人工智能训练师学习1/5
01 概述 A 1 人工智能 就是利用计算机或者计算机控制的机器模拟人类的思考和行动 2 会思考 能看听说 会学习行动 3 1956 提出 1980 系统提出 1997 深蓝 B 1 人工智能训练师 工作内容：解决方案设计 算法调优 数据标注---2019年 中国新闻 2 哪些行业需要：无人驾驶 智能家居 智慧医疗 安防 制造 农业 客服 交通 C 1 国家职业技能标准 2020年2月纳入 2 人社部2021年11月 技能标准：数据标注和加工 分析提炼业务特性 训练评测相关算法 设计交互应用方案 分析管理应用数据 调整优化参数配置 3 职业包含二个工种：数据标注员 人工智能算法测试员
02 人工智能训练师能力要求 A 能力要求 1 具备学习能力 表达能力 计算能力 空间感 色觉正常---国家职业技能标准对职业能力特征的说明 2 分析能力 数据能力 行业背景 最重要
03 等级划分 A 五四三二一级 初期中级高级技师高级技师 从业时间学历
04 未来发展 A 招聘信息情况 B 22年的数据 预估未来5年 缺口100万 行业：物流 客服 医疗 安防 教育
05 课程体系 A 初级课程 ：数据初级及分析 数据规范制定 常见算法理论认知 智能训练流程运维 高级课程：挖掘业务中AI应用 业务中AI技术架构 设计AI产品应用方案 搭建AI 智能训练流程 可以考试 拿个证 全部免费
智能服务产品及技术一览2/5
01 常见的人工智能产品 A 智能外呼 智能客服 智能交通 智能物流 智能医疗 语音导航 智能质检 智能阅读 B 个性化 降低人工成本 用户情绪识别算法 人机交互 数据分析和挖掘 识别指标和变量 判定
02 人工智能产品的价值 A 企业：服务宽度---更多形式更多渠道 服务深度---挖掘分析持续优化 B 用户：服务体验---提前预估 服务价值转化---差异化数据挖掘定制化产品或服务
03 人工智能的关键技术 A 机器学习：统计学 神经网络 B 知识图谱： 应用数学 可视化 C 自然语言处理：机器翻译 语义理解和问答系统 D 人机交互： 文本 图形 情绪 体感 脑机 E 生物特征识别：指纹 人脸 虹膜 语音
04 人工智能技术的发展方向 趋势 A 可解释人工智能：渗透生活 透明性 可解释性 B 单一智能向通用智能发展： 垮领域 打破应用领域壁垒 C 机器自主学习：运算智能---认知智能---理解和思考 自我学习 自我迭代
人工智能的数据支撑3/5
01 人工智能的核心驱动力 A 基础基层加速器：算力（芯片）---GPU CPU DSP FPGA ASIC /类脑芯片 B 算法中间层发动机： 做什么---落地应用 显示问题抽象成数据模型 建模 学什么---创立函数模型 实现输入输出的映射关系 怎么学---通过算法优化缩小函数模型 减小误差 C 顶层燃料：大数据 规模性：大量存储 大量计算 高速性：增长迅速 实时处理 多样性：来源广泛 形式多样 价值稀疏性：价值总量大 知识密度低
02 人工智能的数据采集 A 场景图像 视频 语言 文本数据 B 温度 湿度。。。。。
03 人工智能的数据标注 A 借助标记工具 打标签 分类 画框 注释 B 语音标注 图像标注 文本标注 C 步骤： 应用场景---需求拆分---标注规则（统一标注规范统一规则理解规则调整优化）---标注---验收 验收标准（准确率和覆盖率） 质检（提效 验证 管理）
04 人工智能的数据分析 A 定义：采用适当的统计方法对数据进行分析 提炼有价值和意义的信息 帮助人们判断和做出行动 B 过程： 数据---方法（工具和模型）---目标（描述 理解 预测 决策） C 人的作用的变化：重复劳动转变成监督辅助机器学习 D 核心技巧：在数据中寻找规律 挑选适用模型 根据分析做出推断 E 工具： 数据分析工具（excel python spss）数据展示工具（ppt finebi qlikview）存储工具（MySQL qracle）
2025 03 21 上午 9：30-11：00 完成3/5
机器人如何读懂语义 会思考4/5
01 人工智能的知识概述 A 数据≠知识 B 数据---信息---知识---智能
02 人工智能的关键技术 机器学习 知识图谱 自然语言处理 人机交互 计算机视觉 生物特征识别 A 机器学习（从已知数据中找规律 利用规律对未知数据进行预测）：监督学习 无监督学习 强化学习 B 知识图谱（揭示实体之间的语义网络，基本组成单位是 实体-关系-实体） C 自然语言处理（NLP）：消除语言障碍（机器翻译） 文本理解能力（语义理解） 智能问答（问答系统）
03 人工智能的风格设计 A 人设品牌定位 （称呼 表情 动作 口头禅 风格） B 语言风格 （疲劳度 回复机制 衔接过渡 千人千面） C 服务标准统一 （及时 长期 统一 高效） D 学习和专业性能强 （自学习 大数据 技术性）
04 数据智能推动人机协同 数据智能目标是希望数据驱动决策 A 收集2013 ---监测2015---洞察2017---决策2019---重塑2021 B 业务数据化---业务智能化
直播时代5/5 01 中国直播发展史简介 A 形式变更：2008社交互动/娱乐主导2016---2017商品展示/活动宣传2020---2021场景引导/价值塑造
02 直播对电商生态格局的影响 A 3万亿体量的预估2022年 B 非直播电商对比直播电商---影响力PV / 营销力GMV C 引流工具转变成全链路营销工具：引流 留存 互动 转化
03 直播前的准备工作概述 A 人 管对组建 B 货 商品选配 C 场 直播间搭建 D 玩法: 流程设计 脚本设计 后台设计 引流准备
04 智能直播间---数字人直播产品简介 A 物品 场景 B 后台：流程 主播 内容 场景 数据
看完14：07 就能直接考试
14：28 考完 75分 不考了 满分100才拿证
