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深度學(xué)習(xí)
AI訓(xùn)練師手冊 版權(quán)信息
- ISBN：9787301351925
- 條形碼：9787301351925 ; 978-7-301-35192-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
AI訓(xùn)練師手冊 本書特色
全面精通人工智能訓(xùn)練，成為行業(yè)領(lǐng)先、更懂AI的人！51個實操案例解析+80個行業(yè)案例分析+126個同步視頻+8大資源贈送(教學(xué)視頻+PPT教學(xué)課件+電子教案+習(xí)題答案+素材+效果+軟件資源+AI提示詞)。
AI訓(xùn)練師手冊 內(nèi)容簡介
本書內(nèi)容系統(tǒng)、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(yè)案例分析。通過學(xué)習(xí)本書，讀者可以從零開始，逐步掌握人工智能的核心技術(shù)，成為合格的AI訓(xùn)練師。本書附贈了同步教學(xué)視頻＋PPT 教學(xué)課件＋素材＋效果＋AI提示詞等資源。 書中內(nèi)容從技能線和案例線展開介紹，具體內(nèi)容如下。 技能線：從人工智能的相關(guān)技術(shù)入手，不僅介紹了AI訓(xùn)練師的發(fā)展歷程和行業(yè)動態(tài)，還重點講述了AI訓(xùn)練師的職業(yè)技能提升方法，具體內(nèi)容包括認(rèn)識AI訓(xùn)練師、能力培養(yǎng)、Python編程語言、機器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)算法、自然語言處理、數(shù)據(jù)標(biāo)注、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練、模型評估和優(yōu)化、管理和部署等，對人工智能訓(xùn)練相關(guān)工作做了系統(tǒng)的描述和指導(dǎo)。 案例線：不僅涵蓋了AI領(lǐng)域的各個方面，而且非常注重算法與模型的實際應(yīng)用，通過分析大量的經(jīng)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(wǎng)易云商、文心一言、淘寶、剪映、Google、今日頭條、攜程旅行、字節(jié)跳動、Stable Diffusion等，可以讓讀者更好地掌握AI訓(xùn)練的相關(guān)技能。 本書適合準(zhǔn)備從事AI訓(xùn)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(yè)者、模型開發(fā)者、數(shù)據(jù)標(biāo)注師、數(shù)據(jù)分析師、AI產(chǎn)品經(jīng)理、企業(yè)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(guān)培訓(xùn)機構(gòu)和職業(yè)院校的參考教材。
AI訓(xùn)練師手冊 目錄
第1章 認(rèn)識AI新職業(yè)——AI訓(xùn)練師
1.1 認(rèn)識人工智能 002
1.2 全方位了解AI訓(xùn)練師 016
本章小結(jié) 021
課后習(xí)題 021
第2章 能力培養(yǎng)——成為一名合格的AI訓(xùn)練師
2.1 AI訓(xùn)練師知識與技能的全面解析 023
2.2 AI訓(xùn)練師的工作職責(zé)與從業(yè)領(lǐng)域 029
本章小結(jié) 034
課后習(xí)題 034
第3章 編程語言——AI訓(xùn)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(xué)會Python編程的語法格式 041
3.3 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：5個實例，精通Python編程 054
本章小結(jié) 070
課后習(xí)題 070
第4章 機器學(xué)習(xí)算法——常用的AI訓(xùn)練方法
4.1 認(rèn)識機器學(xué)習(xí)算法 073
4.2 6類場景，精通機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 083
本章小結(jié) 091
課后習(xí)題 091
第5章 深度學(xué)習(xí)算法——AI訓(xùn)練師的核心技能
5.1 認(rèn)識深度學(xué)習(xí)算法 093
5.2 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：8個實例，掌握深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景 096
本章小結(jié) 112
課后習(xí)題 112
第6章 自然語言處理——讓AI能夠與人類對話
6.1 認(rèn)識自然語言處理 114
6.2 5類場景，精通自然語言處理的應(yīng)用 120
6.3 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：5個步驟，訓(xùn)練Embedding語言模型 126
本章小結(jié) 133
課后習(xí)題 134
第7章 數(shù)據(jù)標(biāo)注——AI訓(xùn)練的必要環(huán)節(jié)
7.1 認(rèn)識數(shù)據(jù)標(biāo)注 136
7.2 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：5個實例，掌握VGG數(shù)據(jù)標(biāo)注工具 140
本章小結(jié) 147
課后習(xí)題 147
第8章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練——教AI如何更懂人類
8.1 認(rèn)識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 149
8.2 AI訓(xùn)練師必知的6種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 152
8.3 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：5個流程，訓(xùn)練特定畫風(fēng)的LoRA模型 156
本章小結(jié) 167
課后習(xí)題 167
第9章 模型評估和優(yōu)化——確保AI訓(xùn)練的結(jié)果
9.1 5個指標(biāo)，評估訓(xùn)練好的AI模型 169
9.2 8個方法，優(yōu)化AI模型的性能 172
9.3 AI訓(xùn)練師實戰(zhàn)：通過融合模型優(yōu)化AI繪畫效果 178
本章小結(jié) 182
課后習(xí)題 182
第10章 管理和部署——應(yīng)用訓(xùn)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(xùn)練師實戰(zhàn)：6個步驟，訓(xùn)練和發(fā)布ChatGPT模型 190
本章小結(jié) 199
課后習(xí)題 200
附錄 課后習(xí)題答案 201
展開全部
AI訓(xùn)練師手冊 作者簡介
谷建陽，人工智能工程師、AI訓(xùn)練師，具備卓越的技術(shù)實力和豐富的實踐經(jīng)驗，能夠熟練地運用各種工具進行AI模型訓(xùn)練，為各種復(fù)雜的應(yīng)用場景提供精準(zhǔn)高效的解決方案在AI深度學(xué)習(xí)、深層算法、機器學(xué)習(xí)等方面擁有深厚的理論基礎(chǔ)，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(xué)習(xí)框架進行模型訓(xùn)練，并能夠根據(jù)客戶需求靈活選擇合適的工具和庫進行定制化開發(fā)在AI數(shù)據(jù)處理方面，具備豐富的經(jīng)驗和技術(shù)，能夠針對不同的數(shù)據(jù)類型和特性進行有效的特征提取、數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)簽化處理，為模型訓(xùn)練提供有力的數(shù)據(jù)支持熟練掌握各種AI優(yōu)化算法和技巧，能夠根據(jù)模型結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)特性進行有針對性的參數(shù)調(diào)整和模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化，訓(xùn)練出的AI模型往往能夠達到優(yōu)秀的性能表現(xiàn)，滿足客戶的高標(biāo)準(zhǔn)需求
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