자격명데이터라벨러
- 담당교수최원조 교수님
- 강의형태이론중심, 사례안내
- 강의방식온라인 강의식
- 강의시간5주
과정 목표
- 데이터 라벨링의 기초 이론부터 고급 기법까지 폭넓게 이해하고, 다양한 라벨링 플랫폼을 통한 실질적인 데이터 라벨링 실습을 통해 데이터 과학 및 인공지능 프로젝트에서 필수적인 고품질의 학습 데이터를 제작할 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 또한, 데이터 라벨러로서의 경력을 쌓고, 관련 분야에서 전문가로서 활동할 수 있는 기초를 마련하는 것을 목적으로 한다.
학습 내용
- 1. 데이터 라벨링의 중요성과 역할
2. 데이터 라벨링에 사용되는 다양한 플랫폼과 도구 소개
3. 데이터 라벨링 기법 및 최선의 실천 방법
4. 데이터 세트를 구성하고 라벨링 작업 관리
5. 데이터 라벨링 프로젝트에서의 고용 형태와 기대 수익
6. 데이터 라벨링의 윤리적 고려사항 및 개인정보 보호
7. 데이터 라벨링 작업의 효율성과 정확성을 높이는 전략
최원조 교수님
- - 주)브랜디, 강남-AI최적화실,실장
- - 주)스마일게이트 홀딩스, 성남-AICenter,과장
- - 주)아인플래닛, 서울-기업부설연구소, 수석연구원
- - 주)인페르노, 인천-대표이사
- - 2021 (논문, 국제학회) IEEE - ICIP poster session 2282, “K-HAIRSTYLE: A LARGE-SCALE KOREAN HAIRSTYLE DATASET FOR VIRTUAL HAIR EDITING AND HAIRSTYLE CLASSIFICATION” 카이스트 주재걸교수팀 공동연구
- - 2020 (AI과제, 시장확대, 중진공) “한국어기계독해와 AI를 활용한 실시간 사이버폭력 모니터링 및 자동보고서 서비스” 과제 창안 및 제시, 선정, 총괄책임자
- - 2020 (AI및 데이터 수집, 선순환 과제 NIA) 디지털뉴딜 데이터댐 프로젝트 한국인 AI 헤어스타일 이미지 수집 과제 창안 및 제시, 선정, 총괄책임자
- 1강데이터 라벨러 개요
- 2강AI 글로벌 트렌드
- 3강흥미로운 AI 영역
- 4강주요 용어와 개념
- 5강데이터 라벨러의 일상과 업무 흐름
- 6강데이터 라벨링 툴 소개
- 7강데이터 라벨링 프로젝트 관리
- 8강데이터 라벨링의 윤리적 문제
- 9강데이터 라벨링 시장 분석
- 10강데이터 라벨링 현실
- 11강데이터 라벨링 실습 1
- 12강데니터 라벨링 실습 2
- 13강그 외 다양한 데이터 라벨링 기법
- 14강데이터 라벨링의 도전과 극복
- 15강데이터 라벨링의 장단점
- 16강데이터 라벨링 툴 심화
- 17강데이터 라벨링 품질관리
- 18강라벨링 기술의 발전
- 19강라벨링 협업 툴
- 20강AI 머신러닝의 기본 개념
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아이작 / 오석태 / 디바제시카 / 니콜 / 조앤박 강사와 함께~!
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