교안&예상문제 무료 제공
AI 모델 학습을 위해 데이터를 분류하고 주석을 달아 데이터셋을 만드는 전문가 과정입니다.
교육기간 5주, 24시간 온라인 수강 가능, 출석률 60% 이상 이수 후 온라인 시험 합격 시 자격 취득
AI 모델 성능은 학습 데이터 품질에 좌우되며 데이터 라벨링과 전처리 전문 인력 수요가 늘고 있습니다.
AI 데이터 라벨링, 프리랜서 라벨러, 기업 데이터 관리·처리, 품질관리 전문가 등이 있습니다.
자격증
본 자격증은 자격기본법 제17조에 따라 등록된 민간자격으로
국무총리 산하 정부출연 연구기관인 한국직업능력연구원(PQI)에 등록되어 관리되고있습니다.
등록된 민간자격 정보는 민간자격정보서비스에서 확인할 수 있습니다.
1데이터 라벨러 개요
30 : 26
2AI 글로벌 트렌드
43 : 07
3흥미로운 AI 영역
36 : 32
4주요 용어와 개념
36 : 12
5데이터 라벨러의 일상과 업무 흐름
31 : 02
6데이터 라벨링 툴 소개
27 : 29
7데이터 라벨링 프로젝트 관리
34 : 53
8데이터 라벨링의 윤리적 문제
34 : 24
9데이터 라벨링 시장 분석
22 : 30
10데이터 라벨링 현실
18 : 41
11데이터 라벨링 실습 1
43 : 08
12데이터 라벨링 실습 2
20 : 09
13그 외 다양한 데이터 라벨링 기법
22 : 51
14데이터 라벨링의 도전과 극복
29 : 44
15데이터 라벨링의 장단점
29 : 15
16데이터 라벨링 툴 심화
24 : 13
17데이터 라벨링 품질관리
31 : 45
18라벨링 기술의 발전
38 : 07
19라벨링 협업 툴
30 : 29
20AI 머신러닝의 기본 개념
39 : 18
※ 본 영상은 샘플강의입니다. 수강신청 후 전체 강의 이용 가능합니다.
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노후를 준비하는 시작 단계라고 합니다.
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