AI训练师手册：数据标注+分析整理+算法优化+模型训练

想要成为AI训练师，掌握AI模型训练的核心技能，需要了解哪些关键要素？如何有效地进行数据标注和预处理？怎样选择合适的AI算法和模型架构？又如何进行模型的训练、调优和评估？本书为以上问题提供了一站式的解决方案。作者结合丰富的实战经验，系统讲解了AI训练师的核心工作内容和技能需求，并通过深入剖析和详细讲解，让读者能够全面了解并掌握AI训练的关键知识点。 除了理论知识，本书还提供了丰富的实战资源，包括160分钟的教学视频、120页的PPT教学课件、70多个素材效果文件，以及40多组AI提示词，旨在帮助读者在实践中快速提升技能。书中还特别介绍了百度文心大模型训练平台的使用技巧，以及Stable Diffusion AI绘画模型和ChatGPT AI文案模型的训练实战，为读者提供了宝贵的操作步骤和技巧。 本书不仅适合人工智能训练师、数据标注人员、人工智能研究员、数据工程师、AI产品经理等从业者，也适合所有对AI技术充满热情的读者。无论是希望提升技能水平，还是希望在职场中获得更好的发展，本书都将提供宝贵的参考和指导。

杨霁琳 ●博士，副教授 ●硕士研究生导师 ●现就职于四川师范大学 ●中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会委员 ●2021年被认定为\"四川省海外高层次留学人才\" ●研究方向为数据挖掘、数据分析、智能信息处理、A人工智能 ●先后在国际国内期刊和会议发表40余篇学术论文，并先后参与了多部专著和教材的编著 ●主持和参与多项国家自然科学基金、教育部人文社科研究规划基金、四川省自然科学基金和四川省教育厅项目

第1章 认识人工智能训练师 1 1.1 什么是人工智能训练 2 1.1.1 AI训练注重数据分析和算法优化 2 1.1.2 AI训练致力于提高系统的智能化水平 3 1.1.3 AI训练注重模型的优化和创新 4 1.2 人工智能训练的3大基本要素 6 1.2.1 AI训练要素1：算法 6 1.2.2 AI训练要素2：算力 6 1.2.3 AI训练要素3：数据 8 1.3 AI训练师 9 1.3.1 AI训练师的定义和角色 9 1.3.2 AI训练师的工作内容和职责 10 1.3.3 AI训练师所需技能和知识 11 1.3.4 AI训练师的就业参考标准 12 1.3.5 AI训练师的发展前景和趋势 13 本章小结 14 课后习题 14 第2章 掌握数据标注的基础 15 2.1 数据标注的定义与重要性 16 2.1.1 什么是数据标注 16 2.1.2 数据标注的重要性 17 2.1.3 数据标注的挑战 17 2.2 数据标注的类型与应用场景 19 2.2.1 不同学习模式的标注需求 19 2.2.2 不同应用场景中的标注类型 21 2.2.3 选择合适标注类型的原则 25 2.3 数据标注的标准与流程 27 2.3.1 数据标注的质量标准 27 2.3.2 数据标注的基本流程 28 本章小结 30 课后习题 30 第3章 数据标注的工具与方法 31 3.1 VIA数据标注入门 32 3.1.1 认识VGG图像注释器 32 3.1.2 下载与安装VGG图像注释器 33 3.1.3 加载图像的方法 35 3.2 图像标注的3种方法 37 3.2.1 添加矩形标注 37 3.2.2 添加椭圆形标注 38 3.2.3 添加多边形标注 40 3.3 使用其他数据标注工具 42 3.3.1 添加视频标注 43 3.3.2 添加音频标注 46 3.3.3 添加字幕标注 48 本章小结 50 课后习题 50 第4章 数据整理与预处理技巧 51 4.1 数据清洗与转换 52 4.1.1 数据收集 52 4.1.2 数据清洗 53 4.1.3 数据转换 54 4.2 缺失值处理与异常值检测 56 4.2.1 出现缺失值的原因与影响 56 4.2.2 处理缺失值的方法 56 4.2.3 异常值的识别与处理 59 4.3 特征工程基础 61 4.3.1 特征工程的概念 61 4.3.2 特征选择技术 63 4.3.3 特征提取技术 65 本章小结 66 课后习题 66 第5章 AI算法的优化与调整 67 5.1 机器学习算法概览 68 5.1.1 监督学习 68 5.1.2 无监督学习 69 5.1.3 强化学习 71 5.2 神经网络与深度学习 73 5.2.1 神经网络基础 73 5.2.2 卷积神经网络与循环神经网络 74 5.2.3 深度学习优化技术 76 5.3 算法调优与验证 78 5.3.1 常见的超参数和模型调参 78 5.3.2 Holdout检验与交叉验证 80 5.3.3 算法选择与集成学习的策略 81 本章小结 82 课后习题 83 第6章 AI模型的训练与调优 84 6.1 模型训练的基本技巧 85 6.1.1 训练集、验证集与测试集的划分 85 6.1.2 损失函数与优化器的选择 86 6.1.3 模型训练的基本流程 87 6.1.4 使用GPU加速与分布式训练 89 6.1.5 部署AI模型的4种方式 90 6.2 模型的迭代与优化 91 6.2.1 模型的评估与选择 91 6.2.2 模型的迭代过程与持续改进 93 6.2.3 模型优化的实用技巧与案例分析 94 本章小结 95 课后习题 96 第7章 百度文心大模型训练平台 97 7.1 AI Studio新手指南 98 7.1.1 认识AI Studio 98 7.1.2 登录AI Studio控制台 100 7.1.3 熟悉AI Studio的工作界面 102 7.2 AI Studio大模型应用开发 105 7.2.1 AI对话大模型应用开发实例 106 7.2.2 AI绘画大模型应用开发实例 114 7.3 AI Studio模型开发技巧 124 7.3.1 创建模型产线 124 7.3.2 创建自己的模型 129 7.3.3 使用PaddleX开发AI模型 133 本章小结 135 课后习题 135 第8章 SD AI绘画模型训练实战 137 8.1 风光摄影模型训练实战 138 8.1.1 LoRA模型训练概述 138 8.1.2 安装训练器与整理数据集 139 8.1.3 图像预处理和打标优化 141 8.1.4 设置训练模型和数据集 144 8.1.5 评估模型的应用效果 147 8.2 人物画风模型训练实战 151 8.2.1 设置模型参数 151 8.2.2 处理图像数据集 155 8.2.3 开始训练模型 159 8.2.4 在线测试模型效果 162 8.2.5 下载训练好的模型 165 本章小结 166 课后习题 166 第9章 ChatGPT AI文案模型训练实战 167 9.1 AI助手模型训练实战 168 9.1.1 创建AI助手应用 168 9.1.2 编排提示词 171 9.1.3 使用专家模式 172 9.1.4 配置模型 175 9.1.5 调试与预览AI助手 179 9.1.6 发布AI助手应用 180 9.2 AI文本生成模型训练实战 183 9.2.1 创建应用并编排提示词 183 9.2.2 创建知识库并处理数据集 187 9.2.3 添加上下文数据集 194 9.2.4 添加文字转语音功能 196 9.2.5 审查敏感内容 197 9.2.6 发布AI文本生成应用 201 本章小结 205 课后习题 205