更新时间：2025-03-27 18:25:22
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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
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
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
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
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
