- 附錄 課后習題答案 更新時間：2025-03-27 18:25:22
- 課后習題
- 本章小結
- 10.3.6 第六步：添加數據集并發布ChatGPT應用
- 10.3.5 第五步：文本分段與清洗
- 10.3.4 第四步：構建并填充知識庫
- 10.3.3 第三步：設置訓練模型及參數
- 10.3.2 第二步：設置AI對話提示詞
- 10.3.1 第一步：創建ChatGPT應用
- 10.3 AI訓練師實戰：6個步驟，訓練和發布ChatGPT模型
- 10.2.4 容器化部署：隔離性好、可移植性強
- 10.2.3 無服務器部署：管理簡便、成本較低
- 10.2.2 服務器端部署：擴展性強、靈活性高
- 10.2.1 本地部署：穩定性高、安全性好
- 10.2 4種方式，部署AI模型
- 10.1.4 流程4：持續監控和迭代改進
- 10.1.3 流程3：模型部署和性能優化
- 10.1.2 流程2：數據集的管理和維護
- 10.1.1 流程1：模型的開發與管理
- 10.1 4個流程，管理AI模型
- 第10章 管理和部署——應用訓練好的AI模型
- 課后習題
- 本章小結
- 9.3.2 測試模型：應用模型生成AI畫作
- 9.3.1 融合模型：提升訓練好的模型性能
- 9.3 AI訓練師實戰：通過融合模型優化AI繪畫效果
- 9.2.8 集成學習：有效提高模型的魯棒性和泛化能力
- 9.2.7 特征選擇：降低維度、提高模型性能的有效方法
- 9.2.6 數據預處理：有效改善模型訓練數據的質量和分布
- 9.2.5 模型調參：找到最優超參數組合，提高模型性能
- 9.2.4 自助法：通過重抽樣技術來進行模型訓練和評估
- 9.2.3 驗證曲線與學習曲線：了解模型是否過擬合或欠擬合
- 9.2.2 交叉驗證：實現更穩定、可靠的模型性能
- 9.2.1 Holdout檢驗：用訓練集訓練模型并測試性能
- 9.2 8個方法，優化AI模型的性能
- 9.1.5 ROC曲線：顯示不同分類閾值下模型的性能
- 9.1.4 誤差：更好地處理異常值帶來的影響
- 9.1.3 F1分數：更全面地評估分類器的性能
- 9.1.2 精度：控制模型評估的誤報率
- 9.1.1 準確率：直觀展示模型的整體性能
- 9.1 5個指標，評估訓練好的AI模型
- 第9章 模型評估和優化——確保AI訓練的結果
- 課后習題
- 本章小結
- 8.3.5 測試模型：評估模型應用效果
- 8.3.4 參數調整：設置訓練模型和數據集
- 8.3.3 數據標注：圖像預處理和打標優化
- 8.3.2 準備工作：安裝訓練器與整理數據集
- 8.3.1 認識模型：LoRA模型訓練概述
- 8.3 AI訓練師實戰：5個流程，訓練特定畫風的LoRA模型
- 8.2.6 長短期記憶網絡：處理自然語言序列等任務
- 8.2.5 遞歸神經網絡：對序列數據進行有效處理
- 8.2.4 生成對抗網絡：相互博弈以提升模型性能
- 8.2.3 循環神經網絡：用于處理序列數據
- 8.2.2 卷積神經網絡：捕捉圖像的空間結構
- 8.2.1 感知機：用于解決模式識別問題
- 8.2 AI訓練師必知的6種神經網絡架構
- 8.1.3 技巧：神經網絡的訓練方法
- 8.1.2 原理：神經網絡的組成結構
- 8.1.1 概念：什么是神經網絡？
- 8.1 認識神經網絡
- 第8章 神經網絡訓練——教AI如何更懂人類
- 課后習題
- 本章小結
- 7.2.5 實例5：標注圖像信息
- 7.2.4 實例4：檢索繪畫作品
- 7.2.3 實例3：檢索視頻內容
- 7.2.2 實例2：檢索人體姿態
- 7.2.1 實例1：重建3D人臉模型
- 7.2 AI訓練師實戰：5個實例，掌握VGG數據標注工具
