大模型训练与智能数据标注-实战技术课程

《大模型训练与智能数据标注-实战技术课程》是一门全面且深入的课程，专为立志成为AI训练师的学员设计。课程内容涵盖了从数据采集、数据清洗、数据标注，到大模型训练和智能系统运维的全流程。通过理论讲解与实战操作相结合的方式，帮助学员掌握AI训练师所需的各项技能。

本课程注重大模型训练的最新技术和前沿应用，结合当前AIGC和LLM技术的发展趋势，系统地介绍了大模型在各类实际业务场景中的应用。课程内容涵盖了从数据采集与处理，到大模型训练的全流程，旨在通过详细具体的教学和实操练习，使学员能够真正掌握AI训练师所需的技能，提升其就业竞争力。

课程设计紧密结合实际工作场景，通过丰富的案例分析与实战操作，帮助学员在学习过程中不断积累实际操作经验。课程还特别设置了就业指导部分，提供从简历书写、面试技巧到职业发展规划的全面指导，帮助学员顺利步入职场，实现职业目标。

1. 全面理解智能数据标注和大模型训练的基础知识和应用场景：

2. 熟练使用先进的数据采集与处理工具：

3. 掌握最新的自动化数据标注技术和工具：

4. 掌握大模型训练技术

5. 掌握智能系统的运维与管理：

6. 提升就业竞争力，满足市场需求：

AI训练师

1. 学历/工作背景一般

本科及以下学历，行业零基础，渴望从事AI行业相关工作，提升自身竞争力。

2. 应届毕业生

希望尽快获得就业机会，掌握AI训练师相关技能。

3. 对口行业从业者

具备AI行业背景，希望深耕AI训练领域，提升专业水平。

在线直播或线下授课均可，一共56课时，每课时40分钟。

一、课程引言

第1课时：课程背景与目标

• 介绍课程的背景和目的

• 阐述人工智能训练师的角色与职责

• AIGC/LLM在智能数据标注中的重要性

二、智能数据采集与处理

第2课时：业务数据采集基础

• 数据采集的重要性和意义

• 数据采集设备和工具介绍

• 业务背景知识的梳理

• 数据采集方法的分类与选择

• 人工标注、自动标注、合成数据

第3课时：业务数据采集实操

• 设备和工具的具体使用方法

• 数据库内业务数据采集实例演示

• 使用Scrapy、BeautifulSoup和Selenium进行数据爬取

• 合成数据和生成式数据的应用

第4课时：数据整理与归类

• 数据整理的规范和方法

• 数据处理的要求解析

第5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6课时：数据清洗基础

• 数据清洗的重要性和意义

• 数据清洗工具的介绍

• 文本、视觉、语言数据清洗概述

第7课时：数据清洗实操

• 文本数据的清洗方法与实操

• 视觉和语言数据的清洗方法与实操

• 使用Pandas进行数据清洗

第8课时：数据分类基础

• 分类工具的介绍

• 数据分类的基本原则和方法

第9课时：数据分类实操

• 文本数据的分类方法与实操

• 视觉和语言数据的分类方法与实操

第10课时：数据统计基础

• 数据统计工具的介绍

• 数据统计的基本原则和方法

第11课时：数据统计实操

• 文本数据的统计方法与实操

• 视觉和语言数据的统计方法与实操

第12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13课时：数据处理实操

• 综合数据的处理方法与实操

• 业务数据的整理和汇总实操

第14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、智能数据标注

第15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

• 人工标注、自动标注、合成数据

• AIGC技术爆炸对标注效率的影响

第16-17课时：文本/视觉/语言数据标注

• 各类数据标注工具的介绍与实操演示

• Hugging Face Transformers: 提供数千个预训练模型，支持文本标注

• 利用GPT-4生成标注数据

• 使用EfficientDet进行图像目标检测标注

• 利用YOLO进行实时视频帧标注

第18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19-20课时：文本/视觉/语言数据标注实操

• 详细的操作步骤与实例分析

• 使用SAM（Segment Anything Model）进行图像分割标注

• 利用Amazon SageMaker Ground Truth进行自动化标注

• 使用英特尔计算机视觉标注工具(CVAT)进行点云标注和连续帧标注

• 应用X-AnyLabeling进行多模型自动化标注

• 使用PaddleX进行大模型半监督学习

