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本书严格依据人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）进行精心编撰。其内容系统地涵盖了5级至3级的相关知识体系，全书共计8章。其中，除第8章外，其余各章均精心设置了实训环节，有效实现了理论与实际的有机结合，旨在全方位提升读者的知识掌握水平与实践操作能力。本书特色鲜明：其一，相关内容于深圳多区开展了多轮培训实践，积累了丰富经验。其二，案例紧扣时代脉搏，将基础知识传授与大模型工具应用有机融合，极大提升学习效果与效率。其三，内容全面且深入浅出，与高校专业教材相比，阅读难度适中，适合广大受众研读，可有效助力各层次读者掌握专业知识与技能，为读者在人工智能训练领域的学习与探索奠定坚实基础。本书适用于对人工智能训练师职业感兴趣、渴望踏入该领域且基础尚待夯实的广大人群，包括计划参加人工智能训练师职业技能等级认证的学员，以及大中专院校相关专业寻求知识拓展与实践经验补充的师生群体，同时也可作为相关领域从业者知识更新与技能提升的参考资料。

第1章  人工智能训练师职业认知和相关法律法规知识	1
1.1  人工智能训练师职业认知	1
1.1.1  人工智能的各个发展阶段	1
1.1.2  人工智能的应用领域	3
1.1.3  人工智能训练师职业及其由来	3
1.2  相关法律法规知识介绍	4
1.2.1 《中华人民共和国劳动法》	5
1.2.2 《中华人民共和国劳动合同法》	5
1.2.3 《中华人民共和国网络安全法》	6
1.2.4 《中华人民共和国知识产权法》	7
1.2.5  人工智能数据使用和共享的合规原则	7
1.3  Python开发环境搭建和测试（实训）	9
1.3.1  训练目标	9
1.3.2  训练任务	9
1.3.3  知识准备	9
1.3.4  训练活动	10
1.3.5  过程考核	14
1.3.6  参考资料	15
1.4  第1章小结	17
1.5  思考与练习	18
第2章  数据采集和处理	19
2.1  业务数据采集	19
2.1.1  业务数据的来源及其特点和采集方法	19
2.1.2  数据采集方法及其适用场合	21
2.1.3  业务数据采集的合规标准	22
2.1.4  业务数据采集的质量控制标准	23
2.1.5  业务数据采集相关工作任务综述	24
2.2  业务数据采集（实训）	25
2.2.1  训练目标	25
2.2.2  训练任务	26
2.2.3  知识准备	26
2.2.4  训练活动	26
2.2.5  过程考核	32
2.2.6  参考资料	33
2.3  业务数据处理	35
2.3.1  常见的数据处理技术和工具	36
2.3.2  数据处理过程中的数据清洗、转换和整合原则	36
2.3.3  业务数据整理归类	37
2.3.4  业务数据汇总	38
2.4  业务数据质量检测	39
2.4.1  数据质量评估的方法和指标	40
2.4.2  数据质量问题的识别和解决办法	40
2.4.3  对预处理后业务数据进行审核	41
2.4.4  业务数据采集规范	41
2.4.5  业务数据处理规范	42
2.5  数据处理方法优化	45
2.5.1  数据处理方法和工具的最新发展趋势	45
2.5.2  数据处理效率和效果的优化原则	47
2.5.3  优化数据采集、数据处理方法和流程	47
2.5.4  提高数据处理效率和质量的方法	48
2.6  数据处理与数据汇总（实训）	49
2.6.1  训练目标	49
2.6.2  训练任务	50
2.6.3  知识准备	50
2.6.4  训练活动	50
2.6.5  过程考核	58
2.6.6  参考资料	59
2.7  复习题	61
第3章  数据标注	63
3.1  原始数据清洗与标注	63
3.1.1  数据清洗的基本原则和方法	63
3.1.2  数据标注的基本原则和方法	66
3.2  数据清洗（实训）	74
3.2.1  训练目标	74
3.2.2  训练任务	75
3.2.3  知识准备	75
3.2.4  训练活动	75
3.2.5  过程考核	80
3.2.6  参考资料	81
3.3  数据标注（实训）	84
3.3.1  训练目标	84
3.3.2  训练任务	85
3.3.3  知识准备	85
3.3.4  训练活动	85
3.3.5  过程考核	97
3.3.6  参考资料	98
3.4  标注后数据分类与统计	102
3.4.1  分类与统计核心概念梳理	102
3.4.2  分类方法解析	103
3.4.3  统计方法探究	104
3.4.4  工具使用指南	105
3.5  数据归类和定义	107
3.5.1  数据归类与定义的意义	108
3.5.2  数据归类的方法	108