- 7.1.3 高效標注方法：提升標注效率和準確率的技巧
- 7.1.2 數據標注類型：各類標注的區分與應用場景
- 7.1.1 定義與重要性分析：看懂數據標注的內涵
- 7.1 認識數據標注
- 第7章 數據標注——AI訓練的必要環節
- 課后習題
- 本章小結
- 6.3.5 訓練模型：用Embedding打包提示詞
- 6.3.4 創建模型：生成嵌入式Embedding模型
- 6.3.3 數據標注：對圖像進行預處理操作
- 6.3.2 優化參數：對Stable Diffusion進行配置
- 6.3.1 認識模型：Embedding模型訓練概述
- 6.3 AI訓練師實戰：5個步驟，訓練Embedding語言模型
- 6.2.5 自動摘要：快速理解與提煉文本內容的利器
- 6.2.4 機器翻譯：無界溝通
- 6.2.3 語音識別：將聲音轉化為文字的科技奇跡
- 6.2.2 聊天機器人：模擬人類對話的智能助手
- 6.2.1 情感分析：理解文本中的情感傾向
- 6.2 5類場景，精通自然語言處理的應用
- 6.1.5 語料預處理的6個關鍵步驟
- 6.1.4 自然語言處理的兩大核心任務：理解與生成
- 6.1.3 自然語言處理的兩種途徑：傳統與深度
- 6.1.2 底層原理：語言學與計算機科學的交匯
- 6.1.1 概念解讀：什么是自然語言處理？
- 6.1 認識自然語言處理
- 第6章 自然語言處理——讓AI能夠與人類對話
- 課后習題
- 本章小結
- 5.2.8 實例8：使用AI進行語音聊天
- 5.2.7 實例7：使用AI總結網頁內容
- 5.2.6 實例6：使用AI識別車牌
- 5.2.5 實例5：使用AI識別中文表格
- 5.2.4 實例4：使用AI充當旅游助手
- 5.2.3 實例3：使用AI推薦美食
- 5.2.2 實例2：使用AI翻譯方言
- 5.2.1 實例1：使用AI生成繪畫作品
- 5.2 AI訓練師實戰：8個實例，掌握深度學習的應用場景
- 5.1.3 工作原理：深度學習算法的底層邏輯
- 5.1.2 深入對比：機器學習與深度學習的區別
- 5.1.1 概念解讀：認識深度學習算法
- 5.1 認識深度學習算法
- 第5章 深度學習算法——AI訓練師的核心技能
- 課后習題
- 本章小結
- 4.2.6 環境保護：氣象預測、大氣污染監測
- 4.2.5 自動駕駛：視覺感知、路況識別
- 4.2.4 工業制造：質量控制、異常檢測
- 4.2.3 推薦系統：電商平臺商品推薦、社交媒體內容推薦
- 4.2.2 自然語言處理：機器翻譯、文本分類、語音識別
- 4.2.1 圖像識別和分類：人臉識別、圖像檢索、物體識別
- 4.2 6類場景，精通機器學習算法的應用
- 4.1.3 6個基本流程：看懂機器學習算法的工作方式
- 4.1.2 3個基本類型：了解機器學習算法的技術原理
- 4.1.1 機器學習與人工智能：共筑智能未來
- 4.1 認識機器學習算法
- 第4章 機器學習算法——常用的AI訓練方法
- 課后習題
- 本章小結
- 3.3.5 實例5：使用Python制作猜數字游戲
- 3.3.4 實例4：使用Python輸出九九乘法口訣表
- 3.3.3 實例3：使用Python輸出斐波那契數列
- 3.3.2 實例2：使用Python由小到大排列數字
- 3.3.1 實例1：使用Python計算業績提成獎金
- 3.3 AI訓練師實戰：5個實例，精通Python編程
- 3.2.6 使用Python循環語句：輸出一系列數字
- 3.2.5 使用Python條件語句：對比數的大小
- 3.2.4 使用Python運算符：進行加減乘除計算
- 3.2.3 設置Python變量賦值：定義不同數據
- 3.2.2 使用Python中文編碼：輸出中文字符