第21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流程

第22-23课时：标注数据分类与统计

• 分类工具和方法的介绍与实操

• 统计工具和方法的介绍与实操

第24-25课时：标注数据统计实操

• 文本、视觉、语言数据的统计实操演示

第26课时：数据统计质量控制

• 质量控制方法与审核要求

第27-28课时：综合标注和分类

• 综合案例分析与实战演练

第29-30课时：标注与分类质量提升

• 提高标注与分类准确性的方法

• 质量评估与改进策略

第31-32课时：标注与分类综合提升

• 综合能力的提升与实操演练

• 复杂问题的解析与解决方案

四、大模型训练

第33课时：大模型训练基础

• 大模型的定义与原理

• 常见大模型的介绍及应用场景

• 模型训练的基本流程与方法

第34课时：模型训练数据准备

• 数据收集与处理的最佳实践

• 数据增强与数据平衡技术

• 模型训练数据的质量评估与优化

第35课时：大模型训练实操

• 使用PyTorch/TensorFlow进行模型训练

• 常见模型训练框架与工具的介绍

• 训练过程中的参数调整与优化策略

第36课时：模型评估与调优

• 模型评估指标与方法

• 模型调优技巧与实操

• 使用交叉验证与超参数优化提升模型性能

第37课时：模型对话系统训练

• 对话系统的基本原理与构建方法

• 对话数据的收集与标注

• 利用预训练模型进行对话系统训练

第38课时：模型对话系统评估与优化

• 对话系统的评估指标与方法

• 对话系统的优化与调试策略

• 常见对话系统的实战案例分析

第39课时：SFT训练

• SFT训练目标与实战技巧

• 阶段数据训练方式与数据构造

• BADCASE处理方法与优化策略

第40课时：专项训练

• 专项能力训练与数据构造原理

• 为模型提供优质专项数据的实操技巧

• 专项训练的实战案例解析

第41课时：大模型评估与优化

• 大模型的评估方式与评测准则

• 评估规则撰写与测试集产出

• 模型评估报告的撰写与案例分析

第42课时：大模型训练综合实战

• 综合大模型训练案例分析

• 模型训练过程中的常见问题与解决方案

• 模型训练实战演练与经验分享

五、智能系统运维

第43课时：智能系统基础

• 智能系统的定义与构成

• 智能系统的基础知识与原理

第44课时：智能系统操作

• 智能系统的界面介绍与基本操作

• 智能系统的启动与关闭流程

第45课时：智能系统应用

• 智能系统在实际工作中的应用场景

• 常见智能系统应用实例展示

第46课时：智能系统维护

• 智能系统维护的重要性与方法

• 定期维护的内容与流程

第47课时：智能系统故障排除

• 常见故障类型及其排除方法

• 故障排除实例分析与总结

第48课时：智能系统数据管理

• 智能系统数据的记录与管理

• 数据记录的重要性与目的

• 数据记录的方法与步骤

• 数据管理的规范和方法

• 数据存储、备份与恢复的策略

• 数据安全性和隐私保护的措施

第49课时：智能系统更新

• 智能系统更新与升级方法

• 系统更新的目的与意义

• 系统更新的类型与方式

• 更新前的准备工作

• 系统更新的常见问题及解决方案

第50课时：智能系统综合维护

• 综合智能系统的维护与管理

• 维护管理的流程与方法

• 实例分析智能系统的综合维护

• 综合维护的定义与范围

• 展示综合维护过程中的关键步骤与操作

六、就业指导

第51课时：简历书写内容指导

• 优质简历的编写技巧

• 如何突出个人技能与项目经验

第52-53课时：大厂高薪面试求职指南

• 大厂面试流程与注意事项

• 面试技巧与常见问题应对策略

第54-55课时：模拟面试

• 针对性模拟面试

• 面试反馈与改进建议

第56课时：职业发展规划

• 如何在AI训练师行业中长期发展

• 未来职业路径规划与发展策略

课程部分技术细节介绍

智能数据采集与处理

• 工具使用：详细介绍Scrapy、BeautifulSoup、Selenium等数据采集工具的使用方法，结合实际业务场景演示数据采集流程。

• 数据清洗与整理：深入讲解Pandas在数据清洗与处理中的应用，覆盖缺失值处理、数据去重、数据类型转换等操作。

• 数据分类与统计：使用Python中的Pandas和NumPy库，以及专业统计软件如SPSS和Stata进行数据分类与统计的实操演练。

智能数据标注

• 自动化标注工具：介绍最新的自动化标注工具和技术，包括Amazon SageMaker Ground Truth、英特尔计算机视觉标注工具(CVAT)、X-AnyLabeling和PaddleX等。

