第1章 人工智能训练师职业认知和相关法律法规知识 1__eol__1.1 人工智能训练师职业认知 1__eol__1.1.1 人工智能的各个发展阶段 1__eol__1.1.2 人工智能的应用领域 3__eol__1.1.3 人工智能训练师职业及其由来 3__eol__1.2 相关法律法规知识介绍 4__eol__1.2.1 《中华人民共和国劳动法》 5__eol__1.2.2 《中华人民共和国劳动合同法》 5__eol__1.2.3 《中华人民共和国网络安全法》 6__eol__1.2.4 《中华人民共和国知识产权法》 7__eol__1.2.5 人工智能数据使用和共享的合规原则 7__eol__1.3 Python开发环境搭建和测试（实训） 9__eol__1.3.1 训练目标 9__eol__1.3.2 训练任务 9__eol__1.3.3 知识准备 9__eol__1.3.4 训练活动 10__eol__1.3.5 过程考核 14__eol__1.3.6 参考资料 15__eol__1.4 第1章小结 17__eol__1.5 思考与练习 18__eol__第2章 数据采集和处理 19__eol__2.1 业务数据采集 19__eol__2.1.1 业务数据的来源及其特点和采集方法 19__eol__2.1.2 数据采集方法及其适用场合 21__eol__2.1.3 业务数据采集的合规标准 22__eol__2.1.4 业务数据采集的质量控制标准 23__eol__2.1.5 业务数据采集相关工作任务综述 24__eol__2.2 业务数据采集（实训） 25__eol__2.2.1 训练目标 25__eol__2.2.2 训练任务 26__eol__2.2.3 知识准备 26__eol__2.2.4 训练活动 26__eol__2.2.5 过程考核 32__eol__2.2.6 参考资料 33__eol__2.3 业务数据处理 35__eol__2.3.1 常见的数据处理技术和工具 36__eol__2.3.2 数据处理过程中的数据清洗、转换和整合原则 36__eol__2.3.3 业务数据整理归类 37__eol__2.3.4 业务数据汇总 38__eol__2.4 业务数据质量检测 39__eol__2.4.1 数据质量评估的方法和指标 40__eol__2.4.2 数据质量问题的识别和解决办法 40__eol__2.4.3 对预处理后业务数据进行审核 41__eol__2.4.4 业务数据采集规范 41__eol__2.4.5 业务数据处理规范 42__eol__2.5 数据处理方法优化 45__eol__2.5.1 数据处理方法和工具的最新发展趋势 45__eol__2.5.2 数据处理效率和效果的优化原则 47__eol__2.5.3 优化数据采集、数据处理方法和流程 47__eol__2.5.4 提高数据处理效率和质量的方法 48__eol__2.6 数据处理与数据汇总（实训） 49__eol__2.6.1 训练目标 49__eol__2.6.2 训练任务 50__eol__2.6.3 知识准备 50__eol__2.6.4 训练活动 50__eol__2.6.5 过程考核 58__eol__2.6.6 参考资料 59__eol__2.7 复习题 61__eol__第3章 数据标注 63__eol__3.1 原始数据清洗与标注 63__eol__3.1.1 数据清洗的基本原则和方法 63__eol__3.1.2 数据标注的基本原则和方法 66__eol__3.2 数据清洗（实训） 74__eol__3.2.1 训练目标 74__eol__3.2.2 训练任务 75__eol__3.2.3 知识准备 75__eol__3.2.4 训练活动 75__eol__3.2.5 过程考核 80__eol__3.2.6 参考资料 81__eol__3.3 数据标注（实训） 84__eol__3.3.1 训练目标 84__eol__3.3.2 训练任务 85__eol__3.3.3 知识准备 85__eol__3.3.4 训练活动 85__eol__3.3.5 过程考核 97__eol__3.3.6 参考资料 98__eol__3.4 标注后数据分类与统计 102__eol__3.4.1 分类与统计核心概念梳理 102__eol__3.4.2 分类方法解析 103__eol__3.4.3 统计方法探究 104__eol__3.4.4 工具使用指南 105__eol__3.5 