《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》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《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》，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。《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》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。
《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》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，《AI訓練師手冊：算法與模型訓練從入門到精通》還可以作為相關培訓機構和職業院校的參考教材。
市場優勢
2020 年2 月，人工智能訓練師（Artificial Intelligence Trainer，后稱AI 訓練師）被正式認定為新職業，并被納入國家職業分類目錄。另外，人力資源和社會保障部同年發布的《新職業人工智能工程技術人員就業景氣現狀分析報告》顯示，我國人工智能人才缺口超過500 萬，國內的供求比例為1 ∶ 10，供需比例嚴重失衡。
隨著AI 技術在各個行業的廣泛應用，如辦公、制造、金融、醫療、政務等，對高質量AI 模型的需求不斷增加。這使得企業對專業AI 訓練師的需求也在迅速增長，AI 訓練師成為市場上備受追捧的熱門人才。隨著人工智能市場規模不斷擴大，為AI 訓練師提供了廣闊的就業空間和職業發展機會。
技術優勢
AI 訓練師能夠高效地處理和分析大量數據，訓練和優化算法和模型，在人工智能領域扮演著至關重要的角色，他們不僅具備全面的技術能力，還具有出色的實踐經驗。隨著AI 技術的不斷發展，AI 訓練師的需求將會不斷增加，同時對其專業技能水平的要求也會不斷提高。因此，從事這個職業的人需要不斷學習和提高自己的能力水平。通過閱讀本書，讀者能夠系統地了解AI 訓練師所需的核心技能和知識，掌握從算法到模型訓練的全流程，為成為合格的AI 訓練師打下堅實的基礎。
本書特色
在當今時代，人工智能已成為引領第四次工業革命的核心力量，從智能手機到自動駕駛汽車，從醫療診斷到金融預測，AI 技術正逐步改變著人類社會的各個方面。作為AI 技術的關鍵角色，AI 訓練師在推動這一變革中發揮著不可或缺的作用，本書正是為這一專業群體量身打造的指南，本書特色如下。
（1）內容全面：本書共有10 章，結合80 個行業案例分析，系統地介紹了AI 訓練師所需的典型技能，旨在幫助讀者從零開始構建自己的AI 技術能力。書中先引導讀者認識AI 新職業AI 訓練師，了解其職責和要求；然后通過系統地介紹編程語言、機器學習算法、深度學習算法等核心技能，幫助讀者構建扎實的技術基礎；接著，本書深入探討了自然語言處理、數據標注、神經網絡訓練等關鍵技術，讓讀者掌握訓練人工智能系統的全流程；最后，介紹了模型評估和優化、管理和部署等實踐應用，確保讀者能夠成功地將訓練好的AI 模型應用于實際場景。
（2）實踐導向：在編寫本書的過程中，我們力求內容的全面性和實用性，通過51 個實操案例，幫助讀者掌握AI 技術的基礎知識，并激發創新思維和實踐能力。通過理論與實踐相結合的方式，本書將帶領讀者踏上成為優秀AI 訓練師的旅程。
（3）資源豐富：為了幫助讀者更好地掌握書中的內容，我們特地錄制了一系列的教學視頻，這些視頻詳細地講解了書中的重點和難點知識，讓讀者能夠更加深入地理解AI 訓練的精髓。此外，本書還附贈了PPT 教學課件＋素材＋效果＋ AI 提示詞等資源，方便讀者更好地學習本書。
溫馨提示
（1）版本更新：本書在編寫時，是基于當前各種AI 工具和網頁平臺的界面截取的實際操作圖片，但本書從編輯到出版需要一段時間，這些工具的功能和界面可能會有變動，讀者在閱讀時，請根據書中的思路舉一反三進行學習。
其中，Python 的版本為3.12.1，Stable Diffusion 的版本為1.6.1，VIA 的版本為2.0.12，SD-Trainer 的版本為v1.4.1。
（2）提示詞：提示詞也稱為關鍵字、關鍵詞、描述詞、輸入詞、指令、代碼等，網上大部分用戶也將其稱為咒語。需要注意的是，即使是完全相同的提示詞，AI 模型每次生成的文案、圖片或視頻內容也會有所差別。
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
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
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