Die KI-Branche entwickelt sich weiterhin rasant, und AI-Trainer ist bereits zu einem neuen Beruf mit starker Nachfrage und breiten Entwicklungsaussichten geworden. Viele Interessierte, die in die Branche einsteigen möchten, haben nur ein unklares Bild vom Gesamtüberblick der Branche und den Anforderungen der Positionen, wissen nicht genau, wie die Kernaufgaben wie Datenverarbeitung und Annotation tatsächlich durchgeführt werden, und können mit den verschiedenen professionellen Tools nicht umgehen, sodass es schwer ist, die Einstellungsstandards der Unternehmen zu erfüllen.

Dieser Kurs wurde speziell für Quereinsteiger ohne Vorkenntnisse und Arbeitssuchende entwickelt und baut vom Einfachen zum Schwierigen ein vollständiges Wissenssystem auf, wobei er umfassend die für AI-Trainer unverzichtbaren theoretischen Kenntnisse und praktischen Fähigkeiten vermittelt. Der Kurs beginnt mit der Vermittlung grundlegender Branchenkenntnisse, erläutert den aktuellen Entwicklungsstand, ordnet die täglichen Arbeitsinhalte, Kompetenzstandards und beruflichen Verhaltensregeln der Position ein und hilft den Lernenden, ein korrektes Berufsverständnis zu entwickeln und die Lernrichtung klar zu bestimmen. Nach Abschluss dieses Kurses beherrschen Sie nicht nur Fähigkeiten im gesamten Prozess wie Datenerfassung, Bereinigung und Annotation, sondern können auch mehrere Branchentools wie Kettle, OpenRefine, DataWrangler, Hawk usw. sicher nutzen und sind direkt für den Arbeitseinsatz qualifiziert. Für diejenigen, die ihr Einkommen durch Nebentätigkeit aufbessern möchten, können diese Fähigkeiten Ihnen auch helfen, schnell Projekte im Bereich Datenannotation zu erhalten und eine flexible Monetarisierung zu erreichen.

• 1.Vorbereitendes Wissen für KI-Trainer
• 2.Zusammenfassung des Kapitelinhalts
• 3.Einführung in die künstliche Intelligenz
• 4.Konzept und aktueller Stand des KI-Trainers
• 5.Arbeitsaufgaben des KI-Trainers
• 6.Kompetenzmodell des KI-Trainers
• 7.Berufsethische Kompetenzstandards des KI-Trainers

• 8.Kapitelübersicht
• 9.Konzept der Datenerfassung
• 10.Überblick über Methoden und Werkzeuge der Datenerfassung
• 11.Detaillierte Erläuterung der Datenerfassungsmethoden
• 12.Überblick über die Datenbereinigung
• 13.Grundlegende Operationen der Datenbereinigung in MS Excel
• 14.Einführung in Kettle und grundlegende Operationen
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Verwendung des Hawk-Tools

• 17.Bildannotation
• 18.Sprachannotation
• 19.Textannotation
• 20.Mensch-Maschine-kollaborative Annotation

• 21.Auswirkungen der Datenqualität auf Algorithmen
• 22.Qualitätsstandards für die Datenannotation
• 23.Methoden zur Qualitätsprüfung der Datenannotation
• 24.Intelligente Qualitätsverwaltung der Datenannotation

• 25.Einführung in Datenannotationswerkzeuge
• 26.Anwendungsbereiche der Datenannotation
• 27.Experiment: Gesichtsklassifizierungsannotation
• 28.Experiment: Gesichtsrahmenannotation
• 29.Experiment: Gesichtspunktannotation
• 30.Experiment: Fußgängerrahmenannotation
• 31.Experiment: Bereichsannotation von Straßenmarkierungslinien
• 32.Experiment: Kennzeichenrahmenannotation
• 33.Experiment: Fahrzeugpolygonannotation
• 34.Experiment: Objektklassifizierungsannotation
• 35.Experiment: Zellklassifizierungsannotation
• 36.Experiment: Zellrahmenannotation
• 37.Experiment: Bereichsannotation medizinischer Bilder

💡 Lerntipp:Der Tutorial-Inhalt basiert auf den Branchenpraktiken zum Zeitpunkt der Veröffentlichung. Es wird empfohlen, beim Lernen die aktuellen neuesten Regeln der Plattform zu berücksichtigen.