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데이터 포인트에 대한 정확한 라벨링과 태그를 할당하는 [데이터라벨러]

    대한민국 법령에 따라 국민의 직업능력개발을 촉진하고 사회경제적 지위향상을 도모하기 위하여
    민간자격제도 도입 및 운영을 통해 자격증을 발급하며, 자격기본법이 개정되어 자격과 관련된 주무부처에서
    심사를 하고 있습니다.
학습유형
학습시작일
학습기간

31일 + 무료 추가복습기간 제공

수료기준 진도 80% 이상 , 시험 0회 , 과제 0회 상세보기
교육비정가 400,000원
실결제금액 400,000원
  • 과정소개
  • 학습대상
  • 학습목표
  • 교수소개
  • 교재정보
  • 학습내용
  • 평가기준
과정 소개

4차산업혁명의 근간을 이루는 인공지능과 빅데이터에 대한 이해와 데이터 가공의 필요성을 인지하고 이를 통해 가치를 창출함으로써 인사이트를 부여하고 데이터라벨링에 대한 사례와 실습을 통해 인공지능 기반의 시대적 변화에 일조할 수 있는 능력과 자질을 함양하는 과정입니다.

학습 대상 데이터라벨링에 대해 이해하고자 하는 기업의 임직원
학습 목표

· 4차산업혁명의 핵심인 인공지능과 빅데이터에 대해서 이해할 수 있다.

· 데이터가공에 대한 필요성을 인지하고 데이터라벨링에 대한 주요 업무를 이해한다.

· 각종 데이터라벨링 기법에 대해서 학습하고 사례를 통해 적용력을 향상시킬 수 있다.

· 작업 가이드라인의 중요성과 숙지 방법에 대해 이해하고 적용할 수 있다.

· 데이터라벨링 작업과 검수 과정을 이해할 수 있다.

교수 소개 ■ 장재범

 

·  한국열린사이버대학교 인공지능융합학과 특임교수

· (사)한국군사회복지학회 이사

· 한국인공지능학회 회원

· 한국뇌기능매핑학회 회원

 

교재 정보
학습내용
차시 내용
1차시 빅데이터의 이해
2차시 인공지능과 빅데이터
3차시 인공지능 학습원리
4차시 데이터라벨링의 이해
5차시 데이터라벨링 기법 ㅡ 바운드 박싱
6차시 바운딩 박스 사례 및 실습
7차시 데이터라벨링 기법 ㅡ 폴리라인
8차시 폴리라인 사례 및 실습
9차시 데이터라벨링 기법 ㅡ 폴리곤
10차시 폴리곤 사례 및 실습
11차시 데이터라벨링 기법 ㅡ 키포인트
12차시 키포인트 사례 및 실습
평가기준
평가항목 진도율 시험 과제 진행단계평가 수료기준
평가비율 - 0% 0% 0% -
수료조건 80% 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상 0점 이상