教材的内容框架以《人工智能训练师》国家职业技能标准为根本依据，拟按照数据标注员（五级、四级）和人工智能算法测试员（三级、二级、一级）两个工种分为两册。数据标注员分册的内容主要包括训练师职业概述，Python基础知识，数据采集和处理运用，数据标注，智能系统运维等内容；人工智能算法测试员分册的内容主要包括人工智能算法基础知识，业务分析，智能训练，智能系统设计，培训与指导等内容。每个分册的内容按级别进行安排。职业性：教材从职业认知入手，首先帮助学员建立一个对人工智能训练师职业的系统认知，如工作职责、人才需求、职业发展等；具体内容的编写充分体现职业活动的特点，以典型的工作任务出发，如实反映人工智能训练师的真实职业活动、工作流程、工作标准。
优选性：教材的案例素材主要来自于协会成员企业的内部培训资料、真实案例素材、近期新产品和解决方案，力求反映人工智能行业近期新的进展和应用，并覆盖众多行业应用的典型场景和产品，例如智慧医疗、智慧金融、智慧商业，数字人、智能机器人、数字哨兵等。

模块 0 人工智能训练师认知
课程 0-1 人工智能训练师职业认知
学习单元 1 人工智能训练师应具备的素质
学习单元 2 人工智能与人工智能科学
学习单元 3 人工智能训练流程
课程 0-2 人工智能算法、技术及应用
学习单元 1 机器学习和深度学习算法
学习单元 2 人工智能技术及其分类
学习单元 3 人工智能应用示例
课程 0-3 Python 人工智能实现
学习单元 1 Python 的机器学习工具包
学习单元 2 人工智能开发工具
学习单元 3 人工智能实战示例
第一部分：三级
模块 1 业务分析
课程 1-1 业务流程设计
学习单元 1 通用业务流程和业务数据
学习单元 2 文本类业务数据处理
学习单元 3 视觉类业务数据处理
学习单元 4 语音类业务数据处理
学习单元 5 点云类业务数据处理
课程 1-2 业务模块效果优化
学习单元 1 业务流程构建及业务优化通用方法
学习单元 2 简单场景业务流程分析与优化
学习单元 3 复杂场景业务流程分析与优化
模块 2 智能训练
课程 2-1 数据处理规范制定
学习单元 1 数据处理规范制定基础
学习单元 2 文本类数据处理规范制定
学习单元 3 视觉类数据处理规范制定
学习单元 4 语音类数据处理规范制定
课程 2-2 算法测试
学习单元 1 算法测试基础
学习单元 2 汽车文章标题自动分类模型测试
学习单元 3 厨师帽识别模型测试
模块 3 智能系统设计
课程 3-1 智能系统监控和优化
学习单元 1 单一智能产品 / 系统的设计
学习单元 2 单一智能产品 / 系统的设计优化
课程 3-2 人机交互流程设计
学习单元 1 人工和智能交互方式
学习单元 2 人工和智能交互过程的实现
模块 4 培训与指导
课程 4-1 培训
学习单元 1 编写培训讲义
学习单元 2 选择培训方法
课程 4-2 指导
学习单元 1 数据采集和处理的常见问题指导
学习单元 2 数据标注的常见问题指导
第二部分：二级
模块 5 业务分析
课程 5-1 业务架构与流程设计
学习单元 1 业务流程管理与设计
学习单元 2 金融行业场景挖掘和架构设计
学习单元 3 智能汽车行业场景挖掘和架构设计
课程 5-2 业务场景挖掘
学习单元 1 业务数据分析
学习单元 2 业务数据运营
模块 6 智能训练
课程 6-1 算法测试
学习单元 1 算法测试进阶
学习单元 2 道路垃圾检测数据集构建及测试
学习单元 3 基于车载影像的目标检测和分割数据集构建及测试
课程 6-2 智能训练流程优化
学习单元 1 智能训练流程优化基础
学习单元 2 道路垃圾检测训练流程优化
学习单元 3 基于车载影像的目标检测和分割训练流程优化
……