本书严格依据人工智能训练师国家职业技能标准（2021年版）进行精心编撰。其内容系统地涵盖了5级至3级的相关知识体系，全书共计8章。其中，除第8章外，其余各章均精心设置了实训环节，有效实现了理论与实际的有机结合，旨在全方位提升读者的知识掌握水平与实践操作能力。
本书特色鲜明：其一，相关内容于深圳多区开展了多轮培训实践，积累了丰富经验。其二，案例紧扣时代脉搏，将基础知识传授与大模型工具应用有机融合，极大提升学习效果与效率。其三，内容全面且深入浅出，与高校专业教材相比，阅读难度适中，适合广大受众研读，可有效助力各层次读者掌握专业知识与技能，为读者在人工智能训练领域的学习与探索奠定坚实基础。
本书适用于对人工智能训练师职业感兴趣、渴望踏入该领域且基础尚待夯实的广大人群，包括计划参加人工智能训练师职业技能等级认证的学员，以及大中专院校相关专业寻求知识拓展与实践经验补充的师生群体，同时也可作为相关领域从业者知识更新与技能提升的参考资料。

第1章 人工智能训练师职业认知和相关法律法规知识
1.1 人工智能训练师职业认知
1.1.1 人工智能的各个发展阶段
1.1.2 人工智能的应用领域
1.1.3 人工智能训练师职业及其由来
1.2 相关法律法规知识介绍
1.2.1 《中华人民共和国劳动法》
1.2.2 《中华人民共和国劳动合同法》
1.2.3 《中华人民共和国网络安全法》
1.2.4 《中华人民共和国知识产权法》
1.2.5 人工智能数据使用和共享的合规原则
1.3 Python开发环境搭建和测试（实训）
1.3.1 训练目标
1.3.2 训练任务
1.3.3 知识准备
1.3.4 训练活动
1.3.5 过程考核
1.3.6 参考资料
1.4 第1章小结
1.5 思考与练习
第2章 数据采集和处理
2.1 业务数据采集
2.1.1 业务数据的来源及其特点和采集方法
2.1.2 数据采集方法及其适用场合
2.1.3 业务数据采集的合规标准
2.1.4 业务数据采集的质量控制标准
2.1.5 业务数据采集相关工作任务综述
2.2 业务数据采集（实训）
2.2.1 训练目标
2.2.2 训练任务
2.2.3 知识准备
2.2.4 训练活动
2.2.5 过程考核
2.2.6 参考资料
2.3 业务数据处理
2.3.1 常见的数据处理技术和工具
2.3.2 数据处理过程中的数据清洗、转换和整合原则
2.3.3 业务数据整理归类
2.3.4 业务数据汇总
2.4 业务数据质量检测
2.4.1 数据质量评估的方法和指标
2.4.2 数据质量问题的识别和解决办法
2.4.3 对预处理后业务数据进行审核
2.4.4 业务数据采集规范
2.4.5 业务数据处理规范
2.5 数据处理方法优化
2.5.1 数据处理方法和工具的最新发展趋势
2.5.2 数据处理效率和效果的优化原则
2.5.3 优化数据采集、数据处理方法和流程
2.5.4 提高数据处理效率和质量的方法
2.6 数据处理与数据汇总（实训）
2.6.1 训练目标
2.6.2 训练任务
2.6.3 知识准备
2.6.4 训练活动
2.6.5 过程考核
2.6.6 参考资料
2.7 复习题
第3章 数据标注
3.1 原始数据清洗与标注
3.1.1 数据清洗的基本原则和方法
3.1.2 数据标注的基本原则和方法
3.2 数据清洗（实训）
3.2.1 训练目标
3.2.2 训练任务
3.2.3 知识准备
3.2.4 训练活动
3.2.5 过程考核
3.2.6 参考资料
3.3 数据标注（实训）
3.3.1 训练目标
3.3.2 训练任务
3.3.3 知识准备
3.3.4 训练活动
3.3.5 过程考核
3.3.6 参考资料
3.4 标注后数据分类与统计
3.4.1 分类与统计核心概念梳理
3.4.2 分类方法解析
3.4.3 统计方法探究
3.4.4 工具使用指南
3.5 数据归类和定义
3.5.1 数据归类与定义的意义
3.5.2 数据归类的方法
3.5.3 数据归类的标准和流程
3.5.4 数据定义的方法
3.5.5 数据定义的标准和流程
3.6 标注数据审核
3.6.1 审核的重要性
3.6.2 审核的原则
3.6.3 审核的方法和技巧
3.6.4 审核报告的撰写
3.6.5 数据筛选
3.7 第3章小结
3.8 思考与练习
第4章 智能系统运维
4.1 智能系统基础操作
4.1.1 智能系统的基本原理和架构
4.1.2 智能系统的基础操作技能
4.1.3 智能系统的部署和配置
4.2 智能系统维护
4.2.1 智能系统功能应用记录与分析
4.2.2 智能系统知识库构建与管理
4.2.3 智能产品应用场景适配与拓展
4.2.4 智能系统故障诊断与修复
4.2.5 智能系统性能监控指标与优化策略
4.2.6 智能系统维护规范文档撰写指南
4.3 智能系统优化
4.3.1 智能系统优化：内涵与驱动因素
4.3.2 智能系统优化核心要素剖析
4.3.3 智能系统性能优化策略与实战
4.3.4 智能系统功能与效果提升路径
4.3.5 智能系统优化的持续循环与保障机制
4.4 智能系统运维（实训）
4.4.1 训练目标
4.4.2 训练任务
4.4.3 知识准备
4.4.4 训练活动
4.4.5 过程考核
4.4.6 参考资料
4.5 第4章小结
4.6 思考与练习
第5章 业务分析
5.1 业务流程设计
5.1.1 业务流程分析和设计的基本原则
5.1.2 业务流程分析和设计的方法
5.1.3 业务流程建模和优化的技巧
5.1.4 提升产品思维和结构化思维
5.1.5 利用AIGC优化流程分析和设计
5.2 业务模块效果优化
5.2.1 业务模块效果评估的方法和指标
5.2.2 业务模块优化的原则
5.2.3 业务模块优化的技巧
5.3 业务分析（实训）
5.3.1 训练目标
5.3.2 训练任务
5.3.3 知识准备
5.3.4 训练活动
5.3.5 过程考核
5.3.6 参考资