课程介绍

AI训练师 需求大门槛低-副业全职灵活选择视频教程。本课程面向零基础学员,系统教授 CV、NLP、ASR、TTS 及 LLM 场景的数据标注与质检方法。课程结合电商情感标注、LLM 信息抽取等练手案例,并以“抖音推荐”和“商品评论”两大项目为实战主线,覆盖数据采集、标注规范制定、标注工具与流程、数据清洗与增强、模型训练数据构建、效果评估与监控、交付与复盘。通过完整实操链路,学员将具备从数据标注到模型交付与监控的端到端能力,能够胜任企业数据标注岗位或承接标注类外包项目。

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资源目录

第1章 课程介绍与安排

  • AI 训练师课程介绍与安排

第2章 AI是如何”长大”的?

  • AI的”心智”如何成长?–从婴儿到专家的进化之旅

  • 真正的AI训练师做什么?

  • AI训练师的定义与核心价值

  • AI训练师的工作范围与战略重要性解析

  • 不可替代性验证:来自产业一线的证据

  • AI的本质:解决“分类”和“回归”任务

  • 数据标注:AI的“识字课本”构建

  • 监督学习与特征学习,你要知道!

  • 国家急缺!AI 训练师为什么能拿高薪?

第3章 AI的四大战场——不同场景训练秘籍

  • 【NLP场景】什么事自然语言处理

  • 【NLP场景】NLP全景图&重要场景及数据标注

  • 【NLP场景】数据标注的核心

  • 【NLP场景】AI训练师:NLP背后的关键角色与NLP训练三部曲

  • 【CV场景】什么是计算机视觉?CV的核心原理揭秘

  • 【CV场景】CV重点场景案例解析

  • 【CV场景】数据标注:模型训练的“燃料”

  • 【ASR与TTS场景】技术原理,ASR与TTS如何工作?

  • 【ASR与TTS场景】数据标注:ASR与TTS的“训练粮草”

  • 【ASR与TTS场景】应用场景,核心场景案例解析

  • 【LLM场景】LLM是什么?定义与原理

  • 【LLM场景】大模型VS小模型:关键差异

  • 【LLM场景】LLM应用场景与SFT微调数据标注

  • 【LLM场景】数据标注注意事项

  • 【AI标注本质】AI标注的本质与核心原理

  • 【AI标注本质】四大场景标注原理、对比与共同点

第4章 标注数据与AI模型的生死契约

  • 错误数据标记的“蝴蝶效应”

  • 模型效果退化量化分析&系统性风险传导&防御与修复方案

  • 数据标注的“质”与“量”

  • 什么是拟合?欠拟合?过拟合?

  • 过拟合:AI“死记硬背”现象

  • 欠拟合:AI “学习障碍” 问题

  • 数据标注的黄金法则

  • 模型质量标准体系:为什么需要评估系统

  • NLP模型评估体系(1)

  • NLP模型评估体系(2)

  • CV模型&语音模型&大模型评估体系

  • 本章总结

第5章 实战Label Studio——标注界的Photoshop

  • 标注工具label-studio介绍

  • Python环境安装

  • label-studio环境安装

  • 【实战】电商评论情感标注

  • 【实战】CV场景下车辆目标检测

  • 【实战】LLM场景信息提取

第6章 实战1:抖音推荐视频分类实战——从数据到落地完整项目

  • 抖音推荐视频分类项目介绍

  • 爬虫环境Easy Scraper和训练环境GPU云服务搭建

  • 抖音推荐视频数据获取

  • label-studio数据标注

  • 模型训练与效果验收(1)

  • 模型训练与效果验收(2)

第7章 实战2:使用qwen3进行信息抽取——从数据到落地完整项目

  • qwen3进行信息抽取项目介绍

  • LLM训练llama-factory环境安装与讲解

  • 某商品数据爬取

  • 某商品数据标注

  • 基于llama-factory工具模型训练(1)

  • 基于llama-factory工具模型训练(2)

第8章 AI训练师职业地图

  • AI训练师职业地图

  • AI训练师典型成长路径

  • AI训练师新兴方向

第9章 AI训练师面试宝典

  • 岗位认知与行业洞察

  • 技术能力考核

  • 面试准备技巧

本课程共9章,已完结