La industria de la inteligencia artificial continúa desarrollándose a alta velocidad, y el entrenador de IA se ha convertido en una profesión emergente con gran demanda y amplias perspectivas de desarrollo. Muchas personas interesadas en ingresar al sector tienen una comprensión vaga del panorama general de la industria y de los requisitos del puesto, no saben cómo se realizan las tareas clave como el procesamiento y el etiquetado de datos, y no saben cómo utilizar diversas herramientas profesionales, por lo que les resulta difícil alcanzar los estándares de contratación de las empresas.

Este curso está diseñado para personas sin experiencia que buscan cambiar de carrera y para solicitantes de empleo. Construye un sistema de conocimiento completo de lo básico a lo avanzado y explica de manera integral los conocimientos teóricos y las habilidades prácticas necesarias para un entrenador de IA. Al inicio, el curso presenta los conceptos básicos de la industria, interpreta su estado actual de desarrollo y detalla las tareas diarias del puesto, los estándares de competencia y las normas de conducta profesional, ayudando a los estudiantes a formar una comprensión profesional correcta y a definir claramente su dirección de aprendizaje. Al completar este curso, no solo dominarás habilidades de todo el proceso como la recopilación, limpieza y etiquetado de datos, sino que también podrás utilizar con soltura diversas herramientas del sector como Kettle, OpenRefine, DataWrangler y Hawk, adquiriendo la capacidad de incorporarte directamente al trabajo. Para quienes desean aumentar sus ingresos con trabajos adicionales, estas habilidades también te ayudarán a conseguir rápidamente proyectos de etiquetado de datos y lograr ingresos flexibles.

• 1.Conocimientos preliminares del entrenador de inteligencia artificial
• 2.Resumen del contenido de este capítulo
• 3.Introducción a la inteligencia artificial
• 4.Concepto y situación actual del entrenador de inteligencia artificial
• 5.Responsabilidades laborales del entrenador de inteligencia artificial
• 6.Modelo de competencias del entrenador de inteligencia artificial
• 7.Normas de ética y competencia profesional del entrenador de inteligencia artificial

• 8.Resumen de este capítulo
• 9.Concepto de recopilación de datos
• 10.Descripción general de los métodos y herramientas de recolección de datos
• 11.Explicación detallada de los métodos de recolección de datos
• 12.Descripción general de la limpieza de datos
• 13.Operaciones básicas de limpieza de datos en MS Excel
• 14.Introducción a Kettle y operaciones básicas
• 15.OpenRefine & DataWrangler
• 16.Uso de la herramienta Hawk

• 17.Anotación de imágenes
• 18.Anotación de voz
• 19.Anotación de texto
• 20.Anotación colaborativa humano-máquina

• 21.El impacto de la calidad de los datos en los algoritmos
• 22.Estándares de calidad para la anotación de datos
• 23.Métodos de inspección de calidad para la anotación de datos
• 24.Gestión inteligente de la calidad del etiquetado de datos

• 25.Introducción a las herramientas de etiquetado de datos
• 26.Ámbitos de aplicación del etiquetado de datos
• 27.Experimento: Etiquetado de clasificación de rostros
• 28.Experimento: Etiquetado de cuadro delimitador de rostros
• 29.Experimento: Etiquetado de puntos de referencia faciales
• 30.Experimento: Etiquetado de cuadro delimitador de peatones
• 31.Experimento: Etiquetado de regiones de líneas de señalización vial
• 32.Experimento: Etiquetado de cuadro delimitador de matrículas
• 33.Experimento: Etiquetado de polígonos de vehículos
• 34.Experimento: Etiquetado de clasificación de objetos
• 35.Experimento: Etiquetado de clasificación de células
• 36.Experimento: Etiquetado de cuadro delimitador de células
• 37.Experimento: Etiquetado de regiones de imágenes médicas

💡 Consejo de aprendizaje:El contenido del tutorial se basa en las prácticas de la industria en el momento de su publicación; se recomienda combinarlo con las reglas más recientes de la plataforma actual al estudiarlo.