AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通

51个实操案例解析：高效学习，将知识转化为技能
80个行业案例分析：轻松掌握人工智能训练全应用
126个同步视频：可随时随地学习，助力读者成为AI训练高手
8大超值赠送：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：算法与模型训练从入门到精通》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《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》，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。《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》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。
《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》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，《AI训练师手册：算法与模型训练从入门到精通》还可以作为相关培训机构和职业院校的参考教材。

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

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

市场优势
2020 年2 月，人工智能训练师（Artificial Intelligence Trainer，后称AI 训练师）被正式认定为新职业，并被纳入国家职业分类目录。另外，人力资源和社会保障部同年发布的《新职业—人工智能工程技术人员就业景气现状分析报告》显示，我国人工智能人才缺口超过500 万，国内的供求比例为1 ∶ 10，供需比例严重失衡。
随着AI 技术在各个行业的广泛应用，如办公、制造、金融、医疗、政务等，对高质量AI 模型的需求不断增加。这使得企业对专业AI 训练师的需求也在迅速增长，AI 训练师成为市场上备受追捧的热门人才。随着人工智能市场规模不断扩大，为AI 训练师提供了广阔的就业空间和职业发展机会。

技术优势
AI 训练师能够高效地处理和分析大量数据，训练和优化算法和模型，在人工智能领域扮演着至关重要的角色，他们不仅具备全面的技术能力，还具有出色的实践经验。随着AI 技术的不断发展，AI 训练师的需求将会不断增加，同时对其专业技能水平的要求也会不断提高。因此，从事这个职业的人需要不断学习和提高自己的能力水平。通过阅读本书，读者能够系统地了解AI 训练师所需的核心技能和知识，掌握从算法到模型训练的全流程，为成为合格的AI 训练师打下坚实的基础。

本书特色
在当今时代，人工智能已成为引领第四次工业革命的核心力量，从智能手机到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融预测，AI 技术正逐步改变着人类社会的各个方面。作为AI 技术的关键角色，AI 训练师在推动这一变革中发挥着不可或缺的作用，本书正是为这一专业群体量身打造的指南，本书特色如下。
（1）内容全面：本书共有10 章，结合80 个行业案例分析，系统地介绍了AI 训练师所需的典型技能，旨在帮助读者从零开始构建自己的AI 技术能力。书中先引导读者认识AI 新职业—AI 训练师，了解其职责和要求；然后通过系统地介绍编程语言、机器学习算法、深度学习算法等核心技能，帮助读者构建扎实的技术基础；接着，本书深入探讨了自然语言处理、数据标注、神经网络训练等关键技术，让读者掌握训练人工智能系统的全流程；最后，介绍了模型评估和优化、管理和部署等实践应用，确保读者能够成功地将训练好的AI 模型应用于实际场景。
（2）实践导向：在编写本书的过程中，我们力求内容的全面性和实用性，通过51 个实操案例，帮助读者掌握AI 技术的基础知识，并激发创新思维和实践能力。通过理论与实践相结合的方式，本书将带领读者踏上成为优秀AI 训练师的旅程。
（3）资源丰富：为了帮助读者更好地掌握书中的内容，我们特地录制了一系列的教学视频，这些视频详细地讲解了书中的重点和难点知识，让读者能够更加深入地理解AI 训练的精髓。此外，本书还附赠了PPT 教学课件＋素材＋效果＋ AI 提示词等资源，方便读者更好地学习本书。

温馨提示
（1）版本更新：本书在编写时，是基于当前各种AI 工具和网页平台的界面截取的实际操作图片，但本书从编辑到出版需要一段时间，这些工具的功能和界面可能会有变动，读者在阅读时，请根据书中的思路举一反三进行学习。
其中，Python 的版本为3.12.1，Stable Diffusion 的版本为1.6.1，VIA 的版本为2.0.12，SD-Trainer 的版本为v1.4.1。
（2）提示词：提示词也称为关键字、关键词、描述词、输入词、指令、代码等，网上大部分用户也将其称为“咒语”。需要注意的是，即使是完全相同的提示词，AI 模型每次生成的文案、图片或视频内容也会有所差别。