알파고와 이세돌에 대결을 기억하시나요?

인공지능(AI)은 수 많은 데이터를 어떻게 학습할 수 있을까요?

데이터라벨링이 왜 중요할까요? 

데이터라벨링은 인공지능(AI) 에플리케이션을 위한 데이터 분류와 데이터 어노테이션을 뜻합니다. 인간과 같이 행동하는 인공지능이나 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 많은 양의 학습 데이터가 필요합니다. 특히, 머신러닝 모델이 스스로 결정을 내리고 행동을 할 수 있게 하려면 특정 정보를 이해하도록 학습되어야 합니다. 이때, 학습 데이터는 사용 용도에 맞게 적절하게 분류되고 라벨링 되는 것이 중요합니다. 


다음은 교수님과 인터뷰를 통해 데이터라벨러 자격증 과정에 대해 확인해 보시길 바랍니다.

Q. 안녕하세요. 간단한 자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요. 저는 데이터라벨링 분야에서 많은 데이터를 모아보고, 감수도 해보았으며, 모델학습 및 프로젝트를 총괄해 보았던 최원조이사입니다. 현재 데이터라벨링 강의를 통해 많은 분들께 이 작업의 중요성과 실무기술을 전달하고 있습니다.
 

Q. 이 강의를 진행하게 되신 계기가 궁금합니다.

데이터라벨링은 AI 모델 개발의 핵심 단계로, 정확한 라벨링이 모델 성능에 큰 영향을 미칩니다. 많은 사람들이 데이터라벨링의 중요성을 이해하고 실무기술을 익혀 더욱 발전된 AI 생태계를 만들어 가는데 기여하고자 이 강의를 진행하게 되었습니다.
 

Q. 데이터라벨링이란 무엇인가요?

데이터라벨링은 원시데이터(예: 이미지, 텍스트, 오디오, 비디오)에 의미 있는 표식이나 주석을 달아 기계학습모델이 데이터를 정확하게 이해하고 학습할 수 있도록 돕는 과정입니다. 이를 통해 모델의 성능을 높이고 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

Q. 강의를 통해 수강생들에게 전달해 주고 싶은 메시지는 무엇인지 궁금합니다.

데이터라벨링은 AI와 머신러닝의 성공을 위한 필수적인 과정입니다. 이 강의를 통해 수강생들이 데이터라벨링의 중요성과 실무기술을 이해하고, 자신의 경력을 발전시켜 나갈 수 있는 계기가 되었으면 합니다.
 

Q. 데이터라벨링이 어렵다고 하던데, 비전공자들도 학습할 수 있을까요?

물론입니다. 데이터라벨링은 전문지식을 요구하지만, 체계적인 교육과 실습을 통해 비전공자들도 충분히 학습할 수 있습니다. 이 강의는 비전공자들도 이해하기 쉽게 구성되어 있으며, 기초부터 차근차근 배울 수 있도록 설계되었습니다.

과정목표

학습내용

1. 데이터라벨링의 중요성과 역할
2. 데이터라벨링에 사용되는 다양한 플랫폼과 도구 소개
3. 데이터라벨링 기법 및 최선의 실천 방법
4. 데이터 세트를 구성하고 라벨링 작업 관리
5. 데이터라벨링 프로젝트에서의 고용형태와 기대 수익
6. 데이터라벨링의 윤리적 고려 사항 및 개인정보 보호
7. 데이터라벨링 작업의 효율성과 정확성을 높이는 전략