- 3.2.1 使用Python基礎語法：輸出英文字符
- 3.2 6個技巧，學會Python編程的語法格式
- 3.1.2 配置Python環境變量
- 3.1.1 下載與安裝Python
- 3.1 Python的安裝與部署流程
- 第3章 編程語言——AI訓練師至少要會一門
- 課后習題
- 本章小結
- 2.2.2 AI訓練師從業領域：實現更智能化的解決方案
- 2.2.1 AI訓練師工作職責：賦予人工智能生命與智慧
- 2.2 AI訓練師的工作職責與從業領域
- 2.1.6 人工智能基礎知識：深入理解AI的脈絡
- 2.1.5 數據處理知識：數據為王的時代必備
- 2.1.4 特征能力工程：挖掘數據深層價值的藝術
- 2.1.3 編程技能：實現人工智能的關鍵所在
- 2.1.2 數學基礎知識：AI訓練師的核心能力
- 2.1.1 計算機操作知識：AI訓練師基礎中的基礎
- 2.1 AI訓練師知識與技能的全面解析
- 第2章 能力培養——成為一名合格的AI訓練師
- 課后習題
- 本章小結
- 1.2.5 AI訓練師的發展前景：新興職業的無限可能
- 1.2.4 AI訓練師的職業規劃：持續發展與未來展望
- 1.2.3 AI訓練師的人才缺口：挑戰與機遇并存
- 1.2.2 AI訓練師的基礎能力：專業素養與實踐技能
- 1.2.1 AI訓練師的起源：技術發展的必然產物
- 1.2 全方位了解AI訓練師
- 1.1.5 AI訓練師的出現：賦予人工智能“人性之魂”
- 1.1.4 十大行業變革：人工智能引領的未來趨勢
- 1.1.3 技術革新：人工智能如何改變世界
- 1.1.2 層級分類：解析人工智能的能力
- 1.1.1 認識人工智能：用AI開啟全新時代
- 1.1 認識人工智能
- 第1章 認識AI新職業——AI訓練師
- 前言 INTRODUCTION
- 版權頁
- 封面
- 封面
- 版權頁
- 前言 INTRODUCTION
- 第1章 認識AI新職業——AI訓練師
- 1.1 認識人工智能
- 1.1.1 認識人工智能：用AI開啟全新時代
- 1.1.2 層級分類：解析人工智能的能力
- 1.1.3 技術革新：人工智能如何改變世界
- 1.1.4 十大行業變革：人工智能引領的未來趨勢
- 1.1.5 AI訓練師的出現：賦予人工智能“人性之魂”
- 1.2 全方位了解AI訓練師
- 1.2.1 AI訓練師的起源：技術發展的必然產物
- 1.2.2 AI訓練師的基礎能力：專業素養與實踐技能
- 1.2.3 AI訓練師的人才缺口：挑戰與機遇并存
- 1.2.4 AI訓練師的職業規劃：持續發展與未來展望
- 1.2.5 AI訓練師的發展前景：新興職業的無限可能
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 2.1.1 計算機操作知識：AI訓練師基礎中的基礎
- 2.1.2 數學基礎知識：AI訓練師的核心能力
- 2.1.3 編程技能：實現人工智能的關鍵所在
- 2.1.4 特征能力工程：挖掘數據深層價值的藝術
- 2.1.5 數據處理知識：數據為王的時代必備
- 2.1.6 人工智能基礎知識：深入理解AI的脈絡
- 2.2 AI訓練師的工作職責與從業領域
- 2.2.1 AI訓練師工作職責：賦予人工智能生命與智慧
- 2.2.2 AI訓練師從業領域：實現更智能化的解決方案
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 3.1.1 下載與安裝Python
- 3.1.2 配置Python環境變量
- 3.2 6個技巧，學會Python編程的語法格式
- 3.2.1 使用Python基礎語法：輸出英文字符
