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资源目录
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├── 第1章 课程介绍与安排/
│ └── [ 91M] 1-1AI训练师课程介绍与安排
├── 第2章 AI是如何&长大&的？/
│ ├── [ 34M] 2-1AI的&心智&如何成长？--从婴儿到专家的进化之旅
│ ├── [ 13M] 2-2真正的AI训练师做什么？
│ ├── [ 58M] 2-3AI训练师的定义与核心价值
│ ├── [136M] 2-4AI训练师的工作范围与战略重要性解析
│ ├── [ 11M] 2-5不可替代性验证：来自产业一线的证据
│ ├── [ 14M] 2-6AI的本质：解决“分类”和“回归”任务
│ ├── [ 74M] 2-7数据标注：AI的“识字课本”构建
│ ├── [ 49M] 2-8监督学习与特征学习，你要知道！
│ └── [ 25M] 2-9国家急缺！AI训练师为什么能拿高薪？
├── 第3章 AI的四大战场——不同场景训练秘籍/
│ ├── [6.6M] 3-1【NLP场景】什么事自然语言处理
│ ├── [ 37M] 3-2【NLP场景】NLP全景图&重要场景及数据标注
│ ├── [ 13M] 3-3【NLP场景】数据标注的核心
│ ├── [9.1M] 3-4【NLP场景】AI训练师：NLP背后的关键角色与NLP训练三部曲
│ ├── [ 31M] 3-5【CV场景】什么是计算机视觉？CV的核心原理揭秘
│ ├── [ 18M] 3-6【CV场景】CV重点场景案例解析
│ ├── [ 53M] 3-7【CV场景】数据标注：模型训练的“燃料”
│ ├── [ 49M] 3-8【ASR与TTS场景】技术原理，ASR与TTS如何工作？
│ ├── [ 23M] 3-9【ASR与TTS场景】数据标注：ASR与TTS的“训练粮草”
│ ├── [ 18M] 3-10【ASR与TTS场景】应用场景，核心场景案例解析
│ ├── [ 34M] 3-11【LLM场景】LLM是什么？定义与原理
│ ├── [176M] 3-12【LLM场景】大模型VS小模型：关键差异
│ ├── [ 89M] 3-13【LLM场景】LLM应用场景与SFT微调数据标注
│ ├── [ 14M] 3-14【LLM场景】数据标注注意事项
│ ├── [ 52M] 3-15-1【AI标注本质】AI标注的本质与核心原理
│ └── [ 76M] 3-16-2【AI标注本质】四大场景标注原理、对比与共同点
└── 第4章 标注数据与AI模型的生死契约/
├── [ 66M] 4-1错误数据标记的“蝴蝶效应”
├── [ 27M] 4-2模型效果退化量化分析&系统性风险传导&防御与修复方案
├── [ 24M] 4-3数据标注的“质”与“量”
├── [ 30M] 4-4什么是拟合？欠拟合？过拟合？
├── [ 42M] 4-5过拟合：AI“死记硬背”现象
├── [ 13M] 4-6欠拟合：AI“学习障碍”问题
├── [ 26M] 4-7数据标注的黄金法则
├── [1.0M] 4-8模型质量标准体系：为什么需要评估系统
└── [ 86M] 4-9NLP模型评估体系（1）
