本书严格依据人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）进行精心编撰。其内容系统地涵盖了5级至3级的相关知识体系，全书共计8章。其中，除第8章外，其余各章均精心设置了实训环节，有效实现了理论与实际的有机结合，旨在全方位提升读者的知识掌握水平与实践操作能力。本书特色鲜明：其一，相关内容于深圳多区开展了多轮培训实践，积累了丰富经验。其二，案例紧扣时代脉搏，将基础知识传授与大模型工具应用有机融合，极大提升学习效果与效率。其三，内容全面且深入浅出，与高校专业教材相比，阅读难度适中，适合广大受众研读，可有效助力各层次读者掌握专业知识与技能，为读者在人工智能训练领域的学习与探索奠定坚实基础。本书适用于对人工智能训练师职业感兴趣、渴望踏入该领域且基础尚待夯实的广大人群，包括计划参加人工智能训练师职业技能等级认证的学员，以及大中专院校相关专业寻求知识拓展与实践经验补充的师生群体，同时也可作为相关领域从业者知识更新与技能提升的参考资料。

深圳市人工智能产业协会成立于2019年,坚持党建引领,对标德国技术监督协会(TǔV),秉持为人工智能产业服务的宗旨,以成为国际一流的人工智能专业服务平台为目标,坚持做一个企业降本增效的事,政府委托交办的事,个人解决不了的事:坚持不与企业争利,不与政府争权,不与学界争名,不与个人争资原则!坚持"一切为了发展会员,一切为了服务会员,一切为了会员发展”的办会方针,"一群人、一辈子、一件事,干成!”的战略定力,"想干事、能干事、会干事、干成事”的做事原则取得了诸多开创性成绩。2019年协会定位为核心团队打造年,2020年协会定位为核心业务打磨年,2021年协会定位为品牌建设年，2022年协会定位为服务能力提升年,2023年协会定位为高质量发展年,2024年协会定位为合规发展年。协会先后打造人工智能产业信息化服务平台-"AI圈”,成立了深圳高技能人才培训基地,设立了市贸促委出口品牌认证中心和商事调解工作室。先后获得了深圳市工信局2022年新兴产业扶持--人工智能产业创新创业人才培养和行业技术交流服务体系建设资金支持,市场监管局专利导航项目建设资金支持。先后荣获全国"四好”商会、全国工商联商会团体标准"领先者”、"深圳市5A级社会组织”、"广东省四好商会深圳市四好商会”、"深圳行业协会商会高质量100”等。

第1章 人工智能训练师职业认知和相关法律法规知识 1
1.1 人工智能训练师职业认知 1
1.1.1 人工智能的各个发展阶段 1
1.1.2 人工智能的应用领域 3
1.1.3 人工智能训练师职业及其由来 3
1.2 相关法律法规知识介绍 4
1.2.1 《中华人民共和国劳动法》 5
1.2.2 《中华人民共和国劳动合同法》 5
1.2.3 《中华人民共和国网络安全法》 6
1.2.4 《中华人民共和国知识产权法》 7
1.2.5 人工智能数据使用和共享的合规原则 7
1.3 Python开发环境搭建和测试（实训） 9
1.3.1 训练目标 9
1.3.2 训练任务 9
1.3.3 知识准备 9
1.3.4 训练活动 10
1.3.5 过程考核 14
1.3.6 参考资料 15
1.4 第1章小结 17
1.5 思考与练习 18
第2章 数据采集和处理 19
2.1 业务数据采集 19
2.1.1 业务数据的来源及其特点和采集方法 19
2.1.2 数据采集方法及其适用场合 21
2.1.3 业务数据采集的合规标准 22
2.1.4 业务数据采集的质量控制标准 23
2.1.5 业务数据采集相关工作任务综述 24
2.2 业务数据采集（实训） 25
2.2.1 训练目标 25
2.2.2 训练任务 26
2.2.3 知识准备 26
2.2.4 训练活动 26
2.2.5 过程考核 32
2.2.6 参考资料 33
2.3 业务数据处理 35
2.3.1 常见的数据处理技术和工具 36
2.3.2 数据处理过程中的数据清洗、转换和整合原则 36
2.3.3 业务数据整理归类 37
2.3.4 业务数据汇总 38
2.4 业务数据质量检测 39
2.4.1 数据质量评估的方法和指标 40
2.4.2 数据质量问题的识别和解决办法 40
2.4.3 对预处理后业务数据进行审核 41
2.4.4 业务数据采集规范 41
2.4.5 业务数据处理规范 42
2.5 数据处理方法优化 45
2.5.1 数据处理方法和工具的最新发展趋势 45
2.5.2 数据处理效率和效果的优化原则 47
2.5.3 优化数据采集、数据处理方法和流程 47
2.5.4 提高数据处理效率和质量的方法 48
2.6 数据处理与数据汇总（实训） 49
2.6.1 训练目标 49
2.6.2 训练任务 50
2.6.3 知识准备 50
2.6.4 训练活动 50
2.6.5 过程考核 58
2.6.6 参考资料 59
2.7 复习题 61
第3章 数据标注 63
3.1 原始数据清洗与标注 63
3.1.1 数据清洗的基本原则和方法 63
3.1.2 数据标注的基本原则和方法 66
3.2 数据清洗（实训） 74
3.2.1 训练目标 74
3.2.2 训练任务 75
3.2.3 知识准备 75
3.2.4 训练活动 75
3.2.5 过程考核 80
