AI訓練師培訓大綱

一、培訓目標

1.?掌握AI訓練的核心方法論，包括數據標注、模型調優、性能評估等。

2.?熟練使用AI訓練工具鏈（如標注平臺、模型開發框架、評估工具）。

3.?理解AI倫理與合規要求，確保訓練過程符合行業規范。

4.?具備解決實際AI訓練問題的能力，如數據偏差、模型過擬合等。

?

?

二、培訓內容模塊

模塊1：AI基礎與訓練流程

1.?AI技術概述

1.?機器學習、深度學習、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）的核心概念。

2.?常見AI模型類型（如Transformer、CNN、RNN）及其應用場景。

2.?AI訓練全流程

1.?數據采集→數據清洗→數據標注→模型訓練→模型評估→模型部署。

2.?關鍵環節：數據質量對模型性能的影響。

模塊2：數據標注與預處理

1.?數據標注基礎

1.?標注類型：分類標注、實體標注、關系標注、圖像/視頻標注等。

2.?標注工具：LabelImg、Prodigy、Label Studio等。

2.?標注規范與質量管控

1.?標注指南編寫：明確標注標準（如分類邊界、實體識別規則）。

2.?標注質量評估：一致性檢查、抽樣復核、標注員培訓。

3.?數據增強與預處理

1.?文本數據：分詞、詞性標注、去除噪聲。

2.?圖像數據：裁剪、旋轉、翻轉、歸一化。

模塊3：模型訓練與調優

1.?模型訓練基礎

1.?訓練框架：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers。

2.?訓練過程：前向傳播、損失計算、反向傳播、參數更新。

2.?超參數調優

1.?關鍵超參數：學習率、批次大小、訓練輪次、優化器選擇。

2.?調優方法：網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化。

3.?模型優化技巧

1.?防止過擬合：Dropout、正則化、早停法。

2.?提升泛化能力：交叉驗證、數據增強、遷移學習。

模塊4：模型評估與部署

1.?模型評估指標

1.?分類任務：準確率、召回率、F1值、ROC-AUC。

2.?回歸任務：MSE、MAE、R2。

3.?生成任務：BLEU、ROUGE、Perplexity。

2.?模型部署與監控

1.?部署方式：云端部署（如AWS SageMaker）、邊緣端部署（如TensorRT）。

2.?模型監控：性能退化檢測、數據漂移分析、模型更新策略。

模塊5：AI倫理與合規

1.?AI倫理原則

1.?公平性：避免算法歧視（如性別、種族偏見）。

2.?透明性：模型可解釋性（如SHAP、LIME）。

3.?隱私保護：數據脫敏、差分隱私。

2.?合規要求

1.?國內外法規：GDPR、個人信息保護法、AI倫理審查指南。

2.?行業規范：醫療AI、金融AI的特殊要求。

模塊6：實戰案例與工具鏈

1.?實戰案例

1.?案例1：文本分類模型訓練（如垃圾郵件檢測）。

2.?案例2：目標檢測模型訓練（如工業缺陷檢測）。

3.?案例3：對話系統訓練（如智能客服）。

2.?工具鏈實踐

1.?數據標注：使用Label Studio完成圖像標注任務。

2.?模型訓練：使用Hugging Face Transformers微調BERT模型。

3.?模型部署：使用Flask搭建API服務。

?

?