AI訓練師手冊-數據標注+分析整理+算法優化+模型訓練 楊霽琳 9787122462305 【台灣高等教育出版社】

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書名：AI訓練師手冊-數據標注+分析整理+算法優化+模型訓練
ISBN：9787122462305
出版社：化學工業
著編譯者：楊霽琳
頁數：206
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1737084
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內容簡介

想要成為AI訓練師，掌握AI模型訓練的核心技能，需要了解哪些關鍵要素？如何有效地進行數據標註和預處理？怎樣選擇合適的AI算法和模型架構？又如何進行模型的訓練、調優和評估？本書為以上問題提供了一站式的解決方案。作者結合豐富的實戰經驗，系統講解了AI訓練師的核心工作內容和技能需求，並通過深入剖析和詳細講解，讓讀者能夠全面了解並掌握AI訓練的關鍵知識點。 除了理論知識，本書還提供了豐富的實戰資源，包括160分鐘的教學視頻、120頁的PPT教學課件、70多個素材效果文件，以及40多組AI提示詞，旨在幫助讀者在實踐中快速提升技能。書中還特別介紹了百度文心大模型訓練平台的使用技巧，以及Stable Diffusion AI繪畫模型和ChatGPT AI文案模型的訓練實戰，為讀者提供了寶貴的操作步驟和技巧。 本書不僅適合人工智能訓練師、數據標註人員、人工智能研究員、數據工程師、AI產品經理等從業者，也適合所有對AI技術充滿熱情的讀者。無論是希望提升技能水平，還是希望在職場中獲得更好的發展，本書都將提供寶貴的參考和指導。

作者簡介

楊霽琳，博士，副教授，碩士研究生導師，現就職於四川師範大學，中國人工智能學會粒計算與知識發現專委會委員，2021年被認定為「四川省海外高層次留學人才」，研究方向為數據挖掘、數據分析、智能信息處理、AI人工智能，先後在國際國內期刊和會議發表40餘篇學術論文，並先後參与了多部專著和教材的編著，主持和參与多項國家自然科學基金、教育部人文社科研究規劃基金、四川省自然科學基金和四川省教育廳項目。

目錄

第1章 認識人工智能訓練師
1 1 什麼是人工智能訓練
1 1 1 AI訓練注重數據分析和算法優化
1 1 2 AI訓練致力於提高系統的智能化水平
1 1 3 AI訓練注重模型的優化和創新
1 2 人工智能訓練的3大基本要素
1 2 1 AI訓練要素1：算法
1 2 2 AI訓練要素2：算力
1 2 3 AI訓練要素3：數據
1 3 AI訓練師
1 3 1 AI訓練師的定義和角色
1 3 2 AI訓練師的工作內容和職責
1 3 3 AI訓練師所需技能和知識
1 3 4 AI訓練師的就業參考標準
1 3 5 AI訓練師的發展前景和趨勢
本章小結
課後習題
第2章 掌握數據標註的基礎
2 1 數據標註的定義與重要性
2 1 1 什麼是數據標註
2 1 2 數據標註的重要性
2 1 3 數據標註的挑戰
2 2 數據標註的類型與應用場景
2 2 1 不同學習模式的標註需求
2 2 2 不同應用場景中的標註類型
2 2 3 選擇合適標註類型的原則
2 3 數據標註的標準與流程
2 3 1 數據標註的質量標準
2 3 2 數據標註的基本流程
本章小結
課後習題
第3章 數據標註的工具與方法
3 1 VIA數據標註入門
3 1 1 認識VGG圖像註釋器
3 1 2 下載與安裝VGG圖像註釋器
3 1 3 載入圖像的方法
3 2 圖像標註的3種方法
3 2 1 添加矩形標註
3 2 2 添加橢圓形標註
3 2 3 添加多邊形標註
3 3 使用其他數據標註工具
3 3 1 添加視頻標註
3 3 2 添加音頻標註
3 3 3 添加字幕標註
本章小結
課後習題
第4章 數據整理與預處理技巧
4 1 數據清洗與轉換
4 1 1 數據收集
4 1 2 數據清洗
4 1 3 數據轉換
4 2 缺失值處理與異常值檢測
4 2 1 出現缺失值的原因與影響
4 2 2 處理缺失值的方法
4 2 3 異常值的識別與處理
4 3 特徵工程基礎
4 3 1 特徵工程的概念
4 3 2 特徵選擇技術
4 3 3 特徵提取技術
本章小結
課後習題
第5章 AI算法的優化與調整
5 1 機器學習算法概覽
5 1 1 監督學習
5 1 2 無監督學習
5 1 3 強化學習
5 2 神經網絡與深度學習
5 2 1 神經網絡基礎
5 2 2 卷積神經網絡與循環神經網絡
5 2 3 深度學習優化技術
5 3 算法調優與驗證
5 3 1 常見的超參數和模型調參
5 3 2 Holdout檢驗與交叉驗證
5 3 3 算法選擇與集成學習的策略
本章小結
課後習題
第6章 AI模型的訓練與調優
6 1 模型訓練的基本技巧
6 1 1 訓練集、驗證集與測試集的劃分
6 1 2 損失函數與優化器的選擇
6 1 3 模型訓練的基本流程
6 1 4 使用GPU加速與分散式訓練
6 1 5 部署AI模型的4種方式
6 2 模型的迭代與優化
6 2 1 模型的評估與選擇
6 2 2 模型的迭代過程與持續改進
6 2 3 模型優化的實用技巧與案例分析
本章小結
課後習題
第7章 百度文心大模型訓練平台
7 1 AI Studio新手指南
7 1 1 認識AI Studio
7 1 2 登錄AI Studio控制台
7 1 3 熟悉AI Studio的工作界面
7 2 AI Studio大模型應用開發
7 2 1 AI對話大模型應用開發實例
7 2 2 AI繪畫大模型應用開發實例
7 3 AI Studio模型開發技巧
7 3 1 創建模型產線
7 3 2 創建自己的模型
7 3 3 使用PaddleX開發AI模型
本章小結
課後習題
第8章 SD AI繪畫模型訓練實戰
8 1 風光攝影模型訓練實戰
8 1 1 LoRA模型訓練概述
8 1 2 安裝訓練器與整理數據集
8 1 3 圖像預處理和打標優化
8 1 4 設置訓練模型和數據集
8 1 5 評估模型的應用效果
8 2 人物畫風模型訓練實戰
8 2 1 設置模型參數
8 2 2 處理圖像數據集
8 2 3 開始訓練模型
8 2 4 在線測試模型效果
8 2 5 下載訓練好的模型
本章小結
課後習題
第9章 ChatGPT AI文案模型訓練實戰
9 1 AI助手模型訓練實戰
9 1 1 創建AI助手應用
9 1 2 編排提示詞
9 1 3 使用專家模式
9 1 4 配置模型
9 1 5 調試與預覽AI助手
9 1 6 發布AI助手應用
9 2 AI文本生成模型訓練實戰
9 2 1 創建應用並編排提示詞
9 2 2 創建知識庫並處理數據集
9 2 3 添加上下文數據集
9 2 4 添加文字轉語音功能
9 2 5 審查敏感內容
9 2 6 發布AI文本生成應用
本章小結
課後習題
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