AI训练师培训学习学校中心

AI训练师培训大纲

一、培训目标

1. 掌握AI训练的核心方法论，包括数据标注、模型调优、性能评估等。

2. 熟练使用AI训练工具链（如标注平台、模型开发框架、评估工具）。

3. 理解AI伦理与合规要求，确保训练过程符合行业规范。

4. 具备解决实际AI训练问题的能力，如数据偏差、模型过拟合等。

二、培训内容模块

模块1：AI基础与训练流程

1. AI技术概述

1. 机器学习、深度学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）的核心概念。

2. 常见AI模型类型（如Transformer、CNN、RNN）及其应用场景。

2. AI训练全流程

1. 数据采集→数据清洗→数据标注→模型训练→模型评估→模型部署。

2. 关键环节：数据质量对模型性能的影响。

模块2：数据标注与预处理

1. 数据标注基础

1. 标注类型：分类标注、实体标注、关系标注、图像/视频标注等。

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

2. 标注规范与质量管控

1. 标注指南编写：明确标注标准（如分类边界、实体识别规则）。

2. 标注质量评估：一致性检查、抽样复核、标注员培训。

3. 数据增强与预处理

1. 文本数据：分词、词性标注、去除噪声。

2. 图像数据：裁剪、旋转、翻转、归一化。

模块3：模型训练与调优

1. 模型训练基础

1. 训练框架：PyTorch、TensorFlow、Hugging Face Transformers。

2. 训练过程：前向传播、损失计算、反向传播、参数更新。

2. 超参数调优

1. 关键超参数：学习率、批次大小、训练轮次、优化器选择。

2. 调优方法：网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化。

3. 模型优化技巧

1. 防止过拟合：Dropout、正则化、早停法。

2. 提升泛化能力：交叉验证、数据增强、迁移学习。

模块4：模型评估与部署

1. 模型评估指标

1. 分类任务：准确率、召回率、F1值、ROC-AUC。

2. 回归任务：MSE、MAE、R²。

3. 生成任务：BLEU、ROUGE、Perplexity。

2. 模型部署与监控

1. 部署方式：云端部署（如AWS SageMaker）、边缘端部署（如TensorRT）。

2. 模型监控：性能退化检测、数据漂移分析、模型更新策略。

模块5：AI伦理与合规

1. AI伦理原则

1. 公平性：避免算法歧视（如性别、种族偏见）。

2. 透明性：模型可解释性（如SHAP、LIME）。

3. 隐私保护：数据脱敏、差分隐私。

2. 合规要求

1. 国内外法规：GDPR、个人信息保护法、AI伦理审查指南。

2. 行业规范：医疗AI、金融AI的特殊要求。

模块6：实战案例与工具链

1. 实战案例

1. 案例1：文本分类模型训练（如垃圾邮件检测）。

2. 案例2：目标检测模型训练（如工业缺陷检测）。

3. 案例3：对话系统训练（如智能客服）。

2. 工具链实践

1. 数据标注：使用Label Studio完成图像标注任务。

2. 模型训练：使用Hugging Face Transformers微调BERT模型。

3. 模型部署：使用Flask搭建API服务。