AI训练师服务包含一系列与人工智能模型训练和优化相关的任务。以下是AI训练师服务的主要内容：

1. 数据预处理：这是AI模型训练的第一步，包括原始数据的清洗、缺失值处理、异常值处理等操作，以提高数据的质量。同时，可能还需要对数据进行归一化、标准化等处理，使模型能更好地捕捉到数据中的有用信息。

2. 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，以便于模型进行学习。AI训练师需要根据实际业务需求，设计合适的特征提取方法。

3. 模型选择与搭建：根据任务类型（如分类、回归、聚类等）选择合适的模型架构，并编写代码实现模型的搭建。

4. 参数调优：通过调整模型的超参数（如学习率、批次大小、优化器等），使模型在训练集和验证集上达到更好的性能。这需要根据模型在验证集上的表现，不断尝试不同的超参数组合，以找到最优的参数设置。

5. 模型评估与部署：在模型训练完成后，对模型进行评估，以检验模型的性能是否满足预期。评估指标通常包括准确率、召回率、F1值等。如果模型性能不佳，需要分析问题所在，并进行改进。在模型性能达到要求后，将模型部署到生产环境，以供实际应用中使用。

除了上述与模型训练直接相关的任务外，AI训练师服务还可能包括以下内容：

1. 售前支持：与客户沟通，包括售前方案的讲解、需求的沟通、配合客户进行测试，以及沟通相关业务规划。目标是帮助客户了解产品功能和方案，并增强客户感知，为客户进行更深度的数字化改造做好基础建设。

2. 售后支持：协调内部工程师或客户沟通，解决客户在使用过程中遇到的问题，以及业务扩展的需求。挖掘客户潜在的新需求，为客户提供相关的产品介绍培训，最终提升客户的AI产品使用率和客户满意度。

3. 解决方案输出：分享内部文章、部门内部产品培训，以及销售客户案例培训等内容。

4. 针对性的产品交付和实施：在交付阶段，AI训练师会对接客户，协调企业知识梳理、产品使用，以及各阶段交付规划，保证AI产品交付之后的应用效果。

总的来说，AI训练师服务是一个综合性的服务，旨在通过专业的知识和技能，帮助企业或个人更好地应用人工智能技术，解决实际问题。