智能创造的幕后推手：AIGC浪潮下看AI练习师怎样塑造智能将来 ...

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一、AIGC期间的算法与模子练习概览

AIGC技能的核心在于其强大的内容生成能力，这背后离不开高效、精准的算法与模子练习。算法是指导模子学习的规则，而模子则是算法的具体实现。在AIGC期间，算法与模子练习不仅需要解决生成质量、泛化能力等题目，还需关注与人类代价观的对齐，确保生成的内容既有用又符合伦理规范。
二、算法与模子练习的关键环节

• 预练习：通过大规模无标注数据的学习，构建具备基础语言理解和生成能力的基座模子。
  
• 指令微调：利用指令-复兴配对数据对模子进行微调，使其可以或许理解和遵循特定领域的用户指令。
  
• 从人类反馈中强化学习：收集并分析人类用户的反馈，通过强化学习技能不断优化模子输出，实现与人类的深度对齐。
  

三、AI练习师的角色与职责

AI练习师作为AIGC期间的新兴职业，饰演着至关重要的角色。他们不仅是技能的实践者，更是创意的引发者和伦理的守护者。

• 数据准备与标注：AI练习师负责收集、整理并标注高质量的练习数据，确保模子可以或许学习到准确、有用的知识。
  
• 模子练习与优化：根据业务需求和技能要求，AI练习师设计并实施算法与模子练习方案，不断优化模子性能，提高生成质量。
  
• 人类反馈处理：收集并分析用户反馈，与算法工程师精密互助，将人类智慧融入模子练习中，实现模子的持续优化和迭代。
  
• 伦理与合规：AI练习师还需关注AI技能的伦理题目和合规性要求，确保生成的内容符合社会代价观和法律法规。
  

四、AI练习师的专业技能与素养

• 技能能力：具备扎实的计算机科学和呆板学习基础，认识算法原理、模子架构和练习流程。
  
• 数据分析能力：可以或许熟练处理和分析大规模数据，提取有用信息并用于模子练习。
  
• 创意与审美能力：具备一定的创意和审美能力，可以或许设计出富有创意且符合人类审美需求的AI应用。
  
• 沟通与协作能力：与算法工程师、产品经理、用户等多方保持精密沟通与互助，共同推动项目进展。
  

五、AIGC算法与模子练习的将来猜测

随着技能的不断进步和应用场景的拓展，AIGC算法与模子练习将迎来更加广阔的发展空间。将来，AI练习师将饰演更加重要的角色，成为推动AI技能落地、实现人机调和共生的关键力量。同时，随着技能的遍及和成本的降低，越来越多的企业和个人将可以或许享受到AIGC技能带来的便利和乐趣。
在AIGC期间，算法与模子练习是推动技能发展的关键力量之一。而AI练习师作为这一领域的专业人才，将以其独特的技能和素养为AI技能的发展注入新的活力和动力。

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《AI练习师手册：算法与模子练习从入门到精通》

   

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亮点

• 51个实操案例解析：高效学习，将知识转化为技能
  
• 80个行业案例分析：轻松掌握人工智能练习全应用
  
• 126个同步视频：可随时随地学习，助力读者成为AI练习高手
  
• 8大资源赠送：教学视频+PPT教学课件+电子教案+习题答案+素材+效果+软件资源+AI提示词
  

内容简介

本书内容系统、全面，实例丰富，共有10章，包罗51个实操案例解析和80个行业案例分析。通过学习本书，读者可以从零开始，逐步掌握人工智能的核心技能，成为及格的AI练习师。本书附赠了同步教学视频＋PPT 教学课件＋素材＋效果＋AI提示词等资源。
书中内容从技能线和案例线展开介绍，具体内容如下。

• 技能线：从人工智能的相关技能入手，不仅介绍了AI练习师的发展历程和行业动态，还重点讲述了AI练习师的职业技能提升方法，具体内容包罗认识AI练习师、能力造就、Python编程语言、呆板学习算法、深度学习算法、自然语言处理、数据标注、神经网络练习、模子评估和优化、管理和摆设等，对人工智能练习相关工作做了系统的描述和指导。
  
• 案例线：不仅涵盖了AI领域的各个方面，而且非常注重算法与模子的现实应用，通过分析大量的经典案例，如Amazon、华为、ChatGPT、文心一格、Photoshop、海尔、小米、支付宝、百度、京东、阿里巴巴、美团、网易云商、文心一言、淘宝、剪映、Google、今日头条、携程观光、字节跳动、Stable Diffusion等，可以让读者更好地掌握AI练习的相关技能。
  

本书适合准备从事AI练习师的读者，以及对人工智能感兴趣的读者，包罗人工智能从业者、模子开发者、数据标注师、数据分析师、AI产品经理、企业决议者、任何想要提升AI技能的人。此外，本书还可以作为相关培训机构和职业院校的参考课本。
作者简介

谷建阳

人工智能工程师、AI练习师，具备卓越的技能气力和丰富的实践经验，可以或许熟练地运用各种工具进行AI模子练习，为各种复杂的应用场景提供精准高效的解决方案
在AI深度学习、深层算法、呆板学习等方面拥有深厚的理论基础，可以或许全面掌握各种算法和模子的特性，擅长使用TensorFlow、PyTorch等主流深度学习框架进行模子练习，并可以或许根据客户需求灵活选择合适的工具和库进行定制化开发
在AI数据处理方面，具备丰富的经验和技能，可以或许针对差异的数据范例和特性进行有效的特征提取、数据洗濯和标签化处理，为模子练习提供有力的数据支持
熟练掌握各种AI优化算法和技巧，可以或许根据模子结构和数据特性进行有针对性的参数调整和模子结构优化，练习出的AI模子往往可以或许到达良好的性能体现，满足客户的高标准需求
目录