3.2.6 参考资料 81
3.3 数据标注（实训） 84
3.3.1 训练目标 84
3.3.2 训练任务 85
3.3.3 知识准备 85
3.3.4 训练活动 85
3.3.5 过程考核 97
3.3.6 参考资料 98
3.4 标注后数据分类与统计 102
3.4.1 分类与统计核心概念梳理 102
3.4.2 分类方法解析 103
3.4.3 统计方法探究 104
3.4.4 工具使用指南 105
3.5 数据归类和定义 107
3.5.1 数据归类与定义的意义 108
3.5.2 数据归类的方法 108
3.5.3 数据归类的标准和流程 108
3.5.4 数据定义的方法 109
3.5.5 数据定义的标准和流程 109
3.6 标注数据审核 110
3.6.1 审核的重要性 110
3.6.2 审核的原则 110
3.6.3 审核的方法和技巧 111
3.6.4 审核报告的撰写 111
3.6.5 数据筛选 111
3.7 第3章小结 112
3.8 思考与练习 112
第4章 智能系统运维 114
4.1 智能系统基础操作 114
4.1.1 智能系统的基本原理和架构 114
4.1.2 智能系统的基础操作技能 119
4.1.3 智能系统的部署和配置 121
4.2 智能系统维护 123
4.2.1 智能系统功能应用记录与分析 123
4.2.2 智能系统知识库构建与管理 124
4.2.3 智能产品应用场景适配与拓展 126
4.2.4 智能系统故障诊断与修复 127
4.2.5 智能系统性能监控指标与优化策略 130
4.2.6 智能系统维护规范文档撰写指南 132
4.3 智能系统优化 135
4.3.1 智能系统优化：内涵与驱动因素 135
4.3.2 智能系统优化核心要素剖析 136
4.3.3 智能系统性能优化策略与实战 138
4.3.4 智能系统功能与效果提升路径 140
4.3.5 智能系统优化的持续循环与保障机制 141
4.4 智能系统运维（实训） 142
4.4.1 训练目标 142
4.4.2 训练任务 143
4.4.3 知识准备 143
4.4.4 训练活动 143
4.4.5 过程考核 149
4.4.6 参考资料 150
4.5 第4章小结 152
4.6 思考与练习 152
第5章 业务分析 155
5.1 业务流程设计 155
5.1.1 业务流程分析和设计的基本原则 155
5.1.2 业务流程分析和设计的方法 158
5.1.3 业务流程建模和优化的技巧 160
5.1.4 提升产品思维和结构化思维 162
5.1.5 利用AIGC优化流程分析和设计 163
5.2 业务模块效果优化 165
5.2.1 业务模块效果评估的方法和指标 165
5.2.2 业务模块优化的原则 167
5.2.3 业务模块优化的技巧 168
5.3 业务分析（实训） 169
5.3.1 训练目标 169
5.3.2 训练任务 170
5.3.3 知识准备 170
5.3.4 训练活动 170
5.3.5 过程考核 190
5.3.6 参考资料 191
5.4 第5章小结 195
5.5 思考与练习 195
第6章 智能训练 197
6.1 数据处理规范制定 197
6.1.1 数据清洗标注流程与规范 197
6.1.2 经典平台使用与特征工程 202
6.1.3 训练策略调优与架构再探 206
6.2 算法测试 209
6.2.1 算法测试数据集管理 210
6.2.2 人工智能测试实施与分析 210
6.2.3 算法错误案例剖析与纠正 213
6.2.4 算法测试核心要点掌握 215
6.3 智能训练（实训） 216
6.3.1 训练目标 216
6.3.2 训练任务 217
6.3.3 知识准备 217
6.3.4 训练活动 217
6.3.5 过程考核 226
6.3.6 参考资料 227
6.4 第6章小结 229
6.5 思考与练习 229
第7章 智能系统设计 232
7.1 智能系统监控和优化 232
7.1.1 智能系统监控的概念及包含的主要内容 232
7.1.2 智能系统监控优化的方法和技巧 234
7.2 人机交互流程设计 235
7.2.1 人机交互设计的基本原则 236
7.2.2 人机交互设计的常用方法 237
7.2.3 智能系统人机交互设计方法 239
7.2.4 单一场景下人机交互设计的最优方式 240
7.2.5 用户界面设计 241
7.3 智能系统设计（实训） 241
7.3.1 训练目标 242
7.3.2 训练任务 242
7.3.3 知识准备 242
7.3.4 训练活动 243
7.3.5 过程考核 250
7.3.6 参考资料 251
7.4 第7章小结 254
7.5 思考与练习 254
第8章 培训与指导 257
8.1 培训 257
8.1.1 培训的内容类别 257
8.1.2 培训对员工能力提升的重要性 258
8.1.3 培训如何设计 259
8.1.4 培训如何实施 261
8.1.5 提升员工人工智能大模型应用能力 262
8.2 指导 265
8.2.1 指导对员工成长和团队效能的影响 265
8.2.2 指导员工工作的方法和技巧 266
8.3 第8章小结 268
8.4 思考与练习 268