- 3.2.2 使用Python中文編碼：輸出中文字符
- 3.2.3 設置Python變量賦值：定義不同數據
- 3.2.4 使用Python運算符：進行加減乘除計算
- 3.2.5 使用Python條件語句：對比數的大小
- 3.2.6 使用Python循環語句：輸出一系列數字
- 3.3 AI訓練師實戰：5個實例，精通Python編程
- 3.3.1 實例1：使用Python計算業績提成獎金
- 3.3.2 實例2：使用Python由小到大排列數字
- 3.3.3 實例3：使用Python輸出斐波那契數列
- 3.3.4 實例4：使用Python輸出九九乘法口訣表
- 3.3.5 實例5：使用Python制作猜數字游戲
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 4.1.1 機器學習與人工智能：共筑智能未來
- 4.1.2 3個基本類型：了解機器學習算法的技術原理
- 4.1.3 6個基本流程：看懂機器學習算法的工作方式
- 4.2 6類場景，精通機器學習算法的應用
- 4.2.1 圖像識別和分類：人臉識別、圖像檢索、物體識別
- 4.2.2 自然語言處理：機器翻譯、文本分類、語音識別
- 4.2.3 推薦系統：電商平臺商品推薦、社交媒體內容推薦
- 4.2.4 工業制造：質量控制、異常檢測
- 4.2.5 自動駕駛：視覺感知、路況識別
- 4.2.6 環境保護：氣象預測、大氣污染監測
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 5.1.1 概念解讀：認識深度學習算法
- 5.1.2 深入對比：機器學習與深度學習的區別
- 5.1.3 工作原理：深度學習算法的底層邏輯
- 5.2 AI訓練師實戰：8個實例，掌握深度學習的應用場景
- 5.2.1 實例1：使用AI生成繪畫作品
- 5.2.2 實例2：使用AI翻譯方言
- 5.2.3 實例3：使用AI推薦美食
- 5.2.4 實例4：使用AI充當旅游助手
- 5.2.5 實例5：使用AI識別中文表格
- 5.2.6 實例6：使用AI識別車牌
- 5.2.7 實例7：使用AI總結網頁內容
- 5.2.8 實例8：使用AI進行語音聊天
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 6.1.1 概念解讀：什么是自然語言處理？
- 6.1.2 底層原理：語言學與計算機科學的交匯
- 6.1.3 自然語言處理的兩種途徑：傳統與深度
- 6.1.4 自然語言處理的兩大核心任務：理解與生成
- 6.1.5 語料預處理的6個關鍵步驟
- 6.2 5類場景，精通自然語言處理的應用
- 6.2.1 情感分析：理解文本中的情感傾向
- 6.2.2 聊天機器人：模擬人類對話的智能助手
- 6.2.3 語音識別：將聲音轉化為文字的科技奇跡
- 6.2.4 機器翻譯：無界溝通
- 6.2.5 自動摘要：快速理解與提煉文本內容的利器
- 6.3 AI訓練師實戰：5個步驟，訓練Embedding語言模型
- 6.3.1 認識模型：Embedding模型訓練概述
- 6.3.2 優化參數：對Stable Diffusion進行配置
- 6.3.3 數據標注：對圖像進行預處理操作
- 6.3.4 創建模型：生成嵌入式Embedding模型
- 6.3.5 訓練模型：用Embedding打包提示詞
- 本章小結
- 課后習題
- 第7章 數據標注——AI訓練的必要環節
- 7.1 認識數據標注
- 7.1.1 定義與重要性分析：看懂數據標注的內涵
- 7.1.2 數據標注類型：各類標注的區分與應用場景
- 7.1.3 高效標注方法：提升標注效率和準確率的技巧