数据归类和定义 107__eol__3.5.1 数据归类与定义的意义 108__eol__3.5.2 数据归类的方法 108__eol__3.5.3 数据归类的标准和流程 108__eol__3.5.4 数据定义的方法 109__eol__3.5.5 数据定义的标准和流程 109__eol__3.6 标注数据审核 110__eol__3.6.1 审核的重要性 110__eol__3.6.2 审核的原则 110__eol__3.6.3 审核的方法和技巧 111__eol__3.6.4 审核报告的撰写 111__eol__3.6.5 数据筛选 111__eol__3.7 第3章小结 112__eol__3.8 思考与练习 112__eol__第4章 智能系统运维 114__eol__4.1 智能系统基础操作 114__eol__4.1.1 智能系统的基本原理和架构 114__eol__4.1.2 智能系统的基础操作技能 119__eol__4.1.3 智能系统的部署和配置 121__eol__4.2 智能系统维护 123__eol__4.2.1 智能系统功能应用记录与分析 123__eol__4.2.2 智能系统知识库构建与管理 124__eol__4.2.3 智能产品应用场景适配与拓展 126__eol__4.2.4 智能系统故障诊断与修复 127__eol__4.2.5 智能系统性能监控指标与优化策略 130__eol__4.2.6 智能系统维护规范文档撰写指南 132__eol__4.3 智能系统优化 135__eol__4.3.1 智能系统优化：内涵与驱动因素 135__eol__4.3.2 智能系统优化核心要素剖析 136__eol__4.3.3 智能系统性能优化策略与实战 138__eol__4.3.4 智能系统功能与效果提升路径 140__eol__4.3.5 智能系统优化的持续循环与保障机制 141__eol__4.4 智能系统运维（实训） 142__eol__4.4.1 训练目标 142__eol__4.4.2 训练任务 143__eol__4.4.3 知识准备 143__eol__4.4.4 训练活动 143__eol__4.4.5 过程考核 149__eol__4.4.6 参考资料 150__eol__4.5 第4章小结 152__eol__4.6 思考与练习 152__eol__第5章 业务分析 155__eol__5.1 业务流程设计 155__eol__5.1.1 业务流程分析和设计的基本原则 155__eol__5.1.2 业务流程分析和设计的方法 158__eol__5.1.3 业务流程建模和优化的技巧 160__eol__5.1.4 提升产品思维和结构化思维 162__eol__5.1.5 利用AIGC优化流程分析和设计 163__eol__5.2 业务模块效果优化 165__eol__5.2.1 业务模块效果评估的方法和指标 165__eol__5.2.2 业务模块优化的原则 167__eol__5.2.3 业务模块优化的技巧 168__eol__5.3 业务分析（实训） 169__eol__5.3.1 训练目标 169__eol__5.3.2 训练任务 170__eol__5.3.3 知识准备 170__eol__5.3.4 训练活动 170__eol__5.3.5 过程考核 190__eol__5.3.6 参考资料 191__eol__5.4 第5章小结 195__eol__5.5 思考与练习 195__eol__第6章 智能训练 197__eol__6.1 数据处理规范制定 197__eol__6.1.1 数据清洗标注流程与规范 197__eol__6.1.2 经典平台使用与特征工程 202__eol__6.1.3 训练策略调优与架构再探 206__eol__6.2 算法测试 209__eol__6.2.1 算法测试数据集管理 210__eol__6.2.2 人工智能测试实施与分析 210__eol__6.2.3 算法错误案例剖析与纠正 213__eol__6.2.4 算法测试核心要点掌握 215__eol__6.3 智能训练（实训） 216__eol__6.3.1 训练目标 216__eol__6.3.2 训练任务 217__eol__6.3.3 知识准备 217__eol__6.3.4 训练活动 217__eol__6.3.5 过程考核 226__eol__6.3.6 参考资料 227__eol__6.4 第6章小结 229