1. 第1章 认识AI新职业——AI训练师
3. 1.1 认识人工智能 002
5. 1.2 全方位了解AI训练师 016
7. 本章小结 021
9. 课后习题 021
11. 第2章 能力培养——成为一名合格的AI训练师
13. 2.1 AI训练师知识与技能的全面解析 023
15. 2.2 AI训练师的工作职责与从业领域 029
17. 本章小结 034
19. 课后习题 034
21. 第3章 编程语言——AI训练师至少要会一门
23. 3.1 Python的安装与部署流程 036
25. 3.2 6个技巧，学会Python编程的语法格式 041
27. 3.3 AI训练师实战：5个实例，精通Python编程 054
29. 本章小结 070
31. 课后习题 070
33. 第4章 机器学习算法——常用的AI训练方法
35. 4.1 认识机器学习算法 073
37. 4.2 6类场景，精通机器学习算法的应用 083
39. 本章小结 091
41. 课后习题 091
43. 第5章 深度学习算法——AI训练师的核心技能
45. 5.1 认识深度学习算法 093
47. 5.2 AI训练师实战：8个实例，掌握深度学习的应用场景 096
49. 本章小结 112
51. 课后习题 112
53. 第6章 自然语言处理——让AI能够与人类对话
55. 6.1 认识自然语言处理 114
57. 6.2 5类场景，精通自然语言处理的应用 120
59. 6.3 AI训练师实战：5个步骤，训练Embedding语言模型 126
61. 本章小结 133
63. 课后习题 134
65. 第7章 数据标注——AI训练的必要环节
67. 7.1 认识数据标注 136
69. 7.2 AI训练师实战：5个实例，掌握VGG数据标注工具 140
71. 本章小结 147
73. 课后习题 147
75. 第8章 神经网络训练——教AI如何更懂人类
77. 8.1 认识神经网络 149
79. 8.2 AI训练师必知的6种神经网络架构 152
81. 8.3 AI训练师实战：5个流程，训练特定画风的LoRA模型 156
83. 本章小结 167
85. 课后习题 167
87. 第9章 模型评估和优化——确保AI训练的结果
89. 9.1 5个指标，评估训练好的AI模型 169
91. 9.2 8个方法，优化AI模型的性能 172
93. 9.3 AI训练师实战：通过融合模型优化AI绘画效果 178
95. 本章小结 182
97. 课后习题 182
99. 第10章 管理和部署——应用训练好的AI模型
101. 10.1 4个流程，管理AI模型 184
103. 10.2 4种方式，部署AI模型 186
105. 10.3 AI训练师实战：6个步骤，训练和发布ChatGPT模型 190
107. 本章小结 199
109. 课后习题 200
111. 附录 课后习题答案 201

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《医学统计学从入门到精通》

   

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亮点

1.夸大统计思想：本书注重造就读者的统计头脑，通过构建完备的统计头脑体系，使读者可以或许深入理解并有效应用医学统计学。
2.深入浅出解说：采用简洁明确的语言，将复杂的统计学原理论述得清晰易懂，使读者可以或许灵敏掌握统计学的核心精华。
3.口诀式记忆法：为便于记忆和理解，本书创新性地采用口诀形式总结统计方法，如“一分为二，灭其一”等，同时按“低级统计”、“中级统计”和“高级统计”层次划分，帮助读者构建系统的知识体系。
4.理论与实践并重：在传授理论知识的同时，本书特别注重实践应用，提供大量案例并配套视频教程，传授读者使用SPSS、GraphPad Prism等软件进行实战操纵，确保学以致用。
内容简介

本书从医学统计学最基础的概念讲起，由浅入深解说医学统计学理论，并辅以配套视频，带领读者进行案例实操。
让读者轻松打破统计学难学和难用的“魔咒”，从而轻轻松松进行临床科研数据的处理。全书共分为17章，涵盖医学统计学思想与原理、低级统计（统计描述：医学统计基础和统计思想、医学统计设 计、医学统计常用描述指标、统计图表）、中级统计（差异分析：参数估计与假设检验、t检验、方差分析、卡方检验、非参数检验）、高级统计（关系分析：相关性分析、线性回归分析、Logistic回归分析、生存分析），以及4章专题内容，涉及医学诊断试验、医学研究常用样本量估算、变量筛选与建模计谋和医学统计方法选择。书中采用SPSS、GraphPad Prism、PASS三款软件进行案例实战与视频解说，让读者体验真正的实操案例教学。
本书最大的特色就是内容通俗易懂，实用性强，作者全程录制视频讲学。适用人群为生物医药领域研究生、生物医药领域临床科研工作者、临床医生、科研院所研究人员、临床护士、医药卫生管理人员、医药类高校教师，以及其他对临床科研感兴趣的人员。别的，本书也适互助为相关培训机构的课本使用。
作者简介

武松，中国疾病预防控制中心博士、安徽中医药大学传授、国内多家杂志统计学编审、“精鼎统计”公众号创始人，全网粉丝约20余万。
陈道俊，安徽医科大学盛行病学与卫生统计学博士、安徽医学高等专科学校副传授、硕士生导师、SPSS认证高级数据分析师、健康管理师，专长SPSS、SAS、Stata等统计软件，国内3家杂志编审，多次参编盛行病学与卫生统计学课本和专著。目前主持课题6项，参与课题8余项，以第一作者或通讯作者发表论文20余篇。

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