- 7.2 AI訓練師實戰：5個實例，掌握VGG數據標注工具
- 7.2.1 實例1：重建3D人臉模型
- 7.2.2 實例2：檢索人體姿態
- 7.2.3 實例3：檢索視頻內容
- 7.2.4 實例4：檢索繪畫作品
- 7.2.5 實例5：標注圖像信息
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 8.1.1 概念：什么是神經網絡？
- 8.1.2 原理：神經網絡的組成結構
- 8.1.3 技巧：神經網絡的訓練方法
- 8.2 AI訓練師必知的6種神經網絡架構
- 8.2.1 感知機：用于解決模式識別問題
- 8.2.2 卷積神經網絡：捕捉圖像的空間結構
- 8.2.3 循環神經網絡：用于處理序列數據
- 8.2.4 生成對抗網絡：相互博弈以提升模型性能
- 8.2.5 遞歸神經網絡：對序列數據進行有效處理
- 8.2.6 長短期記憶網絡：處理自然語言序列等任務
- 8.3 AI訓練師實戰：5個流程，訓練特定畫風的LoRA模型
- 8.3.1 認識模型：LoRA模型訓練概述
- 8.3.2 準備工作：安裝訓練器與整理數據集
- 8.3.3 數據標注：圖像預處理和打標優化
- 8.3.4 參數調整：設置訓練模型和數據集
- 8.3.5 測試模型：評估模型應用效果
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 9.1.1 準確率：直觀展示模型的整體性能
- 9.1.2 精度：控制模型評估的誤報率
- 9.1.3 F1分數：更全面地評估分類器的性能
- 9.1.4 誤差：更好地處理異常值帶來的影響
- 9.1.5 ROC曲線：顯示不同分類閾值下模型的性能
- 9.2 8個方法，優化AI模型的性能
- 9.2.1 Holdout檢驗：用訓練集訓練模型并測試性能
- 9.2.2 交叉驗證：實現更穩定、可靠的模型性能
- 9.2.3 驗證曲線與學習曲線：了解模型是否過擬合或欠擬合
- 9.2.4 自助法：通過重抽樣技術來進行模型訓練和評估
- 9.2.5 模型調參：找到最優超參數組合，提高模型性能
- 9.2.6 數據預處理：有效改善模型訓練數據的質量和分布
- 9.2.7 特征選擇：降低維度、提高模型性能的有效方法
- 9.2.8 集成學習：有效提高模型的魯棒性和泛化能力
- 9.3 AI訓練師實戰：通過融合模型優化AI繪畫效果
- 9.3.1 融合模型：提升訓練好的模型性能
- 9.3.2 測試模型：應用模型生成AI畫作
- 本章小結
- 課后習題
- 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
- 10.1.1 流程1：模型的開發與管理
- 10.1.2 流程2：數據集的管理和維護
- 10.1.3 流程3：模型部署和性能優化
- 10.1.4 流程4：持續監控和迭代改進
- 10.2 4種方式，部署AI模型
- 10.2.1 本地部署：穩定性高、安全性好
- 10.2.2 服務器端部署：擴展性強、靈活性高
- 10.2.3 無服務器部署：管理簡便、成本較低
- 10.2.4 容器化部署：隔離性好、可移植性強
- 10.3 AI訓練師實戰：6個步驟，訓練和發布ChatGPT模型
- 10.3.1 第一步：創建ChatGPT應用
- 10.3.2 第二步：設置AI對話提示詞
- 10.3.3 第三步：設置訓練模型及參數
- 10.3.4 第四步：構建并填充知識庫
- 10.3.5 第五步：文本分段與清洗
- 10.3.6 第六步：添加數據集并發布ChatGPT應用
- 本章小結
- 課后習題
- 附錄 課后習題答案 更新時間：2025-03-27 18:25:22
