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AI训练师从入门到精通

共计 30 章节
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01
课程导入
AI训练师的角色定位 · 行业前景 · 学习路径与课程目标
课程导入AI
02
人工智能基础
机器学习 · 深度学习 · 神经网络的核心概念与工作原理
人工智能基础机器学习
03
数据基础与处理
数据采集 · 数据清洗 · 数据标注
数据基础处理
04
数据标注实战
图像 · 文本 · 语音标注的规范
数据标注实战图像
05
模型训练入门
训练集 · 验证集 · 测试集的划分
模型训练入门训练集
06
常用机器学习算法
线性回归 · 逻辑回归 · 决策树
常用机器学习算法线性回归
07
深度学习框架入门
PyTorch和TensorFlow… · 张量操作与自动求导
深度学习框架入门PyTorch
08
神经网络结构
全连接网络 · 卷积神经网络（CNN） · 循环神经网络（RNN）的结构与特点
神经网络结构全连接网络
09
模型训练流程
从数据准备 · 模型选择 · 超参数设置到训练迭代的完整流程
模型训练流程从数据准备
10
损失函数与优化器
常见损失函数（交叉熵 · MSE等）和优化器（SGD · Adam等）的选择与调优
损失函数优化器
11
模型评估与验证
准确率 · 精确率 · 召回率
模型评估验证
12
超参数调优
学习率 · 批量大小 · 正则化系数等超参数的搜索策略与调优技…
超参数调优学习率
13
模型部署基础
模型导出 · API封装 · 推理优化与边缘部署的入门实践
模型部署基础模型导出
14
AI训练师工具链
常用数据标注工具 · 训练平台 · 实验管理工具（如MLflow）的使用
AI训练师工具链
15
实战项目一
图像分类模型训练——从数据标注到模型…
实战项目一图像分类模型训练
16
实战项目二
文本情感分析模型训练——数据清洗 · 特征工程与模型调优
实战项目二文本情感分析模型…
17
实战项目三
语音识别模型训练——音频数据处理 · 声学模型与语言模型基础
实战项目三语音识别模型训练
18
实战项目四
目标检测模型训练——标注格式 · 锚框设置与模型评估
实战项目四目标检测模型训练
19
模型优化与压缩
剪枝 · 量化 · 知识蒸馏等模型轻量化技术
模型优化压缩
20
迁移学习与预训练模型
使用预训练模型进行微调 · 提升小数据集训练效果
迁移学习预训练模型
21
数据隐私与安全
数据脱敏 · 差分隐私 · 联邦学习在AI训练中的应用
数据隐私安全
22
AI伦理与合规
算法偏见 · 公平性 · 可解释性及行业规范
AI伦理
23
常见问题排查
训练不收敛 · 梯度爆炸/消失 · 数据不平衡等问题的诊断与解决
常见问题排查训练不收敛
24
自动化机器学习（AutoML）
自动化特征工程 · 模型选择与超参数优化
AutoML自动化机器学习
25
多模态模型训练
文本 · 图像 · 语音等多模态数据的融合与训练策略
多模态模型训练文本
26
强化学习入门
基本概念 · 马尔可夫决策过程 · Q-learning与策略梯度
强化学习入门基本概念
27
大语言模型微调
Prompt工程 · LoRA · 全参数微调及RLHF基础
大语言模型微调Prompt
28
AI训练师职业发展
技能树 · 认证体系 · 面试准备与职业规划
AI训练师职业发展
29
综合实战项目
从业务需求分析 · 数据构建 · 模型训练到部署监控的端到端项目
综合实战项目从业务需求分析
30
课程总结与进阶路径
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源与持续提升建议
课程总结进阶路径