喜马拉雅AI训练实习生 - 见习生(J11141)
实习兼职地点：上海状态：招聘
任职要求
任职资格： 教育背景：计算机科学、人工智能、数学、语言学等相关专业在校生或应届毕业生。 技能基础： 熟悉Python基础编程，了解机器学习基本概念（如监督学习、NLP等）。 对主流AI工具（如TensorFlow/PyTorch）或大模型（如G…
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工作职责
岗位职责： 数据标注与清洗：协助标注文本、图像、语音等数据，确保数据质量符合AI模型训练要求。 模型训练支持：参与AI模型的微调与优化，包括但不限于大语言模型（LLM）、计算机视觉或语音识别模型。 内容生成与评估：根据需求生成多样化训练数据（如问答对、场景描述等），并对AI输出结果进行人工评估与反馈。 文档整理：记录数据处理和模型训练的流程，协助完善内部知识库。 问题反馈：识别数据或模型中的潜在问题，提出改进建议。
包括英文材料
Python+
https://liaoxuefeng.com/books/python/introduction/index.html
中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。
https://www.learnpython.org/
a free interactive Python tutorial for people who want to learn Python, fast.
https://www.youtube.com/watch?v=K5KVEU3aaeQ
Master Python from scratch 🚀 No fluff—just clear, practical coding skills to kickstart your journey!
https://www.youtube.com/watch?v=rfscVS0vtbw
This course will give you a full introduction into all of the core concepts in python.
机器学习+
https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg
Learn about machine learning and AI with this comprehensive 11-hour course from @LunarTech_ai.
https://www.youtube.com/watch?v=i_LwzRVP7bg
Learn Machine Learning in a way that is accessible to absolute beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=NWONeJKn6kc
Learn the theory and practical application of machine learning concepts in this comprehensive course for beginners.
https://www.youtube.com/watch?v=PcbuKRNtCUc
Learn about all the most important concepts and terms related to machine learning and AI.
NLP+
https://www.youtube.com/watch?v=fNxaJsNG3-s&list=PLQY2H8rRoyvzDbLUZkbudP-MFQZwNmU4S
Welcome to Zero to Hero for Natural Language Processing using TensorFlow!
https://www.youtube.com/watch?v=R-AG4-qZs1A&list=PLeo1K3hjS3uuvuAXhYjV2lMEShq2UYSwX
Natural Language Processing tutorial for beginners series in Python.
https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rMFqRtEuo6SGjY4XbRIVRd4
The foundations of the effective modern methods for deep learning applied to NLP.
TensorFlow+
https://www.youtube.com/watch?v=tpCFfeUEGs8
Ready to learn the fundamentals of TensorFlow and deep learning with Python? Well, you’ve come to the right place.
https://www.youtube.com/watch?v=ZUKz4125WNI
This part continues right where part one left off so get that Google Colab window open and get ready to write plenty more TensorFlow code.
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