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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）