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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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[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]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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