3.5.3  数据归类的标准和流程	108
3.5.4  数据定义的方法	109
3.5.5  数据定义的标准和流程	109
3.6  标注数据审核	110
3.6.1  审核的重要性	110
3.6.2  审核的原则	110
3.6.3  审核的方法和技巧	111
3.6.4  审核报告的撰写	111
3.6.5  数据筛选	111
3.7  第3章小结	112
3.8  思考与练习	112
第4章  智能系统运维	114
4.1  智能系统基础操作	114
4.1.1  智能系统的基本原理和架构	114
4.1.2  智能系统的基础操作技能	119
4.1.3  智能系统的部署和配置	121
4.2  智能系统维护	123
4.2.1  智能系统功能应用记录与分析	123
4.2.2  智能系统知识库构建与管理	124
4.2.3  智能产品应用场景适配与拓展	126
4.2.4  智能系统故障诊断与修复	127
4.2.5  智能系统性能监控指标与优化策略	130
4.2.6  智能系统维护规范文档撰写指南	132
4.3  智能系统优化	135
4.3.1  智能系统优化：内涵与驱动因素	135
4.3.2  智能系统优化核心要素剖析	136
4.3.3  智能系统性能优化策略与实战	138
4.3.4  智能系统功能与效果提升路径	140
4.3.5  智能系统优化的持续循环与保障机制	141
4.4  智能系统运维（实训）	142
4.4.1  训练目标	142
4.4.2  训练任务	143
4.4.3  知识准备	143
4.4.4  训练活动	143
4.4.5  过程考核	149
4.4.6  参考资料	150
4.5  第4章小结	152
4.6  思考与练习	152
第5章  业务分析	155
5.1  业务流程设计	155
5.1.1  业务流程分析和设计的基本原则	155
5.1.2  业务流程分析和设计的方法	158
5.1.3  业务流程建模和优化的技巧	160
5.1.4  提升产品思维和结构化思维	162
5.1.5  利用AIGC优化流程分析和设计	163
5.2  业务模块效果优化	165
5.2.1  业务模块效果评估的方法和指标	165
5.2.2  业务模块优化的原则	167
5.2.3  业务模块优化的技巧	168
5.3  业务分析（实训）	169
5.3.1  训练目标	169
5.3.2  训练任务	170
5.3.3  知识准备	170
5.3.4  训练活动	170
5.3.5  过程考核	190
5.3.6  参考资料	191
5.4  第5章小结	195
5.5  思考与练习	195
第6章  智能训练	197
6.1  数据处理规范制定	197
6.1.1  数据清洗标注流程与规范	197
6.1.2  经典平台使用与特征工程	202
6.1.3  训练策略调优与架构再探	206
6.2  算法测试	209
6.2.1  算法测试数据集管理	210
6.2.2  人工智能测试实施与分析	210
6.2.3  算法错误案例剖析与纠正	213
6.2.4  算法测试核心要点掌握	215
6.3  智能训练（实训）	216
6.3.1  训练目标	216
6.3.2  训练任务	217
6.3.3  知识准备	217
6.3.4  训练活动	217
6.3.5  过程考核	226
6.3.6  参考资料	227
6.4  第6章小结	229
6.5  思考与练习	229
第7章  智能系统设计	232
7.1  智能系统监控和优化	232
7.1.1  智能系统监控的概念及包含的主要内容	232
7.1.2  智能系统监控优化的方法和技巧	234
7.2  人机交互流程设计	235
7.2.1  人机交互设计的基本原则	236
7.2.2  人机交互设计的常用方法	237
7.2.3  智能系统人机交互设计方法	239
7.2.4  单一场景下人机交互设计的最优方式	240
7.2.5  用户界面设计	241
7.3  智能系统设计（实训）	241
7.3.1  训练目标	242
7.3.2  训练任务	242
7.3.3  知识准备	242
7.3.4  训练活动	243
7.3.5  过程考核	250
7.3.6  参考资料	251
7.4  第7章小结	254
7.5  思考与练习	254
第8章  培训与指导	257
8.1  培训	257
8.1.1  培训的内容类别	257
8.1.2  培训对员工能力提升的重要性	258
8.1.3  培训如何设计	259
8.1.4  培训如何实施	261
8.1.5  提升员工人工智能大模型应用能力	262
8.2  指导	265
8.2.1  指导对员工成长和团队效能的影响	265
8.2.2  指导员工工作的方法和技巧	266
8.3  第8章小结	268
8.4  思考与练习	268