• 大模型应用：详细讲解如何利用Hugging Face Transformers、GPT-4、EfficientDet、YOLO等大模型进行文本、视觉和语言数据的标注和分类。

• 质量控制与优化：数据标注质量控制方法，标注流程的自动化与优化，通过案例分析提升标注质量和效率。

大模型训练

模型训练框架：

• PyTorch: 深入讲解如何使用PyTorch进行大模型训练。包括模型构建、数据加载、训练循环、模型评估等。

• TensorFlow: 演示如何使用TensorFlow进行大模型训练。包括静态计算图和动态图的使用、模型训练与调优、模型部署等。

模型训练过程：

• 数据准备: 详细介绍数据准备的最佳实践。包括数据收集、数据增强、数据平衡、数据拆分等。

• 模型训练: 演示模型训练的具体过程。包括模型架构设计、损失函数选择、优化器配置、训练参数调整等。

• 模型评估与调优: 介绍模型评估的指标和方法。包括准确率、精确率、召回率、F1值等。教授如何通过超参数调优、交叉验证、早停等方法提升模型性能。

专项训练与应用：

• 对话系统训练: 详细介绍对话系统的构建与训练。包括对话数据的收集与标注、预训练模型的应用、对话系统的优化与评估等。

• SFT训练: 讲解SFT训练目标与实战技巧。包括阶段数据训练方式、数据构造、BADCASE处理方法等。

• 专项能力训练: 演示如何进行模型的专项能力训练。包括专项数据的构造原理、优质数据的提供方法、专项训练的实战案例解析。

智能系统运维

• 系统维护与更新：介绍智能系统的维护与更新方法，包括定期维护、故障排除、数据管理和系统更新的流程。

• 数据管理与安全：数据存储、备份与恢复的策略，数据安全性和隐私保护的措施，确保智能系统的高效运行和数据的安全管理。

肖红正 CV计算机视觉算法资深讲师

肖红正，资深算法专家，拥有超过15年的算法研究与实践经验。曾在世界五百强企业英特尔公司担任高级系统架构师，目前担任中国电子系统技术有限公司的算法Leader，带领团队在智慧城市和能源行业领域进行模型产品研发，获得多项专利和荣誉。

教育背景

• 2002 - 2009: 华中科技大学 计算机应用 本科和硕士

可讲主题及培训内容

1. 计算机视觉与图像处理

2. 人工智能训练师-智能数据标注

3. 深度学习与机器学习

4. 人工智能应用

个人资质

• 专利:

• 奖项:

• 技术能力:

主要项目经验

• 智能零售柜: 通过2D+3D深度学习算法实现商品识别与结算，准确率达99%。

• 工业移动检测机器人: 基于多传感器融合技术，实现高精度缺漏检测与姿态检测。

• 城市大脑项目: 实现复杂场景下的2D和3D人脸识别与多目标追踪系统，提升城市管理智能化水平。

陈老师 AIGC大模型应用开发资深讲师

陈老师，拥有超过10年的软件开发和系统架构经验，专注于Python、Java语言教学及人工智能生成模型（AIGC）方向。现任TsingtaoAI研发及实训项目负责人，曾担任北京正己基业教育科技有限公司的架构师。陈老师以其深厚的技术背景和丰富的实践经验，致力于通过高质量的培训课程帮助学员提升专业技能。

教育背景

• 2005.09—2008.07 天津大学 计算机科学与技术 硕士

• 2001.09—2005.07 山东大学 计算机科学与技术 学士

可讲主题及培训内容

1. Python编程与应用

2. 人工智能训练师-智能数据标注

3. 机器学习与神经网络

4. AIGC生成模型

5. 系统架构设计

培训及项目案例

1. GreedyAI实训项目：通过一系列系统的培训课程，帮助学员掌握Python和Java的高级编程技巧，并将所学知识应用于实际项目中，提高学员的实战能力。

2. 武昌职业技术学院精英班项目实训：针对职业院校学生的实训项目，通过项目驱动的学习方法，提升学生的编程技能和项目实践能力。

3. 湖北生物职业技术学院毕业提升班项目实训：为毕业生提供专项培训，帮助他们在毕业后能够迅速适应工作岗位的要求，提高就业竞争力。

4. 运道智能物流平台：领导开发并实施了智能物流平台，通过先进的技术手段，提高物流运作效率，获得客户的高度认可。

5. 掌合云工厂智能平台：负责智能平台的架构设计与开发，实现了工厂生产管理的智能化，提高了生产效率和管理水平。

汶生 AI商业产品资深专家

TsingtaoAI、GreedyAI、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》