1. 샘플보기

2. 1강데이터 라벨러 개요

   30 : 26

3. 2강AI 글로벌 트렌드

   43 : 07

4. 3강흥미로운 AI 영역

   36 : 32

5. 4강주요 용어와 개념

   36 : 12

6. 5강데이터 라벨러의 일상과 업무 흐름

   31 : 02

7. 6강데이터 라벨링 툴 소개

   27 : 29

8. 7강데이터 라벨링 프로젝트 관리

   34 : 53

9. 8강데이터 라벨링의 윤리적 문제

   34 : 24

10. 9강데이터 라벨링 시장 분석

    22 : 30

11. 10강데이터 라벨링 현실

    18 : 41

12. 11강데이터 라벨링 실습 1

    43 : 08

13. 12강데이터 라벨링 실습 2

    20 : 09

14. 13강그 외 다양한 데이터 라벨링 기법

    22 : 51

15. 14강데이터 라벨링의 도전과 극복

    29 : 44

16. 15강데이터 라벨링의 장단점

    29 : 15

17. 16강데이터 라벨링 툴 심화

    24 : 13

18. 17강데이터 라벨링 품질관리

    31 : 45

19. 18강라벨링 기술의 발전

    38 : 07

20. 19강라벨링 협업 툴

    30 : 29

21. 20강AI 머신러닝의 기본 개념

    39 : 18

더 보기접기

Q. 이 강의가 수강생들에게 어떠한 도움을 줄 수 있을까요? (진로, 전망, 실생활 활용 등)

이 강의는 수강생들이 데이터라벨링 분야에서 필요한 기본 개념과 기술을 습득하고, 실제 프로젝트에서 활용할 수 있는 능력을 기르도록 돕습니다. 또한, 데이터라벨러로서의 진로를 모색하고 AI와 머신러닝 분야에서의 전망을 이해하는 데 큰 도움이 될 것입니다.
 

Q. 어떠한 분들이 이 강의를 들으면 유익할까요?

데이터라벨링에 관심이 있는 모든 분들에게 유익합니다. 특히, AI와 머신러닝 분야에 입문하고자 하는 초보자, 기존 업무에 데이터를 활용하고자 하는 전문가, 그리고 재택근무나 프리랜서로 일하고자 하는 분들에게 매우 유익한 강의가 될 것입니다.
 

Q. 마지막으로 수강생들에게 한마디

데이터라벨링은 AI 기술의 발전을 이끄는 중요한 역할을 합니다. 이 강의를 통해 여러분이 데이터라벨링의 전문가로 성장하고, AI 생태계에 기여할 수 있기를 바랍니다. 끊임없는 학습과 실습을 통해 여러분의 목표를 이루시길 응원합니다.

• 01어떤자격증인가요?

  데이터 라벨링의 이해, 라벨링 플랫폼을 통한 실습을 통해 데이터 과학 및 인공지능 프로젝트에서 필수적인 고품질의 학습 데이터를 제작할 수 있는 능력을 갖추는 과정입니다.
  
  

• 02자격증활용 분야는 어디인가요?

  AI 데이터 라벨링 회사, 프리랜서 데이터 라벨러, 기업 내 데이터 관리 및 처리 담당자, 데이터 검증 및 품질 관리 전문가 등이 있습니다.

• 03자격증 취득까지의 학습기간 & 수강방법이 궁금합니다.

  수강기간은 5주이며 24시간 오픈되어 자율수업 , 빠른 시험응시 가능합니다.
  로그인 > 강의실 입장 > 수강 중인 과정 > 강의듣기
  과목명 하단의 학습기간을 확인 하셔서 기간내 수강&시험응시를 진행하시면 됩니다.

• 04시험응시는 언제, 교재는 어떻게 하나요?

  본원의 시험은 모두 온라인 시험입니다.
  수강신청 후 1주일 이후부터 진도율 60% 이상 시 시험 응시 가능합니다.
  시험은 1시간 , 객관식 25문제 , 100점 만점에 60점 이상 시 합격입니다.[불합격 시 재시험 가능]
  본원의 모든 과목은 교재 판매가 불가능합니다.
  강의실 하단 [교안 기출문제 다운] 에서과목별 교안과 예상문제를 클릭 후 자료를 다운로드하시면 됩니다.
  과목별 예상문제는 상이하며, 예상문제는 시험 유형을 파악하시는 데 도움 되는 자료로 활용하세요.
  업로드 된 자료 외에 추가 자료 제공은 불가능 합니다.

• 05온라인 수강으로 취득한 자격증도 효력은 동일한가요?

  본원은 원격교육원이기 때문에 이수 방식이 모두 100% 온라인으로 진행되고 있습니다 . 온라인 수업의 특성상 실기 시험 및 실습은 진행되지 않고 실기 동영상으로 수업이 진행됩니다. 실기시험 또는 실습이 없어도 온라인 시험으로 자격증 취득이 가능하며 한국직업능력연구원에 등록되어 자격증의 효력은 동일합니다.

• 06수강신청 한 과목을 취소하고 다른과목으로 변경할 수 있나요?

  과목 변경을 원할 경우, 강의실입장 - 수강 중인 과정 - 변경할 과정명 "과목취소" 클릭하시면 됩니다.
  과목취소는 강의 진도율이 10% 미만일때 가능합니다.
  ※ 시험합격 시 과목 취소는 불가능 합니다.