推  荐  序

当今，人工智能正以前所未有的深度和广度重塑社会运行的各个行业。在促进人工智能赋能百业的产业变革中，人工智能训练师的角色十分重要，是促使人工智能解决方案拥有“灵魂”的数字工匠。人工智能训练师的主要职责是通过对大量数据的筛选、标注和优化，引导人工智能模型不断学习和进步，使其能够更好地满足智能任务需要，从而在实际应用中发挥出最大的价值。
这本《人工智能训练师》图书的出版符合发展新质生产力的时代需求。本书通过详细阐述人工智能训练师的工作职责、技能要求和职业发展路径，可为有志于投身这一职业的从业者提供一个较为清晰的前行方向，也可为关注人工智能技术发展的各界人士搭建了解该项职业技能的桥梁。
本书具有实战的特点。首先，内容全面。它涵盖了人工智能训练过程的各个主要相关方面，可使读者对人工智能训练形成一个相对全面的认知。其次，实用性强。本书结合大量实际案例和操作步骤，让读者能够较快掌握人工智能训练所涉及的一些核心技能。另外，具有一定前瞻性。本书还介绍了当前人工智能技术发展的一些最新趋势，利于读者拓展思路。 
这本书的出版具有重要意义。对于渴望在人工智能领域发展的从业者，本书利于读者较快掌握基本技能，提升职业竞争力。对于企业来说，本书可用于员工培训，助力企业提升人工智能应用水平，增强市场竞争力。本书的出版，有助于推动人工智能技术的应用普及，并可为社会的数字化转型与健康发展做出应有的贡献。


深圳职业技术大学人工智能学院院长          
粤港澳大湾区人工智能应用技术研究院院长、教授          



 


前    言

在2024年的全国人大会议上，首次将“人工智能+”行动写入政府工作报告，推动人工智能高质量发展。2023年深圳市人工智能产业规模达3685亿元，人工智能企业达2887家，深圳市正在加快打造人工智能先锋城市。我们感谢各级政府的肯定，我们感激广大会员企业的大力支持，我们感恩人工智能产业的无限机遇。
深圳市人工智能产业协会集聚了一批优质的人工智能企业资源，自2020年以来，已经开展了将近9040人次的人工智能系列公益培训，收到了良好的效果。同时协会可以较好组织优质AI企业优秀讲师和高校教师资源，专业机构参与人才培养，可快速培养中低级别紧缺人才，可以作为AI产业人才培养的重要补充力量。其中人工智能训练师培训课程更是最早开展的项目之一，协会邀请深圳职业技术大学相关专业的资深教师、博士担任培训讲师，力求为学员提供高质量的教学服务。 
经过近几年的培训实践，我们深切认识到对培训内容进行系统总结的必要性，因此萌生了撰写本书的想法。在整个培训过程中，我们始终秉持以学员为中心的理念，充分倾听广大学员的意见，依据他们所反馈的宝贵建议，对教学内容不断进行修正和完善，使其更贴合学员的学习需求与行业实际情况。可以说，本书凝聚着众多学员的智慧结晶，在此，我们要向每一位参加人工智能训练师培训的学员致以诚挚的感谢。 
同时，本书的编写也有着多重意义。一方面，它是对过往培训课程的全面梳理与总结，为后续继续开展相关培训奠定了基础；另一方面，经培训后的深圳学员，有的顺利进入人工智能训练行业，开启了职业生涯，有的则将所学向江西等地辐射，推动了当地相关培训工作的开展，进一步扩大了产业影响力。而且，协会近年来面向社会推行人工智能训练师职业技能等级认定工作，本书也将作为重要的参考教材，为认定工作提供有力支撑。 
在创作思路上，本书严格依据最新的人工智能训练师国家职业技能标准，力求涵盖标准所陈述的主要内容。鉴于标准本身相对笼统的特点，这也给了我们撰写团队充分发挥的空间，得以进一步细化、完善内容，更好地适应不同学员的学习需要以及行业发展的动态变化。
本书的编写得到了深圳职业技术大学、贵州大学、深圳市方直科技股份有限公司、深圳市悦动天下科技有限公司、中国联合网络通信有限公司深圳市分公司、深圳市法本信息技术股份有限公司的支持，在此一并表示感谢！秦永彬、刘小华、周剑明、卢庆华、胡茂伟、龙榜、杨诗虹、魏金生、张莉、谭炽文、张德创、刘畅、胡春、胡亚莉、戴鹏、胡昕、陈宇光等参与了本书的编写工作。 
本书由深圳市人工智能产业协会组编，希望本书能够助力更多有志于投身人工智能训练师职业领域的读者，开启知识学习与技能提升之旅，为我国人工智能产业的发展贡献一份微薄力量。由于编者水平有限，书中难免有不妥和错误之处，恳请读者批评指正。 

编  者

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人工智能训练师（高级工）