人工智能训练师（五级/初级工）课程方案
课程概述
本课程是根据人社部关于人工智能训练师（五级/初级工）国家职业技能标准，研发的精品录制课程，涵盖人工智能训练师（五级/初级工）的所有职业技术标准要求，包括基本要求、技能要求和相关知识。通过本课程的学习，学员可以全面掌握人工智能训练师（五级/初级工）的几乎所有相关知识和技能，更好的用于工作或备考。
面向职业
人工智能训练师 五级/初级工
课程形式
精品录制课，一共60课时，每课时30-40分钟左右，每课时配有3个练习题及答案，课程视频含有字幕。
职业技术标准要求
一、基本要求
1.1 职业道德
1.1.1 职业道德基本知识
1.1.2 职业守则
(1) 诚实公正,严谨求是。
(2) 遵章守法,恪尽职守。
(3) 勤勉好学,追求卓越。
1.2 基础知识
1.2.1 通用知识
（1）计算机操作知识。
（2）常用办公软件使用知识。
1.2.2 相关法律、法规知识
（1）《中华人民共和国劳动法》相关知识。
（2）《中华人民共和国劳动合同法》相关知识。
（3）《中华人民共和国网络安全法》相关知识。
（4）《中华人民共和国知识产权法》相关知识
二、技能要求和相关知识
课程大纲
课程分为四个部分，第一部分是基本要求，8课时；第二部分是数据采集和处理，13课时；第三部分是数据标注，31课时；第四部分是智能系统运维，8课时。
一、基本要求
第1课时：职业道德基本知识
职业道德概述：定义及重要性；职业道德的基本内容。
伦理和责任：诚实公正的内涵；严谨求是的精神。
第2课时：职业守则
诚实公正，严谨求是：案例分析；实践中的应用。
遵章守法，恪尽职守：职场法律法规；职业责任与义务。
勤勉好学，追求卓越：职业发展和学习路径；自我提升的方法。
第3课时：计算机操作知识
计算机基础知识：计算机硬件和软件概述；操作系统基本操作。
文件管理：文件和文件夹的创建、修改与删除；文件备份与恢复。
第4课时：常用办公软件使用知识1
文档处理软件（如Word）：文档的创建与编辑；格式设置和排版技巧。
电子表格软件（如Excel）：基本操作和常用函数；数据分析与图表制作。
第5课时：常用办公软件使用知识2
演示文稿软件（如PowerPoint）:演示文稿的设计与制作；动画与过渡效果的应用；
办公协作工具：邮件和日程管理；在线协作平台的使用。
第6课时：《中华人民共和国劳动法》和《劳动合同法》相关知识
劳动法概述：劳动法的定义和作用；劳动关系的基本原则。
劳动者的权利和义务：工作时间与休息休假；工资和福利待遇。
劳动合同的基本概念：劳动合同的类型和内容；劳动合同的订立、变更与解除。
用人单位和劳动者的责任：合同履行中的权利和义务；争议解决和法律救济。
第7课时：《中华人民共和国网络安全法》相关知识
网络安全法概述：网络安全法的立法背景和意义；网络安全的基本要求。
个人信息保护：个人信息收集和使用规范；数据安全和隐私保护。
第8课时：《中华人民共和国知识产权法》相关知识
知识产权法概述：知识产权的定义和种类；知识产权保护的重要性。
版权和专利：版权的基本内容和保护；专利申请和保护流程。
商标和商业秘密：商标注册和保护；商业秘密的保护措施。
二、采集和处理
第1课时：业务数据采集基础
数据采集设备和工具介绍
业务背景知识和数据采集方法
第2课时：业务数据采集实操
设备和工具的使用方法
数据库内业务数据采集实例
第3课时：数据整理与归类
数据整理规范和方法
数据处理要求解析
第4课时：数据汇总技巧
数据汇总的规范和方法
实例讲解业务数据汇总过程
第5课时：数据清洗基础
数据清洗工具介绍
文本、视觉、语言数据清洗概述
第6课时：数据清洗实操
实操数据清洗：文本数据
实操数据清洗：视觉和语言数据
第7课时：数据分类基础
分类工具介绍
数据分类的基本原则和方法
第8课时：数据分类实操
实操数据分类：文本数据
实操数据分类：视觉和语言数据
第9课时：数据统计基础
