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인공지능 데이터 라벨러 양성 과정
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과정소개 | 강의목차 | 평가기준 | 강사소개 | 수강후기 |
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[과정소개]데이터 라벨링의 정의부터 데이터 유형별 라벨링 방법, 데이터 검수 방법 및 검수자의 역할과 책임에 대해 학습하고, 실습 프로젝트를 통해 실무 능력을 키웁니다. |
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[학습목표]데이터 라벨링의 정의부터 데이터 유형별 라벨링 방법, 데이터 검수 방법 및 검수자의 역할과 책임에 대해 학습하고, 실습 프로젝트를 통해 실무 능력을 키웁니다. |
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[학습대상]학습데이터 라벨러, 학습데이터 딜리버리 담당자, 학습데이터 구축 관리자, 인공지능 개발자, 인공지능 모델 개발자 |
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[학습방법]1. 수강 (진도율 80%이상 필수) 좌측메뉴의 [강의듣기] 클릭 후 1회차 강의부터 순차적으로 "학습하기" 클릭하셔서 수강하시면 됩니다. 강의창 내의 학습페이지를 모두 학습하셔야하고, 최소 학습시간 이상 수강하여야 출석으로 인정이 됩니다. 온라인 학습이기 때문에 본인 스케줄에 맞게 수강이 가능하지만, 1일 최대 학습량(8차시) 제한이 있습니다. 평가에 참여하기 위해서도 일정 진도율 이상 수강하셔야 합니다.
※ 진도율 확인
2. 시험 - 진행단계평가가 없는 과정입니다. - 최종평가의 경우 진도율 80%이상 수강 시 참여가 가능합니다. (출제범위는 전체 차시입니다. 예, 135차시 강의의 경우 1~135차시 내용 모두 포함) *** 평가는 응시 중에 창이 닫히거나 접속이 종료되더라도 시험시간은 계속 진행됩니다. 그 경우 재접속하셔서 시험을 계속 응시하시길 바랍니다. (단 응시 시간이 남은 경우에만 가능합니다.) ★ 최종평가 응시자의 평가점수가 60점 미만인 경우, 수강 종료일의 다음 날로부터 1주일이 되는 날까지 재평가 응시가 가능합니다.
3. 설문참여 - 수강종료일로부터 2주간 설문참여가 가능합니다. 반드시 설문 참여 부탁드립니다.
4. 성적확인 - 학습종료일 다음날 부터 확인 가능합니다.
★ 수료기준
* 본 교육원은 전체 학습 일정이나 출석, 과제물 정보, 학습방법 등 훈련에 필요한 정보를 공지사항이나 게시판, 메일 등 다양한 채널로 사전에 안내하고 수시로 지원하고 있으며, 훈련생의 자기주도 학습을 최대한 지원합니다.
** 따라서 메일주소 또는 핸드폰 번호와 같은 개인정보를 정확히 기입해주셔야 교육원에서 제공하는 정보를 받으실 수 있습니다. |
[강의목차]
01. 데이터 라벨링 기초 이론
02. 음성 분류/판별 03. 영상 분류/ 판별 04. 텍스트 수집/분류/판별 05. 바운딩 입문 06. 얼굴 랜드마크 07. 바운딩 중급 I 08. OCR 입문 09. 바운딩 중급 II 10. OCR 중급 11. 바운딩 고급 12. 모션 키포인트 13. 음성전사 14. 검수 기초 이론 15. 데이터 수집 검수 16. 이미지&텍스트 분류/판별 검수 17. 음성&영상 분류/판별 검수 18. 바운딩 검수 19. OCR 및 음성 전사 검수 20. 키포인트 검수 |
[평가기준]
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[특이사항]<평가방법 및 수료기준> ★ 최종평가 응시자의 평가점수가 60점 미만인 경우, 수강 종료일의 다음 날로부터 7일이 되는 날까지 재평가 응시가 가능합니다.
<국민내일배움카드 수강 유의사항>
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[강사소개] |
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