第1章 人工智能訓練師職業(yè)認知和相關法律法規(guī)知識 1
1.1 人工智能訓練師職業(yè)認知 1
1.1.1 人工智能的各個發(fā)展階段 1
1.1.2 人工智能的應用領域 3
1.1.3 人工智能訓練師職業(yè)及其由來 3
1.2 相關法律法規(guī)知識介紹 4
1.2.1 《中華人民共和國勞動法》 5
1.2.2 《中華人民共和國勞動合同法》 5
1.2.3 《中華人民共和國網絡安全法》 6
1.2.4 《中華人民共和國知識產權法》 7
1.2.5 人工智能數據使用和共享的合規(guī)原則 7
1.3 Python開發(fā)環(huán)境搭建和測試（實訓） 9
1.3.1 訓練目標 9
1.3.2 訓練任務 9
1.3.3 知識準備 9
1.3.4 訓練活動 10
1.3.5 過程考核 14
1.3.6 參考資料 15
1.4 第1章小結 17
1.5 思考與練習 18
第2章 數據采集和處理 19
2.1 業(yè)務數據采集 19
2.1.1 業(yè)務數據的來源及其特點和采集方法 19
2.1.2 數據采集方法及其適用場合 21
2.1.3 業(yè)務數據采集的合規(guī)標準 22
2.1.4 業(yè)務數據采集的質量控制標準 23
2.1.5 業(yè)務數據采集相關工作任務綜述 24
2.2 業(yè)務數據采集（實訓） 25
2.2.1 訓練目標 25
2.2.2 訓練任務 26
2.2.3 知識準備 26
2.2.4 訓練活動 26
2.2.5 過程考核 32
2.2.6 參考資料 33
2.3 業(yè)務數據處理 35
2.3.1 常見的數據處理技術和工具 36
2.3.2 數據處理過程中的數據清洗、轉換和整合原則 36
2.3.3 業(yè)務數據整理歸類 37
2.3.4 業(yè)務數據匯總 38
2.4 業(yè)務數據質量檢測 39
2.4.1 數據質量評估的方法和指標 40
2.4.2 數據質量問題的識別和解決辦法 40
2.4.3 對預處理后業(yè)務數據進行審核 41
2.4.4 業(yè)務數據采集規(guī)范 41
2.4.5 業(yè)務數據處理規(guī)范 42
2.5 數據處理方法優(yōu)化 45
2.5.1 數據處理方法和工具的最新發(fā)展趨勢 45
2.5.2 數據處理效率和效果的優(yōu)化原則 47
2.5.3 優(yōu)化數據采集、數據處理方法和流程 47
2.5.4 提高數據處理效率和質量的方法 48
2.6 數據處理與數據匯總（實訓） 49
2.6.1 訓練目標 49
2.6.2 訓練任務 50
2.6.3 知識準備 50
2.6.4 訓練活動 50
2.6.5 過程考核 58
2.6.6 參考資料 59
2.7 復習題 61
第3章 數據標注 63
3.1 原始數據清洗與標注 63
3.1.1 數據清洗的基本原則和方法 63
3.1.2 數據標注的基本原則和方法 66
3.2 數據清洗（實訓） 74
3.2.1 訓練目標 74
3.2.2 訓練任務 75
3.2.3 知識準備 75
3.2.4 訓練活動 75
3.2.5 過程考核 80
3.2.6 參考資料 81
3.3 數據標注（實訓） 84
3.3.1 訓練目標 84
3.3.2 訓練任務 85
3.3.3 知識準備 85
3.3.4 訓練活動 85
3.3.5 過程考核 97
3.3.6 參考資料 98
3.4 標注后數據分類與統(tǒng)計 102
3.4.1 分類與統(tǒng)計核心概念梳理 102
3.4.2 分類方法解析 103
3.4.3 統(tǒng)計方法探究 104
3.4.4 工具使用指南 105
3.5 數據歸類和定義 107
3.5.1 數據歸類與定義的意義 108
3.5.2 數據歸類的方法 108
3.5.3 數據歸類的標準和流程 108
3.5.4 數據定義的方法 109
3.5.5 數據定義的標準和流程 109
3.6 標注數據審核 110
3.6.1 審核的重要性 110
3.6.2 審核的原則 110
3.6.3 審核的方法和技巧 111
3.6.4 審核報告的撰寫 111
3.6.5 數據篩選 111
3.7 第3章小結 112
3.8 思考與練習 112
第4章 智能系統(tǒng)運維 114
4.1 智能系統(tǒng)基礎操作 114
4.1.1 智能系統(tǒng)的基本原理和架構 114
4.1.2 智能系統(tǒng)的基礎操作技能 119
4.1.3 智能系統(tǒng)的部署和配置 121
4.2 智能系統(tǒng)維護 123