数据统计工具介绍
数据统计的基本原则和方法
第10课时：数据统计实操
实操数据统计：文本数据
实操数据统计：视觉和语言数据
第11课时：数据处理综合
综合数据处理案例分析
数据处理常见问题与解决方案
第12课时：数据处理实操
实操数据处理：综合数据
业务数据的整理和汇总
第13课时：数据采集和清洗复习
重点知识回顾与练习
数据采集和清洗疑难点讲解
三、数据标注
第1课时：数据标注基础
数据标注的基本概念和原则
文本、视觉、语言数据标注简介
第2课时：文本数据标注
文本数据标注工具介绍
文本数据标注实操演示
第3课时：视觉数据标注
视觉数据标注工具介绍
视觉数据标注实操演示
第4课时：语言数据标注
语言数据标注工具介绍
语言数据标注实操演示
第5课时：数据标注规范
数据标注的详细规范
各类数据标注的标准要求
第6课时：文本数据标注实操
文本数据标注的详细操作
文本数据标注实例分析
第7课时：视觉数据标注实操
视觉数据标注的详细操作
视觉数据标注实例分析
第8课时：语言数据标注实操
语言数据标注的详细操作
语言数据标注实例分析
第9课时：数据标注质量控制
数据标注质量控制方法
标注数据的审核与修正
第10课时：标注数据分类基础
数据分类工具和方法介绍
分类的基本原则和技巧
第11课时：文本数据分类
文本数据分类工具介绍
文本数据分类实操演示
第12课时：视觉数据分类
视觉数据分类工具介绍
视觉数据分类实操演示
第13课时：语言数据分类
语言数据分类工具介绍
语言数据分类实操演示
第14课时：标注数据分类实操
实操数据分类：文本数据
实操数据分类：视觉和语言数据
第15课时：数据分类质量控制
数据分类质量控制方法
分类数据的审核与修正
第16课时：标注数据统计基础
数据统计工具和方法介绍
统计的基本原则和技巧
第17课时：文本数据统计
文本数据统计工具介绍
文本数据统计实操演示
第18课时：视觉数据统计
视觉数据统计工具介绍
视觉数据统计实操演示
第19课时：语言数据统计
语言数据统计工具介绍
语言数据统计实操演示
第20课时：标注数据统计实操
实操数据统计：文本数据
实操数据统计：视觉和语言数据
第21课时：数据统计质量控制
数据统计质量控制方法
统计数据的审核与修正
第22课时：综合标注和分类
综合数据标注与分类实例
标注和分类常见问题分析
第23课时：标注数据复习
标注数据重点知识回顾与练习
标注技能疑难点讲解
第24课时：分类数据复习
分类数据重点知识回顾与练习
分类技能疑难点讲解
第25课时：数据统计复习
数据统计重点知识回顾与练习
数据统计技能疑难点讲解
第26课时：标注与分类综合
综合标注与分类案例分析
实战演练与问题解决
第27课时：数据标注质量提升
提高数据标注准确性的方法
标注数据的质量评估与提升
第28课时：数据分类质量提升
提高数据分类准确性的方法
分类数据的质量评估与提升
第29课时：数据统计质量提升
提高数据统计准确性的方法
统计数据的质量评估与提升
第30课时：标注与分类综合提升
综合提高标注与分类能力
高质量数据标注与分类实例
第31课时：数据标注和分类综合
综合标注与分类的实操演练
复杂数据标注与分类问题解析
四、智能系统运维
第1课时：智能系统基础
智能系统的基本概念
智能系统基础知识
第2课时：智能系统操作
智能系统的基本操作
智能系统的启动与使用
第3课时：智能系统应用
智能系统在实际中的应用
智能系统的常见应用实例
第4课时：智能系统维护
智能系统维护的基本方法
智能系统的定期维护
第5课时：智能系统故障排除
常见故障及其排除方法
故障排除实例分析
第6课时：智能系统数据管理
智能系统数据的记录与管理
数据管理的规范和方法
第7课时：智能系统更新
智能系统更新与升级方法
系统更新的常见问题及解决方案
第8课时：智能系统综合维护
综合智能系统的维护与管理
实例分析智能系统的综合维护
师资介绍
吕腾超，TsingtaoAI LLM/大模型资深讲师
