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深度學習
AI訓練師手冊 版權信息
- ISBN：9787301351925
- 條形碼：9787301351925 ; 978-7-301-35192-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AI訓練師手冊 本書特色
全面精通人工智能訓練，成為行業領先、更懂AI的人！51個實操案例解析+80個行業案例分析+126個同步視頻+8大資源贈送(教學視頻+PPT教學課件+電子教案+習題答案+素材+效果+軟件資源+AI提示詞)。
AI訓練師手冊 內容簡介
本書內容系統、全面，實例豐富，共有10章，包括51個實操案例解析和80個行業案例分析。通過學習本書，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術，成為合格的AI訓練師。本書附贈了同步教學視頻＋PPT 教學課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。 書中內容從技能線和案例線展開介紹，具體內容如下。 技能線：從人工智能的相關技術入手，不僅介紹了AI訓練師的發展歷程和行業動態，還重點講述了AI訓練師的職業技能提升方法，具體內容包括認識AI訓練師、能力培養、Python編程語言、機器學習算法、深度學習算法、自然語言處理、數據標注、神經網絡訓練、模型評估和優化、管理和部署等，對人工智能訓練相關工作做了系統的描述和指導。 案例線：不僅涵蓋了AI領域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應用，通過分析大量的經典案例，如Amazon、華為、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海爾、小米、支付寶、百度、京東、阿里巴巴、美團、網易云商、文心一言、淘寶、剪映、Google、今日頭條、攜程旅行、字節跳動、Stable Diffusion等，可以讓讀者更好地掌握AI訓練的相關技能。 本書適合準備從事AI訓練師的讀者，以及對人工智能感興趣的讀者，包括人工智能從業者、模型開發者、數據標注師、數據分析師、AI產品經理、企業決策者、任何想要提升AI技能的人。此外，本書還可以作為相關培訓機構和職業院校的參考教材。
AI訓練師手冊 目錄
第1章 認識AI新職業——AI訓練師
1.1 認識人工智能 002
1.2 全方位了解AI訓練師 016
本章小結 021
課后習題 021
第2章 能力培養——成為一名合格的AI訓練師
2.1 AI訓練師知識與技能的全面解析 023
2.2 AI訓練師的工作職責與從業領域 029
本章小結 034
課后習題 034
第3章 編程語言——AI訓練師至少要會一門
3.1 Python的安裝與部署流程 036
3.2 6個技巧，學會Python編程的語法格式 041
3.3 AI訓練師實戰：5個實例，精通Python編程 054
本章小結 070
課后習題 070
第4章 機器學習算法——常用的AI訓練方法
4.1 認識機器學習算法 073
4.2 6類場景，精通機器學習算法的應用 083
本章小結 091
課后習題 091
第5章 深度學習算法——AI訓練師的核心技能
5.1 認識深度學習算法 093
5.2 AI訓練師實戰：8個實例，掌握深度學習的應用場景 096
本章小結 112
課后習題 112
第6章 自然語言處理——讓AI能夠與人類對話
6.1 認識自然語言處理 114
6.2 5類場景，精通自然語言處理的應用 120
6.3 AI訓練師實戰：5個步驟，訓練Embedding語言模型 126
本章小結 133
課后習題 134
第7章 數據標注——AI訓練的必要環節
7.1 認識數據標注 136
7.2 AI訓練師實戰：5個實例，掌握VGG數據標注工具 140
本章小結 147
課后習題 147
第8章 神經網絡訓練——教AI如何更懂人類
8.1 認識神經網絡 149
8.2 AI訓練師必知的6種神經網絡架構 152
8.3 AI訓練師實戰：5個流程，訓練特定畫風的LoRA模型 156
本章小結 167
課后習題 167
第9章 模型評估和優化——確保AI訓練的結果
9.1 5個指標，評估訓練好的AI模型 169
9.2 8個方法，優化AI模型的性能 172
9.3 AI訓練師實戰：通過融合模型優化AI繪畫效果 178
本章小結 182
課后習題 182
第10章 管理和部署——應用訓練好的AI模型
10.1 4個流程，管理AI模型 184
10.2 4種方式，部署AI模型 186
10.3 AI訓練師實戰：6個步驟，訓練和發布ChatGPT模型 190
本章小結 199
課后習題 200
附錄 課后習題答案 201
展開全部
AI訓練師手冊 作者簡介
谷建陽，人工智能工程師、AI訓練師，具備卓越的技術實力和豐富的實踐經驗，能夠熟練地運用各種工具進行AI模型訓練，為各種復雜的應用場景提供精準高效的解決方案在AI深度學習、深層算法、機器學習等方面擁有深厚的理論基礎，能夠全面掌握各種算法和模型的特性，擅長使用TensorFlow、PyTorch等主流深度學習框架進行模型訓練，并能夠根據客戶需求靈活選擇合適的工具和庫進行定制化開發在AI數據處理方面，具備豐富的經驗和技術，能夠針對不同的數據類型和特性進行有效的特征提取、數據清洗和標簽化處理，為模型訓練提供有力的數據支持熟練掌握各種AI優化算法和技巧，能夠根據模型結構和數據特性進行有針對性的參數調整和模型結構優化，訓練出的AI模型往往能夠達到優秀的性能表現，滿足客戶的高標準需求
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