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计算机理论

AI训练师手册

作者：谷建阳

出版社：北京大学出版社出版时间：暂无

开本： 16开 页数： 228

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版权信息
本书特色
内容简介
目录
作者简介

AI训练师手册版权信息

ISBN：9787301351925
条形码：9787301351925 ; 978-7-301-35192-5
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

AI训练师手册本书特色

全面精通人工智能训练，成为行业领先、更懂AI的人！51个实操案例解析+80个行业案例分析+126个同步视频+8大资源赠送(教学视频+PPT教学课件+电子教案+习题答案+素材+效果+软件资源+AI提示词)。

AI训练师手册内容简介

本书内容系统、全面，实例丰富，共有10章，包括51个实操案例解析和80个行业案例分析。通过学习本书，读者可以从零开始，逐步掌握人工智能的核心技术，成为合格的AI训练师。本书附赠了同步教学视频＋PPT 教学课件＋素材＋效果＋AI提示词等资源。书中内容从技能线和案例线展开介绍，具体内容如下。技能线：从人工智能的相关技术入手，不仅介绍了AI训练师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI训练师的职业技能提升方法，具体内容包括认识AI训练师、能力培养、Python编程语言、机器学习算法、深度学习算法、自然语言处理、数据标注、神经网络训练、模型评估和优化、管理和部署等，对人工智能训练相关工作做了系统的描述和指导。案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模型的实际应用，通过分析大量的经典案例，如Amazon、华为、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海尔、小米、支付宝、百度、京东、阿里巴巴、美团、网易云商、文心一言、淘宝、剪映、Google、今日头条、携程旅行、字节跳动、Stable Diffusion等，可以让读者更好地掌握AI训练的相关技能。本书适合准备从事AI训练师的读者，以及对人工智能感兴趣的读者，包括人工智能从业者、模型开发者、数据标注师、数据分析师、AI产品经理、企业决策者、任何想要提升AI技能的人。此外，本书还可以作为相关培训机构和职业院校的参考教材。

AI训练师手册目录

第1章认识AI新职业——AI训练师 1.1 认识人工智能 002 1.2 全方位了解AI训练师 016 本章小结 021 课后习题 021 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 023 2.2 AI训练师的工作职责与从业领域 029 本章小结 034 课后习题 034 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 036 3.2 6个技巧，学会Python编程的语法格式 041 3.3 AI训练师实战：5个实例，精通Python编程 054 本章小结 070 课后习题 070 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 073 4.2 6类场景，精通机器学习算法的应用 083 本章小结 091 课后习题 091 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 093 5.2 AI训练师实战：8个实例，掌握深度学习的应用场景 096 本章小结 112 课后习题 112 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 114 6.2 5类场景，精通自然语言处理的应用 120 6.3 AI训练师实战：5个步骤，训练Embedding语言模型 126 本章小结 133 课后习题 134 第7章数据标注——AI训练的必要环节 7.1 认识数据标注 136 7.2 AI训练师实战：5个实例，掌握VGG数据标注工具 140 本章小结 147 课后习题 147 第8章神经网络训练——教AI如何更懂人类 8.1 认识神经网络 149 8.2 AI训练师必知的6种神经网络架构 152 8.3 AI训练师实战：5个流程，训练特定画风的LoRA模型 156 本章小结 167 课后习题 167 第9章模型评估和优化——确保AI训练的结果 9.1 5个指标，评估训练好的AI模型 169 9.2 8个方法，优化AI模型的性能 172 9.3 AI训练师实战：通过融合模型优化AI绘画效果 178 本章小结 182 课后习题 182 第10章管理和部署——应用训练好的AI模型 10.1 4个流程，管理AI模型 184 10.2 4种方式，部署AI模型 186 10.3 AI训练师实战：6个步骤，训练和发布ChatGPT模型 190 本章小结 199 课后习题 200 附录课后习题答案 201

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AI训练师手册作者简介

谷建阳，人工智能工程师、AI训练师，具备卓越的技术实力和丰富的实践经验，能够熟练地运用各种工具进行AI模型训练，为各种复杂的应用场景提供精准高效的解决方案在AI深度学习、深层算法、机器学习等方面拥有深厚的理论基础，能够全面掌握各种算法和模型的特性，擅长使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架进行模型训练，并能够根据客户需求灵活选择合适的工具和库进行定制化开发在AI数据处理方面，具备丰富的经验和技术，能够针对不同的数据类型和特性进行有效的特征提取、数据清洗和标签化处理，为模型训练提供有力的数据支持熟练掌握各种AI优化算法和技巧，能够根据模型结构和数据特性进行有针对性的参数调整和模型结构优化，训练出的AI模型往往能够达到优秀的性能表现，满足客户的高标准需求

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