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인공지능 학습용 데이터 프로젝트 매니저 양성 과정
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| 과정소개 | 강의목차 | 평가기준 | 강사소개 | 수강후기 |
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[과정소개]인공지능 학습용 데이터 프로젝트 매니저로서 인공지능 진화, 인공지능 윤리뿐만 아니라 학습용 데이터 구축 이론을 학습하며 필요한 역량을 향상합니다. |
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[학습목표]인공지능 학습용 데이터 프로젝트 매니저로서 인공지능 진화, 인공지능 윤리뿐만 아니라 학습용 데이터 구축 이론을 학습하며 필요한 역량을 향상합니다. |
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[학습대상]학습데이터 구축 관리자, 학습데이터 구축 품질관리자, 인공지능 서비스 기획자, 인공지능 모델 개발자, 인공지능 서비스 기술자, 인공지능 서비스 개발자 |
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[학습방법]PC + 모바일 수강 |
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[강의목차]
01. 인공지능의 진화
02. 초거대 AI, 'ChatGPT'와의 대화 03. 양날의 검 'AI', 그리고 ‘인간’ 04. ‘인간과 AI’의 공존을 위한 노력 05. 인공지능 학습용 데이터 구축 프로젝트의 이해 06. 인공지능 학습용 데이터 프로제트 매니저의 역할 07. 인공지능 학습용 데이터 구축 계획 08. 인공지능 학습용 데이터 구축 설계 및 운영 방식 결정 09. 인공지능 학습용 데이터 획득·수집 10. 인공지능 학습용 데이터 획득·수집 방안 - 사실성을 확보하는 법 11. 인공지능 학습용 데이터 저장·정제 12. 인공지능 학습용 데이터 정제 - 리소스를 줄이는 법 13. 인공지능 학습용 데이터 라벨링 준비 14. 인공지능 학습용 데이터 라벨링 준비 - 작업가이드 작성법 15. 인공지능 학습용 데이터 라벨링 16. 라벨링데이터 확보·검수 17. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 및 검수 18. 인공지능 학습용 데이터 품질기준 및 관리 방안 19. [상황별 관리 노하우 1] 범위관리·일정관리 20. [상황별 관리 노하우 2] 예산관리 21. [상황별 관리 노하우 3] 리스크관리 22. [AIDPM 성공의 기술 1] 목표 달성을 위한 대화의 기술 23. [AIDPM 성공의 기술 2] 성공을 이끌어내는 리더십 24. [AIDPM 성공의 기술 3] 인정받는 AIDPM의 데이터 독해력 25. AI 시대 ‘데이터 프로젝트 매니저’로 사는 법 26. 완벽한 ‘데이터 프로젝트 매니저’의 조건 |
[평가기준]
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[특이사항]진행단계평가 없음 진도율 80% 이후 최종평가 + 과제 응시 가능 반영비율: 최종평가(50%) + 과제(50%) = 100% 수료기준: 최종평가, 과제 각 60점 이상 + 평가 평균 60점 이상 시, 수료
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[강사소개]
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[수강후기]
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