(shí)踐操作能力。本書特色鮮明：其一，相關(guān)內(nèi)容于深圳多區(qū)開展了多輪培訓(xùn)實(shí)踐，積累了豐富經(jīng)驗(yàn)。其二，案例緊扣時代脈搏，將基礎(chǔ)知識傳授與大模型工具應(yīng)用有機(jī)融合，極大提升學(xué)習(xí)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(xùn)練領(lǐng)域的學(xué)習(xí)與探索奠定堅實(shí)基礎(chǔ)。本書適用于對人工智能訓(xùn)練師職業(yè)感興趣、渴望踏入該領(lǐng)域且基礎(chǔ)尚待夯實(shí)的廣大人群，包括計劃參加人工智能訓(xùn)練師職業(yè)技能等級認(rèn)證的學(xué)員，以及大中專院校相關(guān)專業(yè)尋求知識拓展與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)補(bǔ)充的師生群體，同時也可作為相關(guān)領(lǐng)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(lǐng),對標(biāo)德國技術(shù)監(jiān)督協(xié)會(TǔV),秉持為人工智能產(chǎn)業(yè)服務(wù)的宗旨,以成為國際一流的人工智能專業(yè)服務(wù)平臺為目標(biāo),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(quán),不與學(xué)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(wù)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(tuán)隊打造年,2020年協(xié)會定位為核心業(yè)務(wù)打磨年,2021年協(xié)會定位為品牌建設(shè)年，2022年協(xié)會定位為服務(wù)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(wù)平臺-"AI圈”,成立了深圳高技能人才培訓(xùn)基地,設(shè)立了市貿(mào)促委出口品牌認(rèn)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(shù)交流服務(wù)體系建設(shè)資金支持,市場監(jiān)管局專利導(dǎo)航項(xiàng)目建設(shè)資金支持。先后榮獲全國"四好”商會、全國工商聯(lián)商會團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)"領(lǐng)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(xùn)練師職業(yè)認(rèn)知和相關(guān)法律法規(guī)知識 1
1.1 人工智能訓(xùn)練師職業(yè)認(rèn)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(yīng)用領(lǐng)域 3
1.1.3 人工智能訓(xùn)練師職業(yè)及其由來 3
1.2 相關(guān)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(luò)安全法》 6
1.2.4 《中華人民共和國知識產(chǎn)權(quán)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(shí)訓(xùn)） 9
1.3.1 訓(xùn)練目標(biāo) 9
1.3.2 訓(xùn)練任務(wù) 9
1.3.3 知識準(zhǔn)備 9
1.3.4 訓(xùn)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(jié) 17
1.5 思考與練習(xí) 18
第2章 數(shù)據(jù)采集和處理 19
2.1 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集 19
2.1.1 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的來源及其特點(diǎn)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(wù)數(shù)據(jù)采集的合規(guī)標(biāo)準(zhǔn) 22
2.1.4 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集的質(zhì)量控制標(biāo)準(zhǔn) 23
2.1.5 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集相關(guān)工作任務(wù)綜述 24
2.2 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集（實(shí)訓(xùn)） 25
2.2.1 訓(xùn)練目標(biāo) 25
2.2.2 訓(xùn)練任務(wù) 26
2.2.3 知識準(zhǔn)備 26
2.2.4 訓(xùn)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(wù)數(shù)據(jù)處理 35
2.3.1 常見的數(shù)據(jù)處理技術(shù)和工具 36
2.3.2 數(shù)據(jù)處理過程中的數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換和整合原則 36
2.3.3 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)整理歸類 37
2.3.4 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)匯總 38
2.4 業(yè)務(wù)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(biāo) 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(yù)處理后業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行審核 41
2.4.4 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)采集規(guī)范 41
2.4.5 業(yè)務(wù)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(shí)訓(xùn)） 49
2.6.1 訓(xùn)練目標(biāo) 49
2.6.2 訓(xùn)練任務(wù) 50
2.6.3 知識準(zhǔn)備 50
2.6.4 訓(xùn)練活動 50
2.6.5 過程考核 58
2.6.6 參考資料 59
2.7 復(fù)習(xí)題 61
第3章 數(shù)據(jù)標(biāo)注 63