4.2.1 智能系統(tǒng)功能應用記錄與分析 123
4.2.2 智能系統(tǒng)知識庫構建與管理 124
4.2.3 智能產品應用場景適配與拓展 126
4.2.4 智能系統(tǒng)故障診斷與修復 127
4.2.5 智能系統(tǒng)性能監(jiān)控指標與優(yōu)化策略 130
4.2.6 智能系統(tǒng)維護規(guī)范文檔撰寫指南 132
4.3 智能系統(tǒng)優(yōu)化 135
4.3.1 智能系統(tǒng)優(yōu)化：內涵與驅動因素 135
4.3.2 智能系統(tǒng)優(yōu)化核心要素剖析 136
4.3.3 智能系統(tǒng)性能優(yōu)化策略與實戰(zhàn) 138
4.3.4 智能系統(tǒng)功能與效果提升路徑 140
4.3.5 智能系統(tǒng)優(yōu)化的持續(xù)循環(huán)與保障機制 141
4.4 智能系統(tǒng)運維（實訓） 142
4.4.1 訓練目標 142
4.4.2 訓練任務 143
4.4.3 知識準備 143
4.4.4 訓練活動 143
4.4.5 過程考核 149
4.4.6 參考資料 150
4.5 第4章小結 152
4.6 思考與練習 152
第5章 業(yè)務分析 155
5.1 業(yè)務流程設計 155
5.1.1 業(yè)務流程分析和設計的基本原則 155
5.1.2 業(yè)務流程分析和設計的方法 158
5.1.3 業(yè)務流程建模和優(yōu)化的技巧 160
5.1.4 提升產品思維和結構化思維 162
5.1.5 利用AIGC優(yōu)化流程分析和設計 163
5.2 業(yè)務模塊效果優(yōu)化 165
5.2.1 業(yè)務模塊效果評估的方法和指標 165
5.2.2 業(yè)務模塊優(yōu)化的原則 167
5.2.3 業(yè)務模塊優(yōu)化的技巧 168
5.3 業(yè)務分析（實訓） 169
5.3.1 訓練目標 169
5.3.2 訓練任務 170
5.3.3 知識準備 170
5.3.4 訓練活動 170
5.3.5 過程考核 190
5.3.6 參考資料 191
5.4 第5章小結 195
5.5 思考與練習 195
第6章 智能訓練 197
6.1 數據處理規(guī)范制定 197
6.1.1 數據清洗標注流程與規(guī)范 197
6.1.2 經典平臺使用與特征工程 202
6.1.3 訓練策略調優(yōu)與架構再探 206
6.2 算法測試 209
6.2.1 算法測試數據集管理 210
6.2.2 人工智能測試實施與分析 210
6.2.3 算法錯誤案例剖析與糾正 213
6.2.4 算法測試核心要點掌握 215
6.3 智能訓練（實訓） 216
6.3.1 訓練目標 216
6.3.2 訓練任務 217
6.3.3 知識準備 217
6.3.4 訓練活動 217
6.3.5 過程考核 226
6.3.6 參考資料 227
6.4 第6章小結 229
6.5 思考與練習 229
第7章 智能系統(tǒng)設計 232
7.1 智能系統(tǒng)監(jiān)控和優(yōu)化 232
7.1.1 智能系統(tǒng)監(jiān)控的概念及包含的主要內容 232
7.1.2 智能系統(tǒng)監(jiān)控優(yōu)化的方法和技巧 234
7.2 人機交互流程設計 235
7.2.1 人機交互設計的基本原則 236
7.2.2 人機交互設計的常用方法 237
7.2.3 智能系統(tǒng)人機交互設計方法 239
7.2.4 單一場景下人機交互設計的最優(yōu)方式 240
7.2.5 用戶界面設計 241
7.3 智能系統(tǒng)設計（實訓） 241
7.3.1 訓練目標 242
7.3.2 訓練任務 242
7.3.3 知識準備 242
7.3.4 訓練活動 243
7.3.5 過程考核 250
7.3.6 參考資料 251
7.4 第7章小結 254
7.5 思考與練習 254
第8章 培訓與指導 257
8.1 培訓 257
8.1.1 培訓的內容類別 257
8.1.2 培訓對員工能力提升的重要性 258
8.1.3 培訓如何設計 259
8.1.4 培訓如何實施 261
8.1.5 提升員工人工智能大模型應用能力 262
8.2 指導 265
8.2.1 指導對員工成長和團隊效能的影響 265
8.2.2 指導員工工作的方法和技巧 266
8.3 第8章小結 268
8.4 思考與練習 268