北京大学本硕，NLP领域研究专家；
在微软亚洲工程院（STCA）和微软亚洲研究院（MSRA）研究员，负责开发和改进聊天机器人情感分析及自动文摘生成技术。在STCA，主导了情感分类标准及模型的设计与编码，并设计了情绪表达意愿强度曲线，以提高对话系统的情感反馈精准度。在MSRA，结合当前主流预训练技术，构建了在gigaword数据集上表现优异的抽象摘要生成模型，并成功优化了服务器单文档预测时长至50ms以内。
专注于AI训练和自然语言处理技术；
在词法分析、依存分析、分词、词性标注（POS）、命名实体识别（NER）、领域/意图分类、抽象摘要生成及标题生成等多个方面表现卓越，掌握并熟练运用Python、sklearn、TensorFlow及Pytorch等工具；
研究论文《Hierarchical Attention Prototypical Networks for Few-Shot Text Classification》，发表于顶级会议EMNLP2019；
研究论文《An Empirical Study of Pre-trained Models for Sentence-level Abstractive Summarization》；
主导并实现《统计学习方法》模型，在GitHub上获得了5.8k+的stars；
在Kaggle竞赛中担任队长，通过精细的特征提取和模型调参，带领团队在比赛中获得了前3%的优异成绩。
汶生 AI产品专家 讲师
TsingtaoAI、GreedyAI和AIGC-Labs业务负责人；
曾任力晟鸿吉（国高新）创始人CEO，培高商业（B轮）副总裁；
中国农业大学硕士；
青岛市人工智能专家委员会委员；
中国技术创业协会校企融合专委会常务委员。
擅长领域
AIGC、ChatGPT、AI训练及数据标注、AI垂直大模型应用、智能客服、AIGC+HR、AIGC+教育、产教融合、AIGC+营销、AI商业运营、校企合作、校园市场营销等
产品成果
基于ChatGLM的智能客服产品；
面向HR人士的AIGC应用平台；
基于MidJourney和ChatGPT的AIGC-Labs学习和应用平台；
教育领域（辅助教师备课和教学）大模型应用产品；
基于数隐产业图谱的数据流通服务平台；
AICCE算法工程师职业竞争力测评平台；
清泉测评-Meta3.0元力测评平台；
昊华能源智慧党建学习平台；
校咖邦校园自媒体内容分发平台；
校咖邦校园营销触控屏感应系统控制集成电路；
校咖邦校园营销触控屏主机控制集成电路；
相关研究：《基于胜任力模型的AI算法工程师的人才测评指标体系构建》
陈鑫 AI开发专家 资深讲师
TsingtaoAI LLM/AIGC产品研发总监；
天津大学计算机硕士；
GreedyAI实训项目负责人；
北京正己基业教育科技有限公司架构；
北京运道科技有限公司技术负责人；
掌合天下（北京）技术有限公司技术经理。
擅长领域
LLM/AIGC、AI训练及数据标注、Python，Java语言教学，机器学习，神经网络等
肖红正 AI研发资深讲师
世界五百强英特尔公司担任高级系统架构师，十多年算法研究实践经验；
华中科技大学 计算机应用 硕士
985高校国家重点实验室算法Leader，研究视觉机器人产品；
500强上市公司，担任算法负责人，研究人工智能相关模型产品；
创新能力强，0-1发明点对多点协议的，曾用于美国网讯公司；语音同步合成同步技术，处于世界领先地位。
擅长领域
精通C/C++，熟悉Python等编程语言；
AI训练及数据标注；
图像的降噪、增强处理、图像的还原处理、边缘提取、图像滤波；
基于深度学习对2D和3D目标的检测、分类、语义分析、多目标跟踪；
对激光雷光点云数据和相机数据的融合处理，三维计算机视觉与点云模型、SLAM建图
立体视觉、多视几何、三维重构、SFM算法；
2D和3D人脸识别成功案例，人体驾车危险动作行为识别。