3.1 原始數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)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(biāo)注的基本原則和方法 66
3.2 數(shù)據(jù)清洗（實(shí)訓(xùn)） 74
3.2.1 訓(xùn)練目標(biāo) 74
3.2.2 訓(xùn)練任務(wù) 75
3.2.3 知識準(zhǔn)備 75
3.2.4 訓(xùn)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(biāo)注（實(shí)訓(xùn)） 84
3.3.1 訓(xùn)練目標(biāo) 84
3.3.2 訓(xùn)練任務(wù) 85
3.3.3 知識準(zhǔn)備 85
3.3.4 訓(xùn)練活動 85
3.3.5 過程考核 97
3.3.6 參考資料 98
3.4 標(biāo)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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)和流程 109
3.6 標(biāo)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(jié) 112
3.8 思考與練習(xí) 112
第4章 智能系統(tǒng)運(yùn)維 114
4.1 智能系統(tǒng)基礎(chǔ)操作 114
4.1.1 智能系統(tǒng)的基本原理和架構(gòu) 114
4.1.2 智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)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(hù) 123
4.2.1 智能系統(tǒng)功能應(yīng)用記錄與分析 123
4.2.2 智能系統(tǒng)知識庫構(gòu)建與管理 124
4.2.3 智能產(chǎn)品應(yīng)用場景適配與拓展 126
4.2.4 智能系統(tǒng)故障診斷與修復(fù) 127
4.2.5 智能系統(tǒng)性能監(jiān)控指標(biāo)與優(yōu)化策略 130
4.2.6 智能系統(tǒng)維護(hù)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(shí)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(jī)制 141
4.4 智能系統(tǒng)運(yùn)維（實(shí)訓(xùn)） 142
4.4.1 訓(xùn)練目標(biāo) 142
4.4.2 訓(xùn)練任務(wù) 143
4.4.3 知識準(zhǔn)備 143
4.4.4 訓(xùn)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(jié) 152
4.6 思考與練習(xí) 152
第5章 業(yè)務(wù)分析 155
5.1 業(yè)務(wù)流程設(shè)計 155
5.1.1 業(yè)務(wù)流程分析和設(shè)計的基本原則 155
5.1.2 業(yè)務(wù)流程分析和設(shè)計的方法 158
5.1.3 業(yè)務(wù)流程建模和優(yōu)化的技巧 160
5.1.4 提升產(chǎn)品思維和結(jié)構(gòu)化思維 162
5.1.5 利用AIGC優(yōu)化流程分析和設(shè)計 163
5.2 業(yè)務(wù)模塊效果優(yōu)化 165
5.2.1 業(yè)務(wù)模塊效果評估的方法和指標(biāo) 165
5.2.2 業(yè)務(wù)模塊優(yōu)化的原則 167
5.2.3 業(yè)務(wù)模塊優(yōu)化的技巧 168
5.3 業(yè)務(wù)分析（實(shí)訓(xùn)） 169
5.3.1 訓(xùn)練目標(biāo) 169
5.3.2 訓(xùn)練任務(wù) 170
5.3.3 知識準(zhǔn)備 170
5.3.4 訓(xùn)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(jié) 195
5.5 思考與練習(xí) 195
第6章 智能訓(xùn)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(biāo)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(xùn)練策略調(diào)優(yōu)與架構(gòu)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(shí)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(diǎn)掌握 215
6.3 智能訓(xùn)練（實(shí)訓(xùn)） 216
6.3.1 訓(xùn)練目標(biāo) 216
6.3.2 訓(xùn)練任務(wù) 217
6.3.3 知識準(zhǔn)備 217
6.3.4 訓(xùn)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(jié) 229
6.5 思考與練習(xí) 229
第7章 智能系統(tǒng)設(shè)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(jī)交互流程設(shè)計 235
7.2.1 人機(jī)交互設(shè)計的基本原則 236
7.2.2 人機(jī)交互設(shè)計的常用方法 237
7.2.3 智能系統(tǒng)人機(jī)交互設(shè)計方法 239
7.2.4 單一場景下人機(jī)交互設(shè)計的最優(yōu)方式 240
7.2.5 用戶界面設(shè)計 241
7.3 智能系統(tǒng)設(shè)計（實(shí)訓(xùn)） 241
7.3.1 訓(xùn)練目標(biāo) 242
7.3.2 訓(xùn)練任務(wù) 242
7.3.3 知識準(zhǔn)備 242
7.3.4 訓(xùn)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(jié) 254
7.5 思考與練習(xí) 254
第8章 培訓(xùn)與指導(dǎo) 257
8.1 培訓(xùn) 257
8.1.1 培訓(xùn)的內(nèi)容類別 257
8.1.2 培訓(xùn)對員工能力提升的重要性 258
8.1.3 培訓(xùn)如何設(shè)計 259
8.1.4 培訓(xùn)如何實(shí)施 261
8.1.5 提升員工人工智能大模型應(yīng)用能力 262
8.2 指導(dǎo) 265
8.2.1 指導(dǎo)對員工成長和團(tuán)隊效能的影響 265
8.2.2 指導(dǎo)員工工作的方法和技巧 266
8.3 第8章小結(jié) 268
8.4 思考與練習(xí) 268
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