《人工智能技术与应用》课件 项目9 人工智能训练

ARTIFICIAL人工智能训练师

人工智能技术与应用项目化教程一、职业诞生22021年，中华人民共和国人力资源与社会保障部发布了《人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）》。人工智能训练师是随着人工智能技术的广泛应用产生的新兴职业，是指性能测试跟踪及其他辅助作业的人员。本职业包含数据标注员、人工智能算法测试员两个工种。二、人工智能训练师职业认知32022年9月27日《中华人民共和国职业分类大典（2022年版）》中首次增加“数字职业”标识（标识为S），新版大典中共标注数字职业97个。人工智能训练师是其中之一。三、人工智能训练师职业编码人工智能训练师的职业编码是4-04-05-05四、人工智能训练师职业技能等级五、人工智能训练师职业技能等级鉴定方式用人单位（省属、央企）技工院校（职业院校、部分大学）社会培训评价组织(简称：社评组织)。（一）评价机构：五、人工智能训练师职业技能等级鉴定方式（二）职业技能等级考试的考试科目考试科目考试方式考试时间技能等级总分及格分理论知识考试笔试、机考≥90min五、四、三、二、一级100分60分技能考核现场操作、模拟操作≥120min五、四、三、二、一级100分60分综合评审审阅申报材料、答辩≥30min二、一级100分60分ThankyouPresentername20XX.XX.XXARTIFICIALARTIFICIAL数据标注员

人工智能技术与应用项目化教程一、数据标注员的职能10数据标注员的职能主要有三项，数据采集和处理、数据标注、智能系统运维。对知识技能的要求也集中在这三项。二、数据标注员的职业道德11（一）职业道德基本知识（二）数据标注员的职业守则三、数据标注员应掌握的基础知识人工智能训练师需要了解的法律法规包括《中华人民共和国劳动法》《中华人民共和国劳动合同法》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国知识产权法》等数据采集数据采集（DataAcquisition）是指利用计算机系统、传感器、接口设备等硬件以及相应的软件工具，从外部环境或系统中获取数据，并将其转换为数字信号或数据格式，以便存储、处理和分析的过程。数据采集文本数据采集是指从各种文本数据源中提取信息的过程，广泛应用于数据分析、自然语言处理、舆情监测等领域。实现文本数据采集的主要方法有基于网络爬虫的采集API接口采集手动录入或半自动化采集（1）文本数据采集数据采集采集图片数据是数据科学和人工智能领域中常见的任务，尤其在图像识别、目标检测等场景中具有重要应用。图片采集方法通常有网页采集和实时采集（传感器采集）两种。（2）图片数据采集数据采集视频数据采集是一类特殊的数据采集方式，是对各类图像传感器、摄像机、录像机、电视机等视频设备输出的视频信号进行采样、量化等操作，并将其转换成数字数据的过程。（3）视频数据采集二、数据处理（1）数据整理（2）数据归类（3）数据汇总（4）数据存储与备份（5）数据可视化三、数据标注数据标注是将原始数据转化为机器学习算法可理解的形式的过程。数据标注的主要目的是帮助机器学习模型从数据中学习并理解各种任务。1.数据标注的定义和目的三、数据标注文本标注图像标注视频标注2.数据标注的类型三、数据标注数据标注作为一种为人工智能模型训练提供基础数据支持的关键技术，已经被广泛应用于自动驾驶、医疗健康、智能安防、金融领域、智能语音与自然语言处理、工业制造、教育领域等。3.数据标注在人工智能中的应用四、智能系统运维常见人工智能系统有智能语音助手、智能家居系统、智能客服系统、智能驾驶系统、智能金融系统、智能制造系统、医疗影像分析系统、预测性维护系统等。ThankyouPresentername20XX.XX.XXARTIFICIALARTIFICIAL人工智能算法测试员

人工智能技术与应用项目化教程（一）人工智能算法测试员概述24人工智能算法测试员工种，其工作有四项业务分析智能训练智能系统设计培训与指导（二）人工智能算法25（1）机器学习概述机器学习是人工智能的一个分支，它赋予计算机系统从数据中学习并改进其性能的能力，而无需进行明确的编程。机器学习的核心过程是构建特定算法，这些算法能够接收输入数据，并运用统计分析方法预测输出值；同时随着新数据不断输入训练，算法的预测精度会持续提升。1.机器学习（二）人工智能算法26（2）经典的机器学习算法1.机器学习1）线性回归2）逻辑回归3）决策树4）支持向量机（二）人工智能算法27（2）经典的机器学习算法1.机器学习5）K最近邻6）朴素贝叶斯7）主成分分析8）人工神经网络（二）人工智能算法28（1）深度学习概述深度学习是机器学习的一个重要分支，其核心是通过多层神经网络结构对数据进行表征学习，模仿人脑的神经连接机制，自动提取数据的特征和模式。它通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示，从而实现对复杂数据的建模和处理。2.深度学习（二）人工智能算法29（2）经典的深度学习算法1）卷积神经网络2）循环神经网络3）长短期记忆网络2.深度学习（三）算法测试的基本流程1.明确测试需求2.编写测试方案3.准备测试数据4.进行算法测试5.编写算法测试报告6.测试结果同步与管理7.持续优化总结回顾：（一）人工智能算法测试员概述（二）人工智能算法（三）算法测试基本流程ThankyouPresentername20XX.XX.XXARTIFICIALARTIFICIAL生成式人工智能系统应用员

人工智能技术与应用项目化教程一、生成式人工智能概述34（一）什么是生成式人工智能生成式人工智能（GenerativeArtificialIntelligence，GAI）是一类机器学习模型，它能够通过学习现有数据，生成全新的数据、图像、语音、视频等内容。生成式人工智能不仅能执行预定义的任务，还能自主创造出新颖的内容。一、生成式人工智能概述35（二）生成式人工智能特点可扩展性适应性持续学习伦理和法律意识社会影响创造性输出泛化能力多模态融合强人机交互高效性二、生成式人工智能的发展历程36生成式人工智能（GenerativeAI）的发展并非一蹴而就，而是在多个领域与阶段中逐步推进、不断演进的。从早期的理论探索到现代的广泛应用，生成式人工智能的发展历程充满了创新和突破。三、生成式人工智能的技术原理37生成式人工智能（GenerativeAI）的技术原理主要依赖于深度学习模型、数学理论、优化算法以及先进的计算架构。这些技术的结合使得生成式AI能够学习数据的分布，并生成新的、与训练数据相似但不完全相同的内容。三、生成式人工智能的技术原理381.生成对抗网络（GANs）GANs由两部分组成生成器（Generator）和判别器（Discriminator）2.变分自编码器（VAEs）VAEs通过编码器将输入数据编码为潜在空间的表示，然后通过解码器从潜在空间的表示重建数据。3.Transformer架构基于自注意力机制（Self-Attention），能够处理序列数据（如文本）中的长距离依赖关系。(一）深度学习模型三、生成式人工智能的技术原理39生成式AI依赖于坚实的数学基础，这些数学工具为模型的设计、训练和优化提供了理论支持。主要包括线性代数、概率论、优化理论、信息论、微积分、随机过程。(二）数学基础三、生成式人工智能的